BEVEZETÉS Az objektum fogalma

BEVEZETÉS Az objektum fogalma Program (1)

Objektum

Adat (2)

• • • •

Kiadványszerkesztés Táblázatkezelés CAD Adatbáziskezelés

– – – –

Word Excel AutoCad Access

1

Program (1)

Objektum

Adat (2)

Adatmodell (2) – A valós világ elemeinek leképezése adatokra. Az adatok között kapcsolat lehet – –

A világ ugyanazon elemét írják le (frsz.–típus) Több különböző – azonban egymással össze-függésben lévő dolog leírása Tul.–(frsz.–típus)

Adatbázis-kezelő (1) rendszer – Programrendszer az adatok+kapcsolatok ellentmondásmentes tárolására, megjelenítésére, feldolgozására – – – – – –

Többféle leképezési mód Interaktív használat Programozhatóság az elérés biztosítása, az elérés szabályozása, a hibátlanság, ellentmondás-mentesség garanciája.

BEVEZETÉS

2

1. Az adatbáziskezelő rendszerek (DBMS) funkciói 1.1 Az adatbázisok szerkezete • Modellezési alapelemek adatleírásra - adattárolásra • Többszintű kialakítás Külső szint (alséma) Koncepcionális szint (séma) Fizikai szint (belső szint)

Vetítések, összekapcsolások (felhasználók) L1(A,B,C)

L2(A,B,E,F)

L3(E,F,J,K)

Adatok között kapcsolatok (adatbázis felügyelő) H1(A,B,C,D)

H2(E,F,G,A)

H3(H,I,J,K,E)

fizikai adatok (operációs rendszer)

• Az adatokhoz való hozzáférés csak a DBMS-sel

1. AZ ADATBÁZISKEZELŐ RENDSZEREK (DBMS) FUNKCIÓI

3

1.2 Speciális DBMS funkciók • Indexelés • Tranzakció kezelés – Naplózás („fejben elvégzett műveletek, jóváhagyás) – Elkülönítés (több felhasználó) – Felújítás (zárolással)

• • • • • •

Hozzáférési jogok kezelése Adatleíró nyelv (Data Definition Language) - elemdefiníció Adatkezelő nyelv (Data Manipulation Language) - adatkezelés Adatfelügyelő nyelv (Data Control Language) – hozzáférés-kezelés Interaktív kezelés Adatszótár (katalógus) – Automatikusan karbantartott elemdefiníciók, statisztikák, jogosultságok stb. Lekérdezhető.

• Központosított adattárolás (logikailag) – Lehet osztott, kliens szerver.

• Fizikai (tárolásfüggetlen) és logikai (nem módosítás-érzékeny) adatfüggetlenség • Segédprogramok feldolgozáshoz (jelentések, képernyők) 1. AZ ADATBÁZISKEZELŐ RENDSZEREK (DBMS) FUNKCIÓI

4

MDAC - Microsoft Data Access Components

1. AZ ADATBÁZISKEZELŐ RENDSZEREK (DBMS) FUNKCIÓI

5

2. Az adatmodellezés alapjai 2.1 Az adatmodell fogalma (bővített pontosított definíció) – Szűkebb értelemben a leírásra szolgáló adatok szerkezete (a modellezési alapelemek) – Általánosabban tartalmazza az alapelemeket, az alapelemekkel végzett műveleteket és az integritási kényszereket – Adatszerkezet

–

– Művelet

–

az adatok tárolására szolgáló elemi adatok rendszere a megjelenítési igényeknek megfelelően (pl. indexek)

– Integritási kényszer

–

az ellentmondásmentességet biztosító feltételek, megszorítások (pl. egyértelműség biztosítása - kulcs) 6

2.2 Egyed, egyedhalmaz • Egyed

- a világ egy megkülönböztetett Kis József 1 3312… fizikai objektuma Nagy Irén 2 3312… (Egyedtípus, Entitás, Rekordtípus) • Egyedhalmaz - azonos, megkülönböztetőjegyekkel jellemzett objektumok Emberek gyűjteménye

– Különbözőség biztosítása • természetes módon (pl. személyi szám), • mesterségesen (a kezelő rendszer biztosítja azonosító) 2. AZ ADATMODELLEZÉS ALAPJAI

7

2.3 Kapcsolat, kapcsolat-előfordulás, kapcsolattíp. • Kapcsolat

- Két egyedhalmaz, illetve az egyedhalmazok között fennálló viszony Emberek - (a kapcsolatelőfordulások halmaza) autók • Kapcsolat-előfordulás - Az egyedhalmazok elemei között fennálló Kis József viszony • Kapcsolattípus - 1:1 ABC-123 - 1:N 1:N - N:M

2. AZ ADATMODELLEZÉS ALAPJAI

8

2.4 Tulajdonság, tulajdonságérték, értékhalmaz • Tulajdonság (attribútum)

-

• Tulajdonságérték

-

• Értékhalmaz (értéktartomány) (domain)

-


Az egyedhalmaz egyedeinek azon jellemzői, amelyek az egyedhalmazt definiálják vagy az egyedhalmazok közti kapcsolatok jellemzői. az egyedekhez, vagy a kapcsolat-előfordulásokhoz tartozó konkrét adat A tulajdonságok lehetséges értékei

9

Példa

Tulajdonságok Emberek (Név, Szem.szám,Szakma) Tulajdonságértékek

Kapcsolatok Kapcsolat előfordulás

Kis József Nagy Irén Kovács István

1 33…

Mérnök, közg.

2 33… 1 33…

Kapcsolat előfordulások

Autók(Rendszám,Típus)

Tanuló -

ABC- 123 tulajdonos autó 1:N

DEF- 456

Egyedek tulajdonos lakás N:M házastárs1

házastárs2

Kapcsolat előfordulások

1:1

VW

Alfa

GHJ- 789

Opel

Lakások (Cím, Hrsz) 1111 Bp. Báb…

Hrsz 12…

1211 Bp. Vas u… 1031 Bp. Gát u…

Hrsz 23…

Hrsz 45… Egyedhalmazok


10

3. Az egyed-kapcsolat modell (E-K)

(Entity-Relationship) (SSADM Structured System Analysis and Design Method alapok)

Egyedhalmaz

3.1 Az EK modell tulajdonságai minden egyednél egyetlen érték

• Egyértékű • Többértékű • Egyszerű • Összetett • Kulcstulajdonság • Alaptulajdonság • Származtatott tul. 4. AZ EGYED-KAPCSOLAT MODELL

név

több értéket is felvehet (pl. egy anya gyerekei) nem bontható további tulajdonságokra további tulajdonságokra bontható (pl. lakcím = irszám + város + …) Az elemeket egyértelműen azonosító egyértékű tul. Létezik más tulajdonságoktól függetlenül Egyéb tulajdonságokból 11 előállított életkor=fv(szül.dat)

3.2 Az EK modell kapcsolatai N jellel jelöljük. • A kapcsolatokat 1 Név • A kapcsolatoknak is vannak tul2 tulajdonságaik és típusuk. tul1 • A kapcsolatban résztvevők száma alapján beszélünk a kapcsolat fokáról – Unáris, vagy rekurzív – Bináris, vagy két résztvevős – Trináris: háromrésztvevős.

Sz.számF 1

Hrsz Lakások Cím Ir.sz

Város

…

Sz.számN

házasság

1

Emberek N

Lak.Tul

M 1

Név

Sz.szám Autótul.

Hrsz

N

Sz.szám

Szakm Típus

Autók

Rendszám Sz.szám 4. AZ EGYED-KAPCSOLAT MODELL

Rendszám 12

• Az ISA kapcsolat – „is a” kapcsolat az egyedek közötti 1:1 megfeleltetés – Pl. egy iskola tanárai és alkalmazottai

– a halmazok között alá- és fölérendelés az egyedhalmazok hierarchiája – Az alárendelt halmaz részhalmaz,

Alkalmazottak

a tulajdonságok is öröklődnek.

Tanárok Egyéb alk. • Specializáció – Az egyedhalmaz részhalmazokra való bontása – Explicit megadással (pl. Bp.-i és vidéki lakások megadáskor) – Vagy szabállyal (pl. irszám), azaz származtatással • Általánosítás – Az egyedhalmazok uniója • Egzisztenciálisan függő (gyenge) egyedhalmazok – Ha létezése más egyedhalmaztól függ (pl. vevők, számlák)

3.3 Integritási kényszer – Egyértékű kulcstulajdonság az egyedhalmazokban – A valós kapcsolatok tükrözése 4. AZ EGYED-KAPCSOLAT MODELL

13

3.4 Példák E-K modellre 3.4.1 Lemezek- szoftverek számítógépes nyilvántartása • A lemezeken különböző gyártótól származó szoftverek vannak – A lemezeket kapacitás és a gyártó jellemzi. – A szoftvereket nevük és előállítójuk azonosítja. – Egy lemezen több szoftver is lehet. – Egy szoftver lehet többlemezes is. • Adatok – – – – – – –

Lemezkód, Lemezmárka Lemez kapacitás Szoftverkód, Szoftvernév Gyártókód Gyártónév

4. AZ EGYED-KAPCSOLAT MODELL

14

Megoldás LemezKód

N

Lemez

Szoftverkód

Tartalom

Szoftverkód

M

Szoftvernév

Szoftver N

LemezKód

L_Kapacitás L_Márka

•

•

Szoftverkód

SZ_GY

Gyártókód

1

A lemezeken különböző gyártótól származó szoftverek vannak Gyártó – A lemezeket kapacitás és a gyártó jellemzi. – A szoftvereket nevük és előállítójuk azonosítja. – Egy lemezen több szoftver is lehet. – Egy szoftver lehet többlemezes is. Gyártókód Gyártónév Adatok – Lemezkód, – Lemezmárka – Lemez kapacitás – Szoftverkód, – Szoftvernév – Gyártókód 4. AZ EGYED-KAPCSOLAT MODELL – Gyártónév

15

3.4.2 DVD kölcsönző számítógépes nyilvántartása • A lemezek a filmek a kölcsönzők és a kölcsönzések adatai – A filmeket a lemezeket és a kölcsönzőket kód jellemzi. – Lehet egy lemezen több film és egy film több lemezen is. – Egy kölcsönző több lemezt kölcsönözhet. – Egy lemez egy időben egy helyen lehet csak. • Adatok – – – – – – – – –

Filmkód Filmcím Lemezkód Lemez ár Kölcsönző kód Kölcsönző név Kölcsönző cím Elvitel Visszahozatal


16

Megoldás FilmKód

Filmek

N

Lemzkód

Lemezkód

M

Tartalom

Lemezár

Lemezek

N FilmKód

Filmcím

Elvitel

Kölcsönz vissza

•

•

Lemezkód

1

Kölcs_kód

A lemezek a filmek a kölcsönzők és a kölcsönzések adatai – A filmeket a lemezeket és a kölcsönzőket kód jellemzi. Kölcsönzők – Lehet egy lemezen több film és egy film több lemezen is. – Egy kölcsönző több lemezt kölcsönözhet. – Egy lemez egy időben egy helyen lehet csak. Kölcs_kód Adatok – Filmkód Kölcs_név Kölcs_cím – Filmcím – Lemezkód – Lemez ár – Kölcsönző kód – Kölcsönző név – Kölcsönző cím – Elvitel 4. AZ EGYED-KAPCSOLAT MODELL – Visszahozatal

17

4. A relációs adatmodell

• Adatok valódi kétdimenziós táblázatban Az oszlopok az attribútumok (oszlophalmaz - reláció) – az elemi (atomi) adattípusok az értékek

• A sorok a reláció előfordulások halmazát alkotják – • • • • • • •

– nincs két azonos sor

A sorok és oszlopok felcserélhetők A relációt névvel azonosítjuk Név + attribútumok = reláció séma Az oszlopok száma a reláció fokszáma A sorok száma a reláció kardinalitása Szuperkulcs – sorokat megkülönböztető oszlophalmaz Kulcs – minimális elemszámú szuperkulcs Elsődleges kulcs – a megkülönböztetésre választott kulcs – Másodlagos kulcsok – Egyszerű (egy oszlop), vagy összetett (több oszlop)

• Elsődleges tulajdonság – valamely kulcs része

18

4.1 Egyedhalmazok a relációs modellben •

Az átírás szabályai

Tábla név = az egyedhalmaz neve A tábla attribútumai = tulajdonság nevek Az oszlopok értékkészlete = a tulajdonság értékkészlete Tábla sorok = egyedhalmaz sorok Probléma a többértékű tulajdonságok kezelése • Minden tulajdonságértéket új sorba írunk, azonos atomi értékekkel 6. Ha nincs többértékű, akkor marad a kulcs , egyébként többelemű 1. 2. 3. 4. 5.

Anya

Emberek Sz.szám Név Szakma

Gyerek

Nagyné

Nagy Ede

Nagyné

Nagy Éva

Autók

Lakások

Rendszám Típus

Hrsz. Cím

4.2 Speciális adatértékek • NULL • Alapértelmezett 3. A RELÁCIÓS ADATMODELL

19

4.3 Kapcsolatok ábrázolása •

Az egyik reláció bővítése a másik előfordulását azonosító oszlopokkal. (Idegen kulcs) • 1:1 esetén bármelyik táblázatba a másik elsődleges kulcsa • 1:N esetén csak az egyikbe a másik elsődleges kulcsa • N:M esetén új tábla az elsődleges kulcsokkal és a kapcsolatot jellemző tulajdonságokkal.

Autók

Emberek

Rendszám Típus

Tulaj

1:N

Sz.szám Név

Férj Feleség

1:1

1:1 1:1

Lakás tulajdonosok Sz.szám

Hrsz

Házastársak

1:1

Lakások Hrsz

Szakma Cím

1:N

Sz.szám Szakma

N:M 3. A RELÁCIÓS ADATMODELL

20

4.3.1 Példák E-K modell átírására 4.3.1.1 Lemezek- szoftverek számítógépes nyilvántartása

LemezKód

N

Lemez

Szoftverkód

Tartalom

Szoftverkód

M

Szoftvernév

Szoftver

1 LemezKód

L_Kapacitás

Szoftverkód

SZ_GY

L_Márka

Gyártókód

N Gyártó Gyártókód

Gyártónév


21

Megoldás Lemez Lemezkód

Tartalom L_márka

L_kapacitás

1:1

Szoftver

Lemezkód

Szoftverkód

1:1

Szoftverkód

N:M

Szoftvernév

1:1

SZGY Szoftverkód

Gyártó_kód

1:N 1:1 Gyártó Gyártó_kód

Gyártó_név


22

4.3.1.2 DVD kölcsönző számítógépes nyilvántartása

FilmKód

Filmek

N

Lemzkód

Lemezkód

M Tartalom

Lemezár

Lemezek

N FilmKód

Filmcím

Lemezkód

Elvitel

Kölcsönz vissza

1

Kölcs_kód

Kölcsönzők Kölcs_kód Kölcs_név

Kölcs_cím


23

Megoldás Filmek Filmkód

Tartalom Filmcím

1:1

Filmkód

Lemezek Lemezkód

1:1

Lemezkód

Lemezár

N:M Kölcsönz

1:1

Filmkód

Kölcs_kód

Elvitel

Vissza

1:N

1:1 Kölcsönzők Kölcs_kód

Kölcs_név

Kölcs_cím


24

4.4 Relációs műveletek • •

•

•

Halmazműveletek – Azonos struktúra esetén - Egyesítés, Metszet, Különbség Csonkító műveletek – Vetítés - oszlopok, – Kiválasztás - sorok Kapcsoló műveletek – Descartes – minden mindennel, – Join – közös oszlopok kapcsolnak, – Theta – kapcsolás más szempontok alapján. Átnevezés

4.5 Integritási kényszerek • •

Az elsődleges kulcs megszorításai – Egyedi értékek – Nem lehet benne NULL Az idegen kulcs megszorításai – hivatkozási feltétel – Másik táblázat elsődleges kulcsa, vagy NULL – Az adatbázis-kezelő módosításkor felügyeli • Visszautasítás vagy • Továbbgyűrűző, kaszkád frissítés vagy • NULL értékre állítás

3. A RELÁCIÓS ADATMODELL

25

4.6 Redundancia és felújítási problémák • Redundancia = többszörös adattárolás

– Ugyanaz az adat ne szerepeljen több táblázatban (kivétel a kapcsolatokat jellemző idegen kulcsok esete) – Egy egyed ne szerepeljen a táblázat több sorában

• Anomália = rendellenesség, szabálytalanság

– Beírási anomália = a kapcsolt egyedek adatai nem írhatók be addig, amíg azok kulcsa NULL – Módosítási anomália = a redundáns adattárolás miatt a javítás nem történik meg mindenhol – Törlési anomália = az egyedekre vonatkozó információk teljesen elveszhetnek.

26

4.7 Normalizálás • Minden adat egyetlen táblázatba • A normálformákat megsértő függőségeket táblázatok többlépéses bontásával bontásával megszüntetjük. • Követelmény, hogy egyesítéssel az eredeti táblázat visszaállítható legyen

4.7.1 Funkcionális függőség

• R relációs séma α R és β R β funkcionálisan függ α-tól, α→β, ha bármely két sorban α értékei egyeznek, akkor β értékei is egyezőek. – – – – – – – – – –

Triviális funkcionális függőség α→β ha β α (részhalmaz) Nem triviális FF, ha α→β és biα, bi β (van független elem) Teljesen nem triviális FF, ha α→β és !  bi β, melyre bi α (diszj.) Részleges FF, ha α→β és γ→β, ahol γ α (kevesebbtől is függ) Teljes FF, ha !  γ α, melyre  γ→β teljesül (ez a legkevesebb) Szétvághatóság α→β α→bi i=1,…n Összevonhatóság α→bi i=1,…n α→β = b1 ,...bn  α β Reflexivitás ha β α, akkor α→β Szem.szam Név Bővítés ha α→β, akkor (αU γ)→β Nagy Lajos Tranzitivitás ha α→β és β→γ, akkor α→ γ 11

5. NORMALIZÁLÁS

1 1

Nagy Lajos Nagy Lajos 27 Nagy Lajos

4.7.2 Többértékű függőség •

és , β többértékű függéssel függ α-tól α→→β, ha minden olyan t1 és t2 sorhoz, ahol t1[α]= t2[α] létezik t3 és t4 úgy, hogy t1[α]= t2[α] =t3[α]= t4[α] t3[β]= t1[β] t3[R-β]= t2 [R- β] t4 [ β]= t2[β] α β t4[R-β]= t1 [R- β] Szem.szam Név Végzettség Projekt • Például: 1 1

1 1

Nagy Nagy Nagy Nagy

Lajos Lajos Lajos Lajos

Matematikus Mérnök

OTKA GVOP

Matematikus Mérnök

GVOP OTKA

• Tranzitivitás, ha a T(α, β, γ) táblázatban α∩β=Ø és α∩γ=Ø és α→→β és β→→γ, akkor α→→γ • Komplementer szabály, T(α, β, γ) táblázatban ha α→→β, akkor α→→ γ 5. NORMALIZÁLÁS

28

4.7.3 Táblázatok szétbontása Ha A={a1, a2,…an}, B={b1, b2,…bm} és C= {c1, c2,…ck} és T(A,B,C) és A→B vagy A→→B akkor a táblázat bontható T1(A,B) és T2(A,C) formában az azonos sorokat törölve.

– ha A→B állt fenn, akkor A a T1 elsődleges kulcsa, T2 idegen kulcsa – ha A→→B, akkor meg kell határozni az elsődleges kulcsokat

4.7.4 Normálformák • Első normálforma 1NF

– Minden tulajdonság atomi (nem bontható)

• így definiáltuk, • tartalmazhat sorismétlést, az elsődleges kulcs nincs megkövetelve.

• Második normálforma 2NF

– Ha 1NF és a nem kulcs tulajdonságok funkcionális függősége teljes funkcionális függőség

α→β teljes FF, ha !γ  α, melyre γ ->β teljesül (ez a legkevesebb)

Munkatársak(kód, végzettség, név) nem 2NF, mert kód→név Felbontás Munkatársak(kód,név)+Diploma(kód, végzettség) 5. NORMALIZÁLÁS

29

• Harmadik normálforma 3NF

– Ha 2NF és az elsődleges kulcsban nem szereplő tulajdonságok között nincs funkcionális függőség Példa Vizsga (diákkód, Dátum, Tanárkód, Tanárnév) nem 3NF, mert Tanárkód→Tanárnév Felbontás Vizsga(diákkód, Dátum, Tanárkód) Tanárok(Tanárkód, Tanárnév)

• Boyce-Codd normálforma BCNF

– Ha függőségi kapcsolataiban minden meghatározó tulajdonság egyben szuperkulcs. Pl: R( A, B, C, D, E) és AD , BE, DEC nem BCNF, a meghatározók nem szuperkulcsok (2NF sem áll fenn, pl. AD miatt) Felbontás R1(A,D) - BCNF R2 (A,B,C,E) – Nem BCNF BE miatt R21(B,E) R22(A,B,C)

5. NORMALIZÁLÁS

30

• Negyedik normálforma 4NF

– Ha a többértékű függésekben a meghatározó tulajdonság szuperkulcs Pl: Munkatársak(Munkatárskód, végzettség, projekt) BCNF, azonban nem 4F Munkatárskód  végzettség Munkatárskód  projekt Felbontás MtVegzettseg (Munkatárskód, végzettség) MtProjekt (Munkatárskód, projekt)

1NF 2NF 3NF

BCNF 4NF ...

5. NORMALIZÁLÁS

31

5. Az SQL nyelv (DDL)

Tábla létrehozása CREATE TABLE

CREATE TABLE ( [NOT NULL] [ CONSTRAINT egyoszlopos *] [, CONSTRAINT többoszlopos **] [, …]); CREATE TABLE Lajos0 (alma char(255) NOT NULL, körte integer);

* {CONSTRAINT {PRIMARY KEY | NOT NULL | UNIQUE } | REFERENCES [(, …)]} CREATE TABLE Lajos2 (alma integer CONSTRAINT x PRIMARY KEY, körte integer CONSTRAINT y UNIQUE); CREATE TABLE Lajos4(alma integer CONSTRAINT x PRIMARY KEY, körte integer CONSTRAINT y UNIQUE, narancs integer REFERENCES Geza0(elso));

** CONSTRAINT {PRIMARY KEY ([, …]) | NOT NULL ([, …]) | UNIQUE ([, …]) | FOREIGN KEY ([, …]) REFERENCES (<(oszln1>[, …])} CREATE TABLE Geza1(elso integer, masodik integer, CONSTRAINT y PRIMARY KEY (elso, masodik)); CREATE TABLE Lajos5 (alma integer CONSTRAINT x PRIMARY KEY, körte integer, narancs integer, CONSTRAINT sok FOREIGN KEY (körte, narancs) REFERENCES Geza1(elso,masodik));

6. AZ SQL NYELV

32

(DDL)

Index létrehozása CREATE INDEX

CREATE [ UNIQUE] INDEX ON ( [ASC | DESC] [ , [ASC | DESC],… ]) [ WITH { PRIMARY | DISALLOW NULL | IGNORE NULL}]; CREATE UNIQUE INDEX prim on Lajos0(alma ASC ) WITH IGNORE NULL; CREATE UNIQUE INDEX elso ON Geza1(elso) WITH DISALLOW NULL;

(DDL)

Tábla módosítása ALTER TABLE

ALTER TABLE { ADD { COLUMN [NOT NULL] [ CONSTRAINT egyoszlopos *] | CONSTRAINT többoszlopos ** } | DROP { COLUMN | CONSTRAINT } }; ALTER TABLE Lajos5 ADD COLUMN banan integer CONSTRAINT uj REFERENCES Geza1(elso) ; ALTER TABLE Lajos5 DROP CONSTRAINT uj; ALTER TABLE Lajos5 DROP COLUMN banan;

6. AZ SQL NYELV

33

(DDL)

Kényszer hozzáadása

ALTER TABLE ADD CONSTRAINT { * | **}; ALTER TABLE Lajos5 ADD CONSTRAINT pk UNIQUE(körte);

(DDL)

Kényszer törlése

ALTER TABLE DROP CONSTRAINT ; ALTER TABLE Lajos5 DROP CONSTRAINT pk;

(DDL)

Index törlése DROP INDEX

DROP INDEX ON DROP INDEX prim ON Lajos0;

(DDL)

Tábla törlése DROP TABLE

DROP TABLE ; DROP TABLE Lajos;

6. AZ SQL NYELV

34

(DML)

Lekérdezés SELECT

SELECT [ ALL | DISTINCT | TOP n [PERCENT] ] { | * } FROM { > } [másodnév] [, …] [ WHERE ] [ GROUP BY ] [ HAVING ] [ ORDER BY { | <egész áll>} [ASC|DESC] [,…] ] ; Táblanév.oszlopnév vagy

Táblanév!oszlopnév vagy

[Tábla név]![oszlop név] vagy

[Tábla név].[oszlop név] • •

A záradékok sorrendje kötött A záradékok kiértékelési sorrendje: – FROM, – WHERE, – GROUP BY, – HAVING, – ORDER BY. 6. AZ SQL NYELV

35

(DML)

SELECT FROM ;

SELECT * FROM Tabla1; SELECT TOP 3 * FROM Tabla1; SELECT TOP 25 PERCENT * FROM Tabla1; SELECT Nev AS Név, Eletkor AS Életkor FROM Tabla1;

SELECT Eletkor FROM Tabla1; SELECT DISTINCT eletkor FROM Tabla1; (DML)

SELECT aggregátor() FROM ;

• • • • • •

AVG (< kifejezés> | ) COUNT ( * | ) MAX (< kifejezés> | ) MIN (< kifejezés> | ) SUM (< kifejezés> | ) STDEV (< kifejezés> | ), STDEVP (< kifejezés> | ) • VAR ( < kifejezés>), VARP ( < kifejezés>) • FIRST ( < kifejezés>), LAST ( < kifejezés>) (DML)

SELECT AVG(eletkor) AS atlag FROM Tabla1; SELECT COUNT(*) AS db FROM Tabla1; SELECT MAX(eletkor+testmagassag) AS ektm FROM Tabla1;

SELECT STDEV(eletkor) AS szoras FROM Tabla1;

SELECT FROM WHERE ;

SELECT * FROM Tabla1 WHERE Eletkor>20;

LIKE , IS, IN, BETWEEN, ANY, SOME, ALL, EXISTS, UNIQUE, • LIKE * ? # [ae] [!ae] [a-c] SELECT * FROM Tabla1 WHERE Nev Like "*Kiss*";

• BETWEEN SELECT Nev FROM Tabla1 WHERE (Eletkor Between 15 And 36);

6. AZ SQL NYELV

36

(DML)

SELECT FROM GROUP BY ;

• Kell aggregátor SELECT ffi, Count(*) FROM Tabla1 GROUP BY FFi; SELECT Eletkor, AVG(Testmagassag) AS [atlag testmagassag] FROM Tabla1 GROUP BY Eletkor;

SELECT FROM GROUP BY HAVING ; Kell aggregátor

(DML)

•

SELECT ffi, Count(*) AS darab FROM Tabla1 GROUP BY FFi HAVING FFi ; SELECT ffi, count(*) AS db, AVG(Testmagassag) AS [atlag testmag], AVG(Eletkor) AS [atlag eletkor] FROM Tabla1 GROUP BY FFi HAVING Not FF;

(DML)

összetett SELECT

SELECT Tabla1.* FROM Tabla1 WHERE (Eletkor>(SELECT AVG(eletkor) FROM Tabla1)) and (Testmagassag>(SELECT AVG(Testmagassag) FROM Tabla1)); SELECT Tabla1.* FROM Tabla1, 7_atlag_eletk WHERE (Tabla1.Eletkor>[7_atlag_eletk].atlag); (DML)

SELECT FROM ORDER BY [ASC | DESC];

SELECT Nev FROM TABLA1 ORDER BY Nev DESC;

6. AZ SQL NYELV

37

(DML)

Paraméterek

SELECT * FROM Tabla1 WHERE Eletkor>parameter;

SELECT FROM {INNER | LEFT | RIGHT} JOIN ON ; (DML)

SELECT Auto.Rendszam, Auto.Tipus, Tabla1.Nev AS tulajdonos FROM Tabla1 INNER JOIN Auto ON Tabla1.Azonosító=Auto.Tulaj; SELECT Auto.Rendszam, Auto.Tipus, Tabla1.Nev AS tulajdonos FROM Tabla1 LEFT JOIN Auto ON Tabla1.Azonosító=Auto.Tulaj;

TRANSFORM <SELECT utasítás> PIVOT [IN (<érték1>, [<érték2> [,… ]])]; (DML)

TRANSFORM Avg(Tabla1.Testmagassag) AS AvgOfTestmagassag SELECT Tabla1.Eletkor FROM Tabla1 GROUP BY Tabla1.Eletkor PIVOT Tabla1.Nev; (DDL)

Halmaz

• UNION SELECT * FROM Tabla1 WHERE Eletkor>30 UNION SELECT * FROM Tabla1 WHERE Eletkor<20;

6. AZ SQL NYELV

38

(DDL)

INSERT, DELETE

CREATE TABLE Tabla (Azonosító COUNTER Primary Key, Nev CHAR(50), FFi BIT, Eletkor Integer, Testmagassag Integer) ; INSERT INTO Tabla VALUES (1, "Nagy Lajos", TRUE, 12, 165); INSERT INTO Tabla SELECT * FROM tabla1; DELETE * FROM Tabla;

(DML)

UPDATE SET

UPDATE Tabla1 SET Eletkor = Eletkor * 2 WHERE FFI;

6. AZ SQL NYELV

39

BEVEZETÉS Az objektum fogalma

Recommend Documents