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und datenbanken

Joern Ploennigs

SQL Select

Midjourney: Deep Dive in a Wimmelbild

Ablauf

Wie erhält man Daten aus den Tabellen?

• Die Tabellen werden nicht wie Dateien sequentiell ausgelesen, sondern wir führen Anfrageoperationen aus
• Diese berechnen aus einer Menge an Tabellen eine neue Ergebnistabelle
• Diese Operationen sind dabei ähnlich wie bekannte Rechenarten kombinierbar
• Wir nutzen also ein System aus Berechnungen über Tabellen: eine Relationenalgebra

Wie führen wir diese in der Praxis aus?

• Historisch haben sich hier eigene Anfragesprachen entwickelt, anstatt nur Zusatz-Funktionen und Bibliotheken in anderen Programmiersprachen
• Die populärste dieser Sprachen ist die Structured Query Language (SQL)
• Hat eine Syntax die speziell auf die hier erlaubten Operationen ausgelegt ist
• Damit in der Anwendung deutlich fokussierter als Python

SQL (Structured Query Language)

• 1975 SEQUEL = Structured English Query Language
• seit 1986 SQL ANSI-Standard, seit 1987 ISO-Standard
• 1992 SQL 2 (SQL-92) neuer ISO-Standard
• 1999 SQL 3 (SQL:1999) neuer ISO-Standard
• 2016 SQL 7 (SQL:2011) neuer ISO-Standard
• 2019 SQL 9 (SQL:2019) stable release
• SQL:2016 ISO/IEC 9075-1:2016 ist der derzeitige ISO-Standard

Projektion

• Gegeben sei die Relation Gemeinden {GemeindeID, Name, Einwohner}

• Projektion bedeutet das Auswählen bestimmter Spalten durch explizite Auflistung

• Beispiel: GemeindeID, Name

GemeindeID	Name	Einwohner
1	Dummerstorf	7.329
2	Graal-Müritz	4.278
3	Sanitz	5.831

Projektion - in SQL

Syntax:

SELECT … FROM …

• SELECT – Selektiert die benötigten Spalten (mit * werden alle Spalten gewählt)
• FROM – Legt die Relationen fest, aus denen selektiert wird

SELECT GemeindeID, Name 
FROM Gemeinden

Ergebnis:

GemeindeID	Name
1	Dummerstorf
2	Graal-Müritz
3	Sanitz

Selektion

• Selektion bedeutet das Auswählen bestimmter Zeilen anhand einer Bedingung

• Für die Bedingungen werden wie gehabt Vergleichsoperatoren genutzt

• Bedingung: Einwohner > 5000

GemeindeID	Name	Einwohner
1	Dummerstorf	7.329
2	Graal-Müritz	4.278
3	Sanitz	5.831

Selektion - in SQL

Syntax:

SELECT … FROM … WHERE …

• WHERE – Filtert in den ausgewählten Tabellen nach bestimmten Bedingungen

Beispiel:

SELECT * FROM Gemeinden 
WHERE Einwohner > 5000

GemeindeID	Name	Einwohner
1	Dummerstorf	7.329
3	Sanitz	5.831

Natürlicher Verbund

Bei einem JOIN kombinieren wir die Einträge aus beiden Tabellen da wo immer Fremdschlüssel und Primärschlüssel übereinstimmen

Gemeinden Tabelle

GemeindeID	Name	Einwohner
1	Dummerstorf	7.329
2	Graal-Müritz	4.278
3	Sanitz	5.831

Primärschlüssel: GemeindeID

Bauwerke Tabelle

BauwerksID	Bauwerkstyp	GemeindeID
5000	Tankstelle	2
5001	Hotel	1
5002	Kirche	2

Fremdschlüssel: GemeindeID

Natürlicher Verbund - Ergebnis

Verknüpfung von Tabellen durch übereinstimmende Spalten:

Gemeinden Tabelle

GemeindeID	Name	Einwohner
1	Dummerstorf	7.329
2	Graal-Müritz	4.278
3	Sanitz	5.831

Primärschlüssel: GemeindeID

Bauwerke Tabelle

BauwerksID	Bauwerkstyp	GemeindeID
5000	Tankstelle	2
5001	Hotel	1
5002	Kirche	2

Fremdschlüssel: GemeindeID

Ergebnis

BauwerksID	Bauwerkstyp	GemeindeID	Name	Einwohner
5000	Tankstelle	2	Graal-Müritz	4.278
5001	Hotel	1	Dummerstorf	7.329
5002	Kirche	2	Graal-Müritz	4.278

Wichtig: Tupel, deren Attributwert in der jeweiligen Spalte der anderen Relation nicht auftaucht, werden auch in der Ergebnistabelle nicht auftauchen.

Im Beispiel: Sanitz taucht im Ergebnis nicht auf, weil keines der vorhandenen Bauwerke hier gebaut ist.

Natürlicher Verbund - in SQL

Syntax:

SELECT … FROM … NATURAL JOIN

• NATURAL JOIN – Verbindet zwei Tabellen über den natürlichen Verbund

Beispiel:

SELECT * FROM Bauwerke 
NATURAL JOIN Gemeinden

Weitere Verbundformen in SQL

Kreuzprodukt:

SELECT … FROM Table1, Table2

• Separiert man statt mit NATURAL JOIN mit einem Komma, wird ein Kreuzprodukt gebildet – alle Zeilen werden mit allen Zeilen verbunden!

Sinnvoll um mehrere Tabellen nach bestimmten Bedingungen zu kombinieren:

SELECT … FROM Table1, Table2 
WHERE Table1.Foreign = Table2.Primary

Kann damit auch den Natürlichen Verbund erzeugen

Umbenennung

• Manchmal haben die gleichen Attributwerte in verschiedenen Tabellen verschiedene Bedeutungen, besonders beim Erzeugen von Verbunden

• Gegeben Relation Bauwerke {BauwerksID, Bauwerkstyp, Name}

• Verbund: Bauwerke × Gemeinden

• Spalten: BauwerksID, Bauwerkstyp, Name

• Umbenennung: Name → Gemeindename

BauwerksID	Bauwerkstyp	Gemeindename
5000	Tankstelle	Graal-Müritz
5001	Hotel	Dummerstorf
5002	Kirche	Graal-Müritz

Umbenennung - in SQL

Mit AS Keyword:

SELECT tbl1.attr1 AS Identifikationsnummer 
FROM Table1 AS tbl1

Das Beispiel von vorhin:

SELECT BauwerksID, Bauwerkstyp, Name AS Gemeindename
FROM Bauwerke
NATURAL JOIN Gemeinden

Sowohl im SELECT als auch im FROM möglich durch die Nutzung des AS Keywords

Aggregatfunktionen

• Fassen Spaltenwerte nach einer bestimmten Vorgehensweise zusammen

• Bilden dabei standardmäßig eine 1×1 Tabelle als Ergebnis

• Soll mehr als nur ein Wert erscheinen, muss nach einer bestimmten Bedingung aggregiert werden

• Gibt es eine Bedingung, repräsentieren die Zeilen verschiedene Fälle

• Häufige Aggregatfunktionen: Summenbildungen oder Zählungen

GemeindeID	Name	Einwohner
1	Dummerstorf	7.329
2	Graal-Müritz	4.278
3	Sanitz	5.831

Summe: 17.438

Aggregatfunktionen - in SQL

COUNT-Funktion zählt die Anzahl der Zeilen:

SELECT COUNT(GemeindeID) FROM Gemeinden

*COUNT: 3*

SUM-Funktion summiert eine Spalte numerisch auf:

SELECT SUM(Einwohner) FROM Gemeinden

*SUM: 17.438*

Bedingte Aggregation - in SQL

• Aggregiert man nach einem bestimmten Attribut, dann werden nur jeweils jene Tupel zusammengefasst (summiert, gezählt, gemittelt,…) die den gleichen Attributwert haben
• Hierfür ist in SQL der GROUP BY Befehl zuständig

Beispiel: Eine Tabelle Mitarbeiter enthält Honorarzahlungen an Mitarbeiter, pro Zahlung ist dabei eine Zeile angelegt. Man will nun das gemittelte Honorar für jeden Mitarbeiter ausgeben lassen.

Gegeben die Relation Mitarbeiter{MitarbeiterID, Name, Honorar}

SELECT MitarbeiterID, Name, AVG(Honorar) 
FROM Mitarbeiter
GROUP BY MitarbeiterID

Weitere Operationen: Sortierung & Anzahl

Sortierung:

SELECT * FROM Gemeinden 
ORDER BY Einwohner DESC

• ORDER BY mit ASC (aufsteigend) oder DESC (absteigend)

Begrenzung der Ergebnismenge:

SELECT * FROM Gemeinden 
ORDER BY Einwohner DESC 
LIMIT 2

• LIMIT schneidet die Ergebnistabelle nach einer gewissen Anzahl an Elementen ab
• Hier: Die zwei Gemeinden mit der höchsten Einwohnerzahl

Kombination von Bedingungen

Bedingungen können wie in Python mit AND und OR kombiniert werden:

SELECT * FROM Bauwerke 
NATURAL JOIN Gemeinden
WHERE Einwohner > 5000 AND Bauwerkstyp = "Hotel"

Ergebnis:

BauwerksID	Bauwerkstyp	GemeindeID	Name	Einwohner
5001	Hotel	1	Dummerstorf	7.329

Ausblick: SQL - Mehr als eine Anfragesprache

Bisher: Nur ein einzelner Aspekt von SQL (SELECT …)

SQL bietet weit mehr Funktionalitäten:

• DML (Data Manipulation Language):

  • Daten aus Tabellen anfragen und modifizieren (SELECT, UPDATE, DELETE ...)

• DDL (Data Definition Language):

  • Definieren und Verwalten von Schemas und Tabellen (CREATE, ALTER, DROP …)

• DCL (Data Control Language):

  • Nutzerzugriffsrechte (GRANT, REVOKE …)
  • Kontrollieren von Transaktionen (COMMIT, ROLLBACK …)

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