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Práctica 3:
Lenguaje SQL 1ª Parte: Manipulación de Bases de Datos
Silvia Abrahão - DSIC curso 2010/2011
Objetivos
• Presentar la sintaxis del lenguaje SQL (sólo del Lenguaje de Manipulación).
• Ver algunos ejemplos sencillos para clarificar la semántica del SQL.
• Presentar las bases de datos CICLISMO, MÚSICA y BIBLIOTECA.
• Realizar de menor a mayor complejidad consultas SQL sobre dichas bases de datos.
• Realizar todo lo anterior usando la herramienta SQL del sistema de gestión de bases de datos ORACLE.
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Se presentan las instrucciones que se pueden ejecutar desde un intérprete de SQL, lo que se denomina SQL interactivo.
SQL es un lenguaje muy expresivo y, en general, permite muchas formas de expresar las mismas órdenes.
Las cuatro instrucciones que componen el lenguaje de manipulación de datos son las siguientes:
SELECT: permite la declaración de consultas para la recuperación de información de una o más tablas de una base de datos.
INSERT: realiza la inserción de una o varias filas sobre una tabla.
DELETE: permite efectuar el borrado de una o varias filas de una tabla.
UPDATE: realiza una modificación de los valores de una o más columnas de una o varias filas de una tabla.
Lenguaje de Manipulación del SQL
1.1. Consultas: instrucción SELECT SELECT [ALL | DISTINCT] comalista_item_seleccionado | * FROM comalista_referencia_tabla [WHERE expresión_condicional] [GROUP BY comalista_referencia_col] [HAVING expresión_condicional] [ORDER BY comalista_referencia_col]
comalista_item_seleccionado: información a obtener de la base de datos. FROM comalista_referencia_tabla: especifica de qué tablas se obtiene la
información buscada. WHERE expresión_condicional: expresa una condición que deben cumplir
las filas de la consulta resultante. GROUP BY comalista_referencia_col: permite formar consultas agrupadas
para extraer información global sobre los grupos formados. HAVING expresión_condicional: condición sobre los grupos formados. ORDER BY comalista_referencia_col: ordena por una o varias columnas.
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1.1.1. Condiciones en consultas simples SELECT [ALL | DISTINCT] comalista_ítem_seleccionado | *
FROM tabla
[WHERE expresión_condicional]
[ORDER BY comalista_referencia_col]
ALL : Permite la aparición de filas idénticas (valor por defecto). DISTINCT: No permite la aparición de filas idénticas. La expresión_condicional está formada por un conjunto de predicados
combinados con las conectivas lógicas AND, OR y NOT. Los predicados utilizados permiten comparar columnas:
predicados de comparación: =, <>, >, <, >=, <=. predicado LIKE: permite comparar una tira de caracteres con un patrón. predicado BETWEEN: permite comprobar si un escalar está en un rango. predicado IN: permite comprobar si el valor está dentro de un conjunto. predicado IS NULL: permite comprobar si el valor es nulo.
EQUIPO (nom_eq: d_eq, director: d_dir) Clave Primaria: {nom_eq}
CICLISTA (dorsal: d_dor, nombre: d_nom, edad: d_edad, nom_eq: d_eq)) Clave Primaria: {dorsal} CAj: {nom_eq} hace referencia a EQUIPO VNN: {nom_eq}
ETAPA (nºetapa: d_nº, km: d_km, salida: d_sal, llegada: d_lleg, dorsal: d_dor) Clave Primaria: {nºetapa} CAj: {dorsal} hace referencia a CICLISTA
PUERTO (nombre:d_nom,altura:d_alt,categoría:d_cat, nºetapa:d_nº,dorsal: d_dor) Clave Primaria: {nombre} CAj: {nºetapa} hace referencia a ETAPA CAj: {dorsal} hace referencia a CICLISTA VNN: {nºetapa}
MAILLOT (código: d_código, tipo: d_tipo, premio: d_pre, color: d_col) Clave Primaria: {código}
LLEVAR (dorsal: entero, nºetapa: d_nº, código: d_código) Clave Primaria: {nºetapa, código} CAj: {nºetapa} hace referencia a ETAPA CAj: {dorsal} hace referencia a CICLISTA CAj: {código} hace referencia a MAILLOT VNN: {dorsal}
Ciclismo
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netapa
km
salida
llegada
dorsal
Etapa
nomeq
director
Equipo
nompuerto
altura
categoria
pendiente
netapa
dorsal
Puerto
dorsal
nombre
edad
nomeq
Ciclista
dorsal
netapa
codigo
Llevar
codigo
tipo
premio
color
Maillot Ciclismo
Esquema de Prácticas.
EJEMPLO: Obtener el nombre y la altura de todos los puertos de 1ª categoría.
1. ¿En qué tablas se encuentra la información?
2. ¿Qué condición deben cumplir las filas resultantes?
3. ¿Que información queremos visualizar?
4. ¿Queremos ordenar el resultado por alguna columna?
SELECT nombre, altura FROM Puerto WHERE categoria = 1;
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EJEMPLO: Obtener el nombre y la edad de todos los ciclistas.
SELECT nombre, edad FROM Ciclista;
EJEMPLO: Obtener el nombre de los ciclistas cuya edad está entre 20 y 30 años.
SELECT nombre FROM Ciclista
WHERE edad BETWEEN 20 AND 30;
(*) El predicado BETWEEN es equivalente a una condición con comparaciones de la siguiente forma:
exp between exp1 and exp2 ≡ (exp >= exp1) and (exp <= exp2)
EJEMPLO: Obtener el número de las etapas donde el nombre de la ciudad de llegada tenga por segunda letra una “O” o donde el nombre de la ciudad de salida lleve dos o más ‘A’s.
SELECT netapa FROM Etapa
WHERE llegada LIKE ‘_O%’ OR salida LIKE ‘%A%A%’;
EJEMPLO: Obtener el nombre de los puertos de 1ª, 2ª o 3ª categoría. SELECT nompuerto FROM Puerto
WHERE categoría IN ( 1, 2, 3 ) ;
(*) También el predicado IN es derivado y la expresión equivalente es:
exp in (exp1, exp2, …, expn) ≡ (exp=exp1) or (exp=exp2) or…or (exp=expn)
EJEMPLO: Obtener todos los datos de aquellos ciclistas de los que se desconocía su edad.
SELECT * FROM Ciclista
WHERE edad IS NULL;
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COMPARACIÓN DE VALORES NULOS Las comparaciones entre cualquier valor y NULL resultan en indefinido. Ejemplo:
select * from T
where atrib1 > atrib2 Si en una fila se diera el caso que atrib1 = 50 y atrib2 fuera nulo, el resultado de la comparación sería indefinido y por tanto dicha fila no se incluiría en la selección.
Ejemplo de consulta incorrecta (error de sintaxis) SELECT nomeq FROM Equipo WHERE director = null
La consulta correcta sería
SELECT nomeq
FROM Equipo
WHERE director IS NULL
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MÁS EJEMPLOS DE COMPARACIONES Uso de operadores aritméticos: + (suma), - (diferencia), * (producto), / (división), etc.
EJEMPLO: Obtener de los maillots el tipo y el premio en dólares (supongamos que está en pesetas) ($1 = 150 ptas.) de aquellos maillots cuyo premio supere los 100 dólares.
SELECT tipo, premio / 150 FROM Maillot
WHERE premio / 150 > 100;
Uso de LIKE EJEMPLO: Obtener el nombre y la edad de los ciclistas que pertenezcan a equipos cuyo nombre contenga la cadena “100%”.
SELECT nombre, edad FROM Ciclista
WHERE nomeq LIKE ‘%100\%%’ ESCAPE ‘\’
Se ha utilizado ‘\’ para indicar que el carácter comodín tiene su valor ‘%’
CONSULTAS DE VALORES AGREGADOS La sintaxis de una referencia a una función agregada es la siguiente: { avg | max | min | sum | count } ( [all | distinct] expresión_escalar ) |
count(*)
Las funciones agregadas no se pueden anidar. Para las funciones SUM y AVG los argumentos deben ser numéricos. DISTINCT indica que los valores redundantes sean eliminados antes de que
se realice el cálculo correspondiente. La función especial COUNT(*), en la que no está permitido incluir DISTINCT
ni ALL, da como resultado el cardinal del conjunto de filas de la selección. Los cálculos se realizan después de la selección y aplicar las condiciones. Los valores nulos son eliminados antes de realizar los cálculos (incl. count). Si el número de filas de la selección es 0, la función COUNT devuelve el valor
0 y las otras funciones el valor nulo.
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FUNCIONES AGREGADAS EN CONSULTAS NO AGRUPADAS EJEMPLO:
SELECT ‘Núm. de ciclistas =’, COUNT(*), ‘Media Edad =’, AVG(edad)
FROM Ciclista
WHERE nomeq = ‘Banesto’;
En consultas no agrupadas, la selección sólo podrá incluir referencias a funciones agregadas o literales ya que las funciones van a devolver un único valor.
EJEMPLO INCORRECTO:
SELECT nombre, AVG(edad)
FROM Ciclista
WHERE nomeq = ‘ONCE’;
Ejercicios: Práctica 3: El lenguaje SQL (1a Parte) Hacer el bloque de consultas sobre una sola relación de las bases de datos Ciclismo y Música
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CONSULTAS SIMPLES SOBRE VARIAS TABLAS Cuando la información que se desea obtener de la base de datos se encuentra almacenada en más de una tabla se hace indispensable el declarar una consulta que manipule estas tablas.
EJEMPLO: Obtener pares de números de etapas y nombres de puertos ganados por el mismo ciclista.
1. ¿En qué tablas se encuentra la información? FROM Etapa, Puerto
2. ¿Qué condición deben cumplir las filas resultantes? WHERE etapa.dorsal = puerto.dorsal;
3. ¿Qué información queremos visualizar? SELECT etapa.netapa, nompuerto
En esta expresión es obligatorio que la referencia a la columna dorsal de Etapa y Puerto sea calificada con el nombre de la tabla, si no es ambigua. ==>
SELECT etapa.netapa, nompuerto FROM Etapa, Puerto
WHERE etapa.dorsal = puerto.dorsal;
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Ejemplo: SELECT * FROM T1, T2 WHERE T1.n = T2.n
n a1 b1 a2 b2 a3 b3
T1
c1 d1 c2 b2
T2 n
X X X √ X X
T1 x T2 n n
a1 b1 c1 d1 a1 b1 c2 b2 a2 b2 c1 d1 a2 b2 c2 b2 a3 b3 c1 d1 a3 b3 c2 b2
Cont. Consulta en varias tablas Cuando se va a trabajar con una tabla para hacer consulta entre
diferentes tuplas de ella, entonces se utilizan las variables de recorrido
[tabla | variable_recorrido].columna
Es una instancia de la tabla. Es virtual
Por tanto, permiten dar un nombre alternativo a la misma tabla dentro de una consulta. La manera de declarar una variable de recorrido es:
FROM tabla [as] variable_recorrido
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EJEMPLO: Obtener el nombre de los ciclistas compañeros de equipo de ‘Miguel Induráin’ que sean más jóvenes que él.
1. ¿En qué tablas se encuentra la información? FROM Ciclista Pero, como se requiere comparar con tuplas de la misma tabla,
entonces se necesita tener varias imágenes de ella
2. ¿Qué condición deben cumplir las filas resultantes? WHERE C2.nombre=‘Miguel Induráin’ AND C1.nomeq = C2.nomeq AND C1.edad < C2.edad;
3. ¿Qué información queremos visualizar?
SELECT DISTINCT C1.nombre
SELECT DISTINCT C1.nombre FROM Ciclista C1, Ciclista C2 WHERE C2.nombre=‘Miguel Induráin’ AND C1.nomeq = C2.nomeq AND C1.edad < C2.edad;
==>
FROM Ciclista C1, Ciclista C2
USO DE CLAVES AJENAS EN CONSULTAS DE VARIAS TABLAS
Si existen claves ajenas, lo normal es que se dé una igualdad entre la clave ajena y los atributos correspondientes de la tabla a la que se hace referencia.
EJEMPLO: Obtener los nombres de los ciclistas pertenecientes al equipo dirigido por ‘Álvaro Pino’.
S E L E C T C . n o m b r e F R O M C i c l i s t a C , E q u i p o E WHERE C.nomeq = E.nomeq AND
E.director = ‘Álvaro Pino’;
EJEMPLO: Obtener pares nombre de ciclista, número de etapa, de tal forma que dicho ciclista haya ganado dicha etapa. Además la etapa debe superar los 150 km. de recorrido.
SELECT C.nombre, E.netapa FROM Ciclista C, Etapa E WHERE C.dorsal = E.dorsal AND E.km > 150;
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Ejercicios: Práctica 3: El lenguaje SQL (1a Parte) Hacer el bloque de consultas sobre varias tablas de las bases de datos Ciclismo y Música
CONSULTAS COMPLEJAS: SUBCONSULTAS Si la información que se está buscando está incluida en una tabla y la condición de búsqueda de esta información requiere acceder a otras tablas, entonces también se pueden utilizar las subconsultas para expresar este tipo de condiciones.
EJEMPLO: Obtener el nombre de los ciclistas compañeros de equipo de ‘Miguel Induráin’ que sean más jóvenes que él. (Es el mismo enunciado de antes)
WHERE C1.nomeq IN (SELECT C2.nomeq FROM Ciclista C2 WHERE C2.nombre=‘Miguel Induráin’)
AND C1.edad < (SELECT C2.edad FROM Ciclista C2 WHERE C2.nombre=‘Miguel Induráin’);
Tablas que se requieren para el Select precedente
Se verá más adelante
SELECT C1.nombre FROM Ciclista C1
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EJEMPLO: Obtener los nombres de los ciclistas pertenecientes al equipo dirigido por ‘Álvaro Pino’. Antes, se habían usado igualdades:
SELECT C.nombre FROM Ciclista C, Equipo E WHERE C.nomeq = E.nomeq AND E.director = ‘Álvaro Pino’;
Usando subconsultas, sería:
SELECT C.nombre FROM Ciclista C WHERE C.nomeq = (SELECT E.nomeq FROM Equipo E
WHERE E.director = ‘Álvaro Pino’);
Esto es posible porque la información que se requiere, nombre del ciclista, no está en la tabla de la subconsulta (Equipo) y porque la subconsulta retorna un único valor.
Las subconsultas pueden aparecer en las condiciones de búsqueda, como argumentos de algunos predicados, tanto de la cláusula WHERE como de la HAVING.
Los predicados que pueden llevar como argumentos subconsultas son los siguientes:
• predicados de comparación (=, <>, >, <, >=, <=). • IN: comprueba que un valor pertenece a una colección dada mediante una subconsulta. • predicados de comparación cuantificados (ANY y ALL): permitir comparar un valor con un conjunto de valores. • MATCH: comprueba si un valor es idéntico a algún valor de una colección. • EXISTS: equivalente al cuantificador existencial, comprueba si una subconsulta devuelve alguna fila. • UNIQUE: comprueba si una subconsulta no devuelve filas repetidas.
PREDICADOS QUE ACEPTAN SUBCONSULTAS
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Cada uno de los dos lados de un predicado de comparación debe ser una única tupla formada por el mismo número de columnas. Es decir:
(A1, A2, …, An) predicado_comparación (B1, B2, …, Bn)
Las subconsultas pueden ser argumentos, siempre y cuando devuelvan una única fila y el número de columnas coincida en número y tipo con el otro lado del predicado de comparación.
Llamaremos constructor_fila a una lista de atributos entre paréntesis o una subconsulta.
constructor_fila predicado_comparación constructor_fila
En el caso que la subconsulta esté vacía, se convierte a una fila con valores nulos en todas las columnas.
Para poder comparar dos constructor_fila de más de una columna, existe una forma definida de realizar esta comparación para cada uno de los predicados de comparación (=, <>, >, <, <=, >=). Pero, en general se verán subconsultas de una única columna, como el ejemplo anterior.
PREDICADOS DE COMPARACIÓN (=, <>, >, <, >=, <=)
EJEMPLO: Obtener los nombres de los puertos cuya altura es mayor que la media de altura de los puertos de 2ª categoría.
==> FROM Puerto
==> WHERE altura > (SELECT AVG(altura) FROM Puerto WHERE categoria = ‘2’ );
1. ¿En qué tablas se encuentra la información?
Puerto
2. ¿Qué condición deben cumplir las filas resultantes? altura > AVG(altura) de los Puertos de segunda categoría
Es un valor - una fila
Compara cada valor de altura con el valor obtenido en avg(altura)
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==> SELECT nompuerto
EJEMPLO: Obtener los nombres de los puertos cuya altura es mayor que la media de altura de los puertos de 2ª categoría.
==> FROM Puerto
==> WHERE altura > (SELECT AVG(altura) FROM Puerto WHERE categoria = ‘2’ );
1. ¿En qué tablas se encuentra la información?
Puerto
2. ¿Qué condición deben cumplir las filas resultantes? altura > avg(altura) de los Puertos de segunda categoría
3. ¿Qué información queremos visualizar? nompuerto
==> SELECT nompuerto FROM Puerto WHERE altura > (SELECT AVG(altura) FROM Puerto WHERE categoria = ‘2’ );
Es un valor a la vez
SELECT nompuerto FROM Puerto
WHERE altura > (SELECT altura FROM Puerto
WHERE categoria = ‘2’ );
¿Qué hace el siguiente ejemplo? ¿Es correcto?
1 columna con n filas
==> No puede hacer la comparación INCORRECTO: (error de ejecución)
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A la derecha de IN puede aparecer más de una fila y por eso se denomina expresión_tabla.
EJEMPLO: Obtener el nº de las etapas ganadas por ciclistas con edad superior a los 30 años.
SELECT netapa FROM Etapa
WHERE dorsal IN (SELECT dorsal FROM Ciclista
WHERE edad > 30);
Predicado IN Comprueba que un valor pertenece a una colección dada mediante una
subconsulta constructor_fila [not] IN(expresión_tabla)
También, con IN se pueden hacer Subconsultas Encadenadas: EJEMPLO: Obtener el número de las etapas ganadas por ciclistas que pertenezcan a equipos cuyo director tenga un nombre que empiece por ‘A’.
SELECT netapa FROM Etapa
WHERE dorsal IN (SELECT dorsal FROM Ciclista
WHERE nomeq IN (SELECT
nomeq FROM Equipo
WHERE director LIKE ‘A%’));
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• El predicado de comparación cuantificado con ALL se evalúa a cierto si lo es para todas las filas de la expresión de tabla (si la tabla está vacía también se evalúa a cierto).
• El predicado de comparación cuantificado con ANY o SOME se evalúa a cierto si lo es para alguna fila de la expresión de tabla (si la tabla está vacía se evalúa a falso).
(*) el predicado IN es idéntico al predicado de comparación cuantificado = ANY.
Predicados de comparación cuantificados (ALL, ANY)
Permiten comparar un valor con un conjunto de valores.
constructor_fila predicado_comparación {all | any | some} (expresión_tabla)
EJEMPLO: Obtener el nombre de los puertos y de los ciclistas que los hayan ganado que tengan la mayor pendiente.
SELECT P.nompuerto, C.nombre FROM Puerto P, Ciclista C WHERE P.dorsal = C.dorsal AND P.pendiente >= ALL (SELECT P1.pendiente FROM
Puerto P1 ) EJEMPLO: Obtener el nombre de los puertos y de los ciclistas que los hayan ganado, cumpliendo que el puerto no sea el que tenga la menor pendiente.
SELECT P.nompuerto, C.nombre FROM Puerto P, Ciclista C WHERE P.dorsal = C.dorsal AND P.pendiente > ANY (SELECT P1.pendiente FROM Puerto
P1 ) (*) Cualquier ANY se puede convertir en un ALL cambiando la condición a su condición negada y añadiendo un NOT.
NOT ( P.pendiente < ALL (SELECT P1.pendiente FROM Puerto P1 ) )
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• El predicado EXISTS se evalúa a cierto si la expresión SELECT devuelve al menos una fila.
• En general, IN y EXISTS son intercambiables y se pueden eliminar haciendo consultas a múltiples tablas e igualando por claves ajenas.
Predicado EXISTS
EXISTS (expresión_tabla)
EJEMPLO: Obtener el nombre de aquellos ciclistas que han llevado un maillot de un premio menor de 120 euros.
SELECT C.nombre FROM Ciclista C, Llevar L
WHERE C.dorsal = L.dorsal AND
EXISTS (SELECT *
FROM Maillot M
WHERE M.premio < 120 AND M.codigo = L.codigo)
O bien:
SELECT C.nombre FROM Ciclista C, Llevar L
WHERE C.dorsal = L.dorsal AND
L.codigo IN (SELECT M.codigo
FROM Maillot M
WHERE M.premio < 120 )
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EJEMPLO: Obtener el nombre de los ciclistas que no han ganado etapas.
SELECT nombre FROM Ciclista
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Etapa
WHERE Etapa.dorsal = Ciclista.dorsal);
WHERE EXISTS (SELECT * FROM …)
equivale a: WHERE 0 < (SELECT COUNT(*) FROM …)
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM …)
equivale a: WHERE 0 = (SELECT COUNT(*) FROM …)
Ejercicios: Práctica 3: El lenguaje SQL (1a Parte) Hacer el bloque de consultas con subconsultas de las bases de datos Ciclismo y Música
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SELECT P.nombre
FROM Profesor P WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Asignatura A
WHERE NOT EXISTS (SELECT *
FROM Docencia D WHERE D.cod_pro=P.cod_pro ∧
D.cod_asg=A.cod_asg))
Obtener el nombre de los profesores que imparten todas las asignaturas.
Uso de EXISTS para cuantificación universal (NO HAY EN SQL)
∀ X F(X) ≡ ∃ X F(X)
El lenguaje SQL Problemas con la cuantificación universal Obtener el nombre de los profesores que imparten todas las asignaturas de su departamento de mas de 6 créditos.
¿qué pasa si en el departamento de un profesor no hay asignaturas de
mas de 6 créditos?
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El lenguaje SQL
{PX.nombre| Profesor (PX) ∧
∀AX ((Asignatura (AX) ∧ AX.cod_dep= PX.cod_dep ∧ (AX.teoría+AX.prac)>6) →
∃DX (Docencia (DX) ∧
DX.cod_pro = PX.cod_pro ∧ DX.cod_asg = AX.cod_asg) ) }
¿qué pasa si en el departamento de un profesor PX no hay asignaturas
de mas de 6 créditos?
FALSO para todo valor de AX
CIERTO ¡El profesor PX aparecería en el resultado de la consulta!
El lenguaje SQL ¡Si estos profesores no deben salir en la consulta, entonces se debe hacer un control para comprobar que en el departamento del profesor existe alguna asignatura de mas de seis créditos!.
{PX.nombre| Profesor (PX) ∧
∃AX (Asignatura (AX) ∧ AX.cod_dep= PX.cod_dep ∧ (AX.teoría+AX.prac)>6) ∧
∀AX ( (Asignatura (AX) ∧ AX.cod_dep= PX.cod_dep ∧ (AX.teoría+AX.prac)>6) →
∃DX (Docencia (DX) ∧ DX.cod_pro = PX.cod_pro ∧ DX.cod_asg = AX.cod_asg) ) }
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SELECT PX.nombre
FROM Profesor PX
WHERE EXISTS (SELECT * FROM Asignatura AX
WHERE AX.cod_dep=PX.cod_dep AND (AX.teoría+AX.prac)>6)
AND
NOT EXISTS (SELECT * FROM Asignatura AX
WHERE AX.cod_dep= PX.cod_dep AND (AX.teoría+AX.prac)>6
AND
NOT EXISTS (SELECT * FROM Docencia DX WHERE DX.cod_pro=PX.cod_pro AND
DX.cod_asg=AX.cod_asg) ) )
SQL
El lenguaje SQL.
Uso de EXISTS para cuantificación universal
∀ X F(X) ≡ ∃ X F(X)
Obtener el nombre del ciclista que ha ganado todas las etapas de más de 200 km.
C.nombre| Ciclista(C)∧∀ X (Etapa(X)∧X.Km>200→C.dorsal=X.dorsal)
es equivalente a:
C.nombre| Ciclista(C)∧ ∃X(Etapa(X)∧X.Km>200∧C.dorsal<>X.dorsal)
23
Para poder expresar esta consulta en SQL se convertirá en: “Obtener el nombre del ciclista tal que no existe una etapa de más de 200 km. que él no haya ganado”
SELECT nombre FROM Ciclista C
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Etapa E
WHERE km > 200 AND
C.dorsal <> E.dorsal );
¿Qué pasa si no hay etapas de más de 200 km?
¡¡¡SALDRÍAN TODOS LOS CICLISTAS!!!
Solución: SELECT C.nombre FROM Ciclista C
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Etapa E
WHERE E.km > 200 AND C.dorsal <> E.dorsal ) AND EXISTS (SELECT * FROM ETAPA E2 WHERE E2.km > 200);
Uso de “Coletillas” en consultas con cuantificación universal
24
Ejercicios: Práctica 3: El lenguaje SQL (1a Parte) Hacer el bloque de consultas con cuantificación universal de las BDs Ciclismo y Música
AUTOR(autor_id: tira(4), nombre: tira(35), nacionalidad: tira(20)) Clave Primaria: {autor_id}
LIBRO(id_lib: tira(10), titulo: tira(80), año: entero, num_obras: entero) Clave Primaria: {id_lib} VNN: {titulo}
TEMA(tematica: tira(20), descripcion: tira(50)) Clave Primaria: {tematica}
OBRA(cod_ob: entero, titulo: tira(80), año: d_cat, tematica: tira(20)) Clave Primaria: {cod_ob} Clave Ajena: {tematica}→ TEMA VNN: {titulo}
Biblioteca
AMIGO(num: entero, nombre: tira(60), telefono: tira(10)) Clave Primaria: {num} VNN: {nombre}
PRESTAMO(num: entero, id_lib:tira(10))
Clave Primaria: {num,id_lib} Clave Ajena: {num} → AMIGO Clave Ajena: {id_lib} → LIBRO
ESTA_EN(cod_ob: entero, id_lib:tira(10)) Clave Primaria: {cod_ob,id_lib} Clave Ajena: {cod_ob} → OBRA Clave Ajena: {id_lib} → LIBRO
ESCRIBIR(cod_ob: entero, autor_id:tira(4))
Clave Primaria: {cod_ob,autor_id} Clave Ajena: {cod_ob}→ OBRA Clave Ajena: {autor_id}→ AUTOR
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SELECT [ALL | DISTINCT] A1i, A2j,..., Ank| * FROM R1, R2, ..., Rn [WHERE condición] [GROUP BY B1, B2,..., Bm] [HAVING condición]
Consultas Agrupadas
GROUP BY: define grupos de tuplas en el conjunto de tuplas seleccionadas por la condición WHERE. Los grupos se definen por la igualdad de valor en los atributos de agrupación (B1, B2,..., Bm).
HAVING: de los grupos definidos se seleccionan aquellos que cumplen la condición expresada.
Un grupo se puede entender como un conjunto de filas con el mismo valor para el conjunto de columnas por las que se agrupa (las incluidas en la cláusula GROUP BY).
Consultas Complejas Relación Selección-Agrupamiento
EJEMPLO: Obtener el nombre de cada equipo y la edad media de los ciclistas de dicho equipo:
Nomeq Edad
Banesto 28
Banesto 22 ONCE 25
ONCE 30
Banesto 25 PDM 32
Kelme 28
Kelme 29
SELECT nomeq, AVG(edad)
FROM Ciclista
GROUP BY nomeq;
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Las funciones agregadas en las consultas agrupadas funcionan de forma diferente que en las consultas normales, devolviendo un valor por cada grupo formado.
Nomeq Edad
Banesto 28
Banesto 22
ONCE 25 ONCE 30
Banesto 25
PDM 32
Kelme 28 Kelme 29
Un Valor por Grupo
Entonces, para
Nomeq Edad Banesto 25 ONCE 27,5 PDM 32 Kelme 28,5
SELECT nomeq, AVG(edad) FROM Ciclista GROUP BY nomeq;
La solución, es:
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EJEMPLO: Obtener el número total de profesores de cada departamento
Consultas Agrupadas
cod_pro nombre tel!fono cod_dep
JCC Juan C. Casamayor R!denas 7796 DSIC
RFC Robert Fuster i Capilla 6789 MAT
JBD Jos" V. Benlloch Dualde 5760 DISCA
MAF Mar#a Alpuente Frasnedo 3560 DSIC
CPG Cristina P"rez Guillot 7439 IDM
JTM Jos" M. Torralba Mart#nez 4590 OEM
IGP Ignacio Gil Pechu$n 3423 OEM
DGT Daniel Gil Tom$s 5679 DISCA
MCG Matilde Celma Gim"nez 7756 DSIC
Profesor
cod_dep
DSIC 3
MAT 1
DISCA 2
IDM 1
OEM 2
SELECT cod_dep, COUNT (*) FROM Profesor GROUP BY cod_dep
Obtener el número total de profesores de los departamentos que tienen mas de 2 profesores.
cod_pro nombre tel!fono cod_dep
JCC Juan C. Casamayor R!denas 7796 DSIC
RFC Robert Fuster i Capilla 6789 MAT
JBD Jos" V. Benlloch Dualde 5760 DISCA
MAF Mar#a Alpuente Frasnedo 3560 DSIC
CPG Cristina P"rez Guillot 7439 IDM
JTM Jos" M. Torralba Mart#nez 4590 OEM
IGP Ignacio Gil Pechu$n 3423 OEM
DGT Daniel Gil Tom$s 5679 DISCA
MCG Matilde Celma Gim"nez 7756 DSIC
cod_dep
DSIC 3
SELECT cod_dep, COUNT (*) FROM Profesor GROUP BY cod_dep HAVING COUNT (*) > 2
Consultas Agrupadas
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SELECT nomeq, nombre, AVG(edad) FROM Ciclista GROUP BY nomeq;
La regla sintáctica que aplican los sistemas relacionales para asegurar el buen funcionamiento de las consultas agrupadas es la siguiente:
“En la selección de una consulta agrupada, sólo pueden aparecer referencias a columnas por las cuales se agrupa, referencias a funciones agregadas o literales”.
EJEMPLO INCORRECTO:
Si se incluye la cláusula where, la aplicación de esta cláusula se produce previamente a la agrupación.
SELECT nomeq, AVG(edad) FROM Ciclista WHERE edad > 25 GROUP BY nomeq;
GROUP y WHERE
4
1
2
3
29
Evaluación:
1) Se seleccionan n tuplas de las relaciones que cumplan la condición de la cláusula WHERE.
2) En el conjunto de tuplas seleccionadas se definen grupos basados en el valor de los atributos de agrupación.
3) De los grupos definidos se seleccionan los que cumplen la condición de la cláusula HAVING.
La cláusula HAVING sólo puede ir en consultas agrupadas y es similar a WHERE, pero en un orden diferente:
1º) Condición WHERE (se usa para las filas)
2º) Agrupamiento y cálculo de valores agregados
3º) Condición HAVING (se usa para los grupos)
En la cláusula HAVING sólo podrán aparecer directamente referencias a columnas por las cuales se agrupan o a funciones agregadas.
GROUP, WHERE y HAVING
30
EJEMPLO: Obtener el nombre de cada equipo y la edad media de sus ciclistas con más de 25 años, de aquellos equipos con más de 3 corredores mayores de 25 años.
SELECT nomeq, AVG(edad)
WHERE edad > 25
GROUP BY nomeq
HAVING COUNT(dorsal) > 3;
FROM Ciclista
SELECT C.nombre, COUNT(P.nompuerto)
FROM Ciclista C, Puerto P
WHERE C.dorsal = P.dorsal
GROUP BY C.dorsal, C.nombre /* Agrupar siempre por CP */
HAVING AVG (P.pendiente) >10;
EJEMPLO: Obtener el nombre del ciclista y el número de puertos que ha ganado, siendo la media de la pendiente de éstos superior a 10.
31
Ejercicios: Práctica 3: El lenguaje SQL (1a Parte) Hacer el bloque de “consultas agrudapas” de las BDs Ciclismo y Música
Existen otras formas de combinar varias tablas en consultas y todas ellas, junto con las ya vistas, dan lugar a una “expresión de tabla”.
Existen, en definitiva, varias formas de combinar dos tablas en el lenguaje SQL:
→ Incluir varias tablas en la cláusula from. → Uso de subconsultas en las condiciones de las cláusulas
where o having. → Combinaciones conjuntistas de tablas: utilizando
operadores de la teoría de conjuntos para combinar las tablas.
→ Concatenaciones de tablas: utilizando diferentes formas variantes del operador concatenación del Álgebra Relacional.
COMBINACIONES DE TABLAS
√ √
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El Lenguaje Estándar SQL Operador Álgebra
Relacional SQL
Selección R Donde F SELECT ... FROM R WHERE F
Proyección R [Ai , Aj ..., Ak] SELECT Ai , Aj ..., Ak FROM R
Producto Cartesiano
R1 x R2, ... x Rn SELECT ... FROM R1, R2, ..., Rn, o SELECT...FROM R1 CROSS JOIN R2, ..., CROSS JOIN Rn
Concatenación R1 R2 SELECT... FROM R1 NATURAL JOIN R2
Unión R1 ∪ R2 SELECT * FROM R1 UNION SELECT * FROM R2
Diferencia R1 - R2 SELECT * FROM R1 EXCEPT SELECT * FROM R2
Intersección R1 ∩ R2 SELECT * FROM R1 INTERSECT SELECT * FROM R2
Corresponden a los operadores unión, intersección y diferencia del Álgebra Relacional. Dadas dos tablas A y B:
→ UNION: la tabla resultado tendrá las filas de A y B
→ INTERSECT: la tabla resultado tendrá las filas que
se encuentren a la vez en A y en B.
→ EXCEPT: la tabla resultado tendrá las filas de A
que no se encuentren en B.
Permiten combinar tablas que tengan esquemas compatibles (mismo número de elementos seleccionados, mismo orden, mismos tipos y nombres).
COMBINACIONES CONJUNTISTAS DE TABLAS
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Realiza la unión de las filas de las tablas provenientes de las dos expresiones.
Se permitirán o no duplicados según se incluya o no la opción ALL.
UNION
expresión_tabla union [ALL] término_tabla
EJEMPLO: Obtener el nombre de todo el personal de la vuelta.
(SELECT nombre FROM Ciclista) UNION (SELECT director FROM Equipo)
SELECT director FROM Departamento
UNION SELECT nombre FROM Profesor
Ejemplo 2. Obtener el nombre de todo el personal (profesores y directores de departamento).
UNION
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INTERSECT expresión_tabla intersect término_tabla
Realiza la intersección de las filas de las tablas provenientes de
las dos expresiones.
EJEMPLO: Obtener los nombres de las personas que son tanto ciclistas como directores de equipo .
(SELECT nombre FROM Ciclista) INTERSECT (SELECT director FROM Equipo)
SELECT DISTINCT cod_dep FROM Profesor
INTERSECT SELECT DISTINCT cod_dep FROM Asignatura
Ejemplo 2. Obtener los departamentos que tienen adscritas asignaturas y profesores.
INTERSECT
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EXCEPT expresión_tabla except término_tabla
Realiza la diferencia de las filas de las tablas provenientes de las dos expresiones.
EJEMPLO: Obtener los nombres que aparecen en la tabla de ciclistas y no en la de directores.
(SELECT nombre FROM Ciclista) MINUS (SELECT director FROM Equipo)
En Oracle es Minus
SELECT cod_dep FROM Departamento
EXCEPT SELECT DISTINCT cod_dep FROM Asignatura
Ejemplo 2. Obtener los departamentos que no tienen adscritas asignaturas.
EXCEPT
En ORACLE, el operador EXCEPT se denomina MINUS.
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SELECT [ALL | DISTINCT] A1i,...,A2j,...,Ank| * FROM R1, R2, ..., Rn [WHERE condición] [GROUP BY B1, B2,..., Bm] [HAVING condición]
Concatenación de tablas
concatenación de tablas
concatenación interna: INNER JOIN concatenación externa: OUTER JOIN
Corresponden a variantes del operador concatenación del Álgebra Relacional.
• Producto cartesiano – CROSS JOIN
• Concatenación interna – NATURAL JOIN
• Concatenación externa – LEFT, RIGHT, FULL
• Concatenación unión – UNION JOIN
Concatenación de tablas
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Producto Cartesiano
(CROSS JOIN)
referencia_tabla1 cross join referencia_tabla2
≡ SELECT * from referencia_tabla1,
referencia_tabla2
La tabla resultado de la operación CROSS JOIN es el producto cartesiano de las dos tablas operandos.
referencia_tabla1 [natural] [inner] join referencia_tabla2
[on expresión_condicional | using (comalista_columna) ]
Concatenación Interna
tabla1 join tabla2 on expresión_condicional
≡ SELECT * FROM tabla1, tabla2 WHERE expresión_condicional
Natural Join: se concatenan las tuplas de tabla1 y tabla2 que tienen el mismo valor en todos los atributos del mismo nombre Join...ON: combina una fila de cada operando cuando la condición expresada se evalúe a cierta. Inner Join... USING: combina una fila de cada operando cuando el valor en las columnas comunes es idéntico.
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SELECT PX.cod_pro, PX.nombre, COUNT(DX.cod_asg) FROM Profesor PX, Docencia DX WHERE PX.cod_pro = DX.cod_pro GROUP BY cod_pro
SELECT cod_pro, nombre, COUNT (cod_asg) FROM Profesor NATURAL JOIN Docencia GROUP BY cod_pro
Ejemplo- Natural Join
concatenación de Profesor y Docencia
Natural Join: se concatenan las tuplas de Profesor y Docencia que tienen el mismo valor en los atributos del mismo nombre (cod_pro)
SELECT [ALL | DISTINCT] A1, A2,..., An| * FROM [WHERE condición] [GROUP BY B1, B2,..., Bm] [HAVING condición]
se concatenan las tuplas de tabla1 y tabla2 que tienen el mismo valor en los atributos comunes C1, C2,..., Cn
(1) (2) (3) (4)
Es útil cuando no interesa que las relaciones se concatenen por todos los atributos del mismo nombre (NATURAL JOIN).
tabla1 JOIN tabla2 USING (C1, C2,..., Cn)
Concatenación JOIN...USING
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SELECT [ALL | DISTINCT] A1, A2,..., An| * FROM [WHERE condición2] [GROUP BY B1, B2,..., Bm] [HAVING condición]
se concatenan las tuplas de tabla1 y tabla2 que cumplen condición1
(1) (2) (3) (4)
Es útil cuando: interesa concatenar tuplas de tabla1 y tabla2 por condiciones distintas de la igualdad. los atributos por los que se desea concatenar no tienen el mismo nombre en ambas relaciones.
tabla1 JOIN tabla2 ON condición1
Concatenación JOIN...ON
Empleo del JOIN: SELECT e.nomeq, e.director FROM Equipo E JOIN Ciclista C ON E.nomeq=C.nomeq
Ejemplo: Obtener nombre y director de todos los equipos que tengan ciclistas.
Forma ya conocida:
SELECT e.nomeq, e.director FROM Equipo E, Ciclista C WHERE E.nomeq=C.nomeq
≡
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FULL, se muestran las tuplas no concatenadas de tabla1 y tabla2
referencia_tabla [natural] {left [outer] | right [outer] | full [outer] } JOIN referencia_tabla [on expresión_condicional | using (comalista_columna) ]
Concatenación Externa
tabla1 left join tabla2 on expresión_condicional
(Concat. interna de tabla1 y tabla2)
union (tuplas de la tabla1 que no están en la concatenación interna
con valores nulos en el resto de columnas)
RIGHT ≡ LEFT con la diferencia de que las tuplas que se muestran son las de tabla2.
Cont. Concatenación externa sobre la izquierda:
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referencia_tabla union join referencia_tabla
Concatenación Unión
Crea una tabla donde el esquema es la unión de los esquemas de las dos tablas, que pueden ser distintos.
tabla1 union join tabla2
tuplas de tabla1 con valores nulos en las columnas de tabla2
union tuplas de tabla2 con valores nulos en las columnas de tabla1
EJERCICIO 33: Obtener nombre de todos los equipos indicando cuantos ciclistas tiene cada uno
1ª Opción (errónea) – 21 filas SELECT e.nomeq, count(c.dorsal) FROM Equipo E, Ciclista C WHERE E.nomeq=C.nomeq GROUP BY e.nomeq 2ª Opción Correcta – 22 filas SELECT E.nomeq, count(c.dorsal) FROM (EQUIPO E left join ciclista c on E.NOMEQ=C.NOMEQ) GROUP BY E.nomeq;
El equipo PDM con 0 ciclistas no
aparece
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3ª Opción Correcta – 22 filas SELECT e.nomeq, count(c.dorsal)
FROM Equipo E, Ciclista C WHERE E.nomeq=C.nomeq
GROUP BY e.nomeq
EJERCICIO 33: Obtener nombre de todos los equipos indicando cuantos ciclistas tiene cada uno
Se pone (+) en la parte de la ICA de la tabla de la que
no se quieren mantener las
tuplas
(+)
