BASES DE DATOS Elementos Básicos de SQLlmengual/bases_datos/SQL.pdf · Análisis de ejemplos...

BASES DE DATOS - Elementos Básicos de SQL

© Luis Mengual

BASES DE DATOS

Elementos Básicos de SQL


© Luis Mengual

F. I. M.

L.S.I.I.S

LUIS MENGUAL GALÁN

BASES DE DATOS Elementos Básicos de SQL

http://www.personal.fi.upm.es/~lmengual/base_datos/bd.html


© Luis Mengual

OBJETIVOS

Describir los elementos básicos del lenguaje declarativo SQL, el más utilizado en los sistema gestores de Bases de Datos

Estudiar las restricciones en la creación de las Bases de datos como elemento básico para garantizar su integridad

Estudiar el proceso de inserción y actualización de tablas Comprender la sintaxis de acceso a la información de las

bases de datos Análisis de ejemplos prácticos de contrucción de esquemas

y acceso a la información


© Luis Mengual

1. Introducción al lenguaje SQL 2. Lenguaje de Definición de Datos (Data Definition Language, DDL)

Tipos de Datos Dominios Creación de Tablas Restricciones En SQL Restricciones y Valores En Los Atributos Claves Integridad Referencial Y Claves Extranjeras Borrado de Tablas Modificación de la Base de Datos

ÍNDICE


© Luis Mengual

ÍNDICE

3. Lenguaje de Manipulación de Datos (Data Manipulation Language, DML) Modificación de las Bases de Datos

Inserción Borrado Actualizaciones

Consultas SELECT Selección básica

Eliminación Duplicados (DISTINCT) Selección Condicional Simple (WHERE) Selección Condicional Compuesta (WHERE AND/OR) Selección Tuplas en Función de Valores (IN) Selección Función de Rango de Valores (BETWEEN) Selección Búsqueda de Patrones (LIKE) Selección Ordenación de Resultados (ORDER BY) Selección Funciones Aritméticas (AVG, COUNT, MAX, MIN, SUM) Selección Grupos tuplas (GROUP BY) Selección y limitar Funciones Aritméticas (HAVING) Selección con Alias Selección 2 tablas (join natural) Selección Concatenación Resultados (CONCAT) Selección Subcadenas Resultados (SUBSTR)

SQL Avanzado CONSULTAS ANIDADAS Operador EXISTS Subconsultas en la cláusula FROM Operador UNION


© Luis Mengual

BIBLIOGRAFÍA

“FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE BASES DE DATOS”. R. Elmasri, S.B. Navathe, Pearson Addison Wesley. 2007

“FUNDAMENTOS DE BASES DE DATOS” Quinta Edicion. A. Silberschatz, H. Korth, S. Sudarshan. Prentice Hall. 2006

“THE COMPLETE REFERENCE MYSQL”. Vikram Vaswani. Edited by McGraw Hill 2004

HIGH PERFORMANCE MySQL. B. Schuartz, P. Zaitsev, V. Tkachenko, J.D. Zaodny, A. Lentz, D.J. Balling. O´Reilly.2008

“MySQL ADMINISTRATOR´S”. S.K.. Cabral, K. Murphy. Wiley Publishing. 2009


© Luis Mengual

El Modelo Relacional es el principal modelo lógico de datos en la actualidad

Se encuentra en un nivel de abstracción inferior al modelo de E-R

Los diseños de Bases de Datos a menudo se realizan en el modelo E-R, y después se traducen al modelo relacional

En el modelo relacional se utiliza un grupo de tablas para representar los datos y las relaciones entre ellos

MODELO RELACIONAL


© Luis Mengual

Una Base de Datos Relacional consiste en un conjunto de tablas, a cada una de las cuales se le asigna un nombre exclusivo

Cada Tabla viene a corresponder a una entidad o una relación del modelo de E-R

Cada Columna de la Tabla se denomina Atributo. Corresponde con los atributos de las entidades o relaciones del modelo de E-R

Para cada Atributo hay un conjunto de valores permitidos, llamado Dominio de ese Atributo

Cada Fila de la tabla se denomina Registro. En una Fila o Registro, cada Columna (atributo) toma un valor

MODELO RELACIONAL Tablas, Registros, Atributos

Tabla: Alumnos

Dni Nombre Fecha_Nac

72.124.563 Silvia Rodríguez 12/09/1990

12.345.235 Carlos Martinez 13/03/1991


© Luis Mengual

El concepto de atributo identificador (clave primaria) del modelo E-R se mantiene en el modelo relacional

– Será un grupo de atributos para los que cualquier combinación de valores no se pueden repetir en dos registros diferentes. De esta manera, los valores de los atributos de la clave primaria identifican de forma única a cada registro.

Cuando un atributo de una Tabla B hace referencia a atributo de otra Tabla A se dice que es una clave ajena de la tabla B

La clave ajena en la tabla B sólo puede tomar los valores que estén en algún registro de la clave principal de la tabla A.

MODELO RELACIONAL Clave Primaria, Ajena

Tabla: Matriculaciones

Dni Cod_Asignatura Nota

72.124.563 023456 (Física) 8

12.345.235 023121 (Química) 5

12.345.235 023212(Dibujo) 5

7.375.911 No vale

Tabla: Alumnos

Dni Nombre Fecha_Nac

72.124.563 Silvia Rodríguez 12/09/1990

12.345.235 Carlos Martinez 13/03/1991

Clave Primaria Clave Ajena


© Luis Mengual

La descripción de cada tabla se denomina Esquema. Se representa de la siguiente forma: nombre de la tabla, luego los atributos clave primaria, si es que los hay, y por último el resto de atributos).

El conjunto de los esquemas de una base de datos se denomina Diagrama de Esquema.

Al cuadro de cada esquema, se añade una flecha que une las claves ajenas que pudiera haber en ese esquema con la correspondiente clave primaria de otro esquema a la que hace referencia

MODELO RELACIONAL Diagramas de Esquema

Alumnos

Dni

Fecha_Nac

Nombre

Matriculaciones

Dni

Cod_Asignatura

Nota

Clave Primaria (Primary Key)

Clave Ajena (Foreing Key)

Tabla Padre Tabla Hija


© Luis Mengual

Para cada entidad se crea una única tabla – Se le asigna el nombre de la entidad y cuyos atributos son los atributos

de la entidad. La clave primaria de la tabla será el identificador principal de la entidad.

La transformación de las relaciones depende del tipo de correspondencia

MODELO RELACIONAL Paso de Diagramas E-R a Modelo Relacional (I)

Todo modelo E-R puede representarse por medio de tablas relacionales. Para ello las reglas son las siguientes:


© Luis Mengual

MODELO RELACIONAL Paso de Diagramas E-R a Modelo Relacional (II)

Transformación de relaciones 1:N (I)

Empresa Trabajador Trabaja-en

Domicilio

Nombre

Cif

(0,N) (0,1)

Direccion

Nombre

Dni

Empresa( Cif, Nombre, Domicilio)

Trabajador( Dni, Nombre, Direccion, Cif)

Empresa

Cif

Domicilio

Nombre

Trabajador

Nombre

Direccion

Dni

Cif


© Luis Mengual

MODELO RELACIONAL Paso de Diagramas E-R a Modelo Relacional (II)

Transformación de relaciones n:m (II)

Alumnos Asignaturas Matricula

Nombre

Fecha_nac

Dni

Nota

(0,N) (0,M)

Curso

Nombre

Codigo

Alumnos

Dni

Fecha_Nac

Nombre

Matricula

Dni

Codigo

Nota

Asignaturas

Nombre

Curso

Codigo

Alumnos( Dni, Nombre, Fecha_nac)

Matricula( Dni, Codigo, Nota)

Asignaturas( Codigo, Nombre, Curso)

Clave primaria


© Luis Mengual

Restricciones Bases de Datos

Dominios – Un dominio describe un conjunto de posibles valores para cierto atributo.

Como un dominio restringe los valores del atributo, puede ser considerado como una restricción.

Clave única – Cada tabla puede tener uno o más campos cuyos valores identifican de

forma única cada registro de dicha tabla, – No pueden existir dos o más registros diferentes cuyos valores en dichos

campos sean idénticos. – Pueden existir varias claves únicas en una determinada tabla, y a cada

una de éstas suele llamársele candidata a clave primaria.


© Luis Mengual

INTEGRIDAD Bases de Datos

Clave primaria – Una clave primaria es una clave única elegida entre todas las candidatas

Sólo puede existir una clave primaria por tabla y ningún campo de dicha clave puede contener valores NULL.

Clave Ajena (clave foránea) – Una clave ajena es una referencia a una clave en otra tabla. Las claves

ajenas no necesitan ser claves únicas en la tabla donde están y sí a donde están referenciadas.

Clave índice – Las claves índice surgen con la necesidad de tener un acceso más rápido

a los datos. Los índices pueden ser creados con cualquier combinación de campos de una tabla.


© Luis Mengual

Sistema de Base de Datos Relacional

DNI Apellidos Nombre Puesto Edad

123456789 Pérez García Francisco Director 45

987654321 Martín Gómez Rául Ingeniero 30

… … … … …


© Luis Mengual

ATAQUES A UNA BASE DE DATOS Acceso a la información (I)

cdcol.cds

SGBD +

BD

CODIGO JAVA

Internet


© Luis Mengual

public static void main (String[] args) { Connection connection = null; Statement statement = null; ResultSet resultSet = null; try { // Paso 1: Cargar el JDBC driver. String driverName = "com.mysql.jdbc.Driver"; Class.forName(driverName); // Paso 2: Establecer la conexión con una BD String serverName = "localhost:3306"; String mydatabase = ""; String url = "jdbc:mysql://" + serverName + "/" + mydatabase; String username = "root"; String password = ""; connection = DriverManager.getConnection(url, username, password); System.out.println("Conexion establecida con BD \n"); // Paso 3: Ejecutar una consulta statement = connection.createStatement(); resultSet= statement.executeQuery("select * from cdcol.cds where interpret = 'Groove Armada'"); // Paso 4: Obtener la estructura de una Tabla System.out.println("RESULTADO: \n ") ; String Titulo = null; while (resultSet.next()) { Titulo = resultSet.getString("titel"); String Interprete = resultSet.getString("interpret"); int Año = resultSet.getInt("jahr"); Long id = resultSet.getLong("id"); System.out.println(Titulo + ", " + Interprete + ", " + Año + ", "+id); }

ATAQUES A UNA BASE DE DATOS Acceso a la información (II)


© Luis Mengual

// Paso 5: Liberar Recursos y cerrar conexión statement.close(); resultSet.close(); connection.close(); System.out.println("Liberados recursos y cerrada conexion"); } catch(SQLException se) { //se.printStackTrace(); System.out.println("Mensaje errorr : "+se.getMessage()); System.out.println("Codigo error : "+se.getErrorCode()); System.out.println("Estado SQL : "+se.getSQLState()); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch(Exception e) { System.out.println("Se produjo un error inesperado: "+e.getMessage()); } finally { try { System.out.println("Ejecuto finally \n"); if (resultSet != null) resultSet.close(); if (statement != null) statement.close(); if (connection != null) connection.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } }

ATAQUES A UNA BASE DE DATOS Acceso a la información (II)


© Luis Mengual

ATAQUES A UNA BASE DE DATOS Acceso a la información (III)


© Luis Mengual

ATAQUES A UNA BASE DE DATOS Acceso a la información (IV)


© Luis Mengual

SQL Structured Query Language

Lenguaje Declarativo – Especifica qué es lo que se quiere y no cómo

conseguirlo, por lo que una sentencia no establece explícitamente un orden de ejecución

1980

2001

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

1982

ANSI encarga el desarrollo de un lenguaje relacional

1987

SQL/86 estándar ISO1989

SQL/89 -> Integridad referencial1992

SQL/92 -> Versión extendida de SQL

2000

SQL3 -> Capacidades multimedia

1981

SQL estándar de facto


© Luis Mengual

SQL Structured Query Language

Un Lenguaje de Definición de Datos (Data Definition Language, DDL)

– Tareas de definición de las estructuras que almacenarán los datos (CREATE, DROP , ALTER, TRUNCATE)

Lenguaje de Manipulación de Datos (Data Manipulation Language, DML)

– Tareas de consulta o manipulación de los datos (SELECT, INSERT, DELETE Y UPDATE)

Lenguaje de Control de Datos (Data Control Language, DCL)

– Controlar el acceso a los datos contenidos en la Base de Datos (GRANT, REVOKE)


© Luis Mengual

Ventajas de SQL

Independencia de los fabricantes Portabilidad a cualquier tipo de plataforma SQL está estandarizado Basado en el modelo relacional Lenguaje de alto nivel Consultas interactivas ad-hoc Utilización en Lenguaje de programación Múltiples vistas de los datos Lenguaje de base de datos Definición dinámica de datos Arquitectura cliente/servidor


© Luis Mengual

INT (INTEGER) para almacenar números enteros (4B) – En un rango de -2147463846 a 2147483647. Si configuramos este dato como unsigned,

el rango es 0 a 4294967295 TINYINT es un número entero con rango de valores válidos desde -128 a 127. Si se

configura como unsigned (sin signo), el rango de valores es de 0 a 255 (1B) SMALLINT, para números enteros, con rango desde -32768 a 32767. Si se configura como

unsigned, 0 a 65535. (2B) MEDIUMINT para números enteros; el rango de valores va desde -8.388608 a 8388607. Si se

configuracomo unsigned, 0 a 16777215 (3B) BIGINT número entero con rango de valores desde -9223372036854775808 a

9223372036854775807. Unsigned, desde 0 a 18446744073709551615. (8B)

FLOAT , DOUBLE representa números decimales (4/8B),

– Float: 3.402823466E+38 a -1.175494351E-38, 0, y de 1.175494351E-38 a 3.402823466E+38

– Double: 1.7976931348623157E+308 a -2.2250738585072014E-308, 0, y de 2.2250738585072014E-308

BIT o BOOL(BOOLEAN), para un número entero que puede ser 0 ó 1

Manipulación de Tablas Tipos de Datos

Tipos Numéricos


© Luis Mengual

CHAR (n) – Este tipo se utiliza para almacenar cadenas de longitud

fija. Su longitud abarca desde 1 a 255 caracteres.

VARCHAR (n) – Al igual que el anterior se utiliza para almacenar cadenas,

en el mismo rango de 1-255 caracteres, pero en este caso, de longitud variable

TEXT – Se usa para cadenas con un rango de 255 - 65535

caracteres


Tipos de caracteres


© Luis Mengual

BINARY(M) – El tipo BINARY es similar al tipo CHAR, pero almacena

cadenas de datos binarios en lugar de cadenas de caracteres no binarias.

VARBINARY(M) – El tipo VARBINARY es similar al tipo VARCHAR, pero

almacena cadenas de bytes en lugar de cadenas de caracteres no binarias.

BLOB – Se usa para cadenas binarias con un rango de 255 -

65535 caracteres MEDIUMLOB 16Mbytes LONGBLOB 4Gbytes

Tipos Binarios



© Luis Mengual

DATE para almacenar fechas. – El formato por defecto es YYYY-MM-DD desde 0000 00 00 a 9999 12 31

DATETIME Combinación de fecha y hora. – El rango de valores va desde el 1 de enero del 1001 a las 0 horas,0

minutos y 0 segundos al 31 de diciembre del 9999 a las 23 horas, 59 minutos y 59 segundos. El formato de almacenamiento es de año-mes-dia horas:minutos:segundos

TIMESTAMP – Combinación de fecha y hora. El rango va desde el 1 de enero

de 1970 al año 2037. El formato de almacenamiento coincide en algunos gestores con DATETIME

Tipos relativos al tiempo



© Luis Mengual

TIME almacena una hora. – El rango de horas va desde -838 horas, 59 minutos y 59 segundos a 838,

59minutos y 59 segundos. El formato de almacenamiento es de 'HH:MM:SS'

YEAR almacena un año. – El rango de valores permitidos va desde el año 1901 al año 2155.

El campo puede tener tamaño dos o tamaño 4 dependiendo de si queremos almacenar el año con dos o cuatro dígitos

Tipos relativos al tiempo



© Luis Mengual

SQL incluye un conjunto de funciones que manejan el tiempo actual y que se pueden aplicar a consultas (current_date(), date_sub(),hour(), week()

SELECT something FROM tbl_name WHERE DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 30 DAY) <= date_col;

Manipulación de Tablas Tipos de Datos - Funciones

Consulta que selecciona las tuplas que tienen un valor en “date-col” que está dentro de los 30 últimos días


© Luis Mengual

Los dominios se pueden utilizar como tipos de datos Permite cambiar el tipo simultáneamente a varios

atributos

Manipulación de Tablas Tipos de Datos. Creación de Dominios

CREATE DOMAIN ciudades AS

CHAR(15) DEFAULT ‘???’

CREATE DOMAIN dominio [AS] tipo-datos

[DEFAULT valor_defecto] [CHECK condicion]


© Luis Mengual

CREATE TABLE "nombre_tabla”("columna 1" "tipo_de_datos_para_columna_1“,"columna 2" "tipo_de_datos_para_columna_2“,... )

Manipulación de Tablas Crear tablas

CREATE TABLE cliente (Nombre char(50), Apellido char(50), Dirección char(50), Ciudad char(50), País char(25), Fecha_nac date);


© Luis Mengual

Se puede limitar el tipo de información que una

tabla /columna puede mantener Tipo de Restricciones

– NOT NULL – UNIQUE – CHECK – Clave Primaria – Clave Ajena

Manipulación de Tablas Restricciones en las tablas


© Luis Mengual

En forma predeterminada, una columna puede ser

NULL. Si no desea permitir un valor NULL en una columna, se puede colocar una restricción en esta columna especificando que NULL no es ahora un valor permitido.

Restricción NOT NULL

CREATE TABLE Cliente (Dni integer NOT NULL, Apellido varchar (30) NOT NULL, Nombre varchar(30)); Las columnas “Dni” y “Apellido” no incluyen NULL, mientras que “Nombre” puede incluir NULL.



© Luis Mengual

La restricción UNIQUE asegura que todos los valores

en una columna sean distintos.

Restricción UNIQUE

CREATE TABLE Cliente (Dni integer Unique, Apellido varchar (30), Nombre varchar(30)); La columna “Dni” no puede incluir valores duplicados, mientras dicha restricción no se aplica para columnas “Apellido” y “Nombre”.

Una columna que se especifica como clave primaria también puede ser única

Al mismo tiempo, una columna que es única puede o no ser clave primaria.



© Luis Mengual

La restricción CHECK asegura que todos los valores

en una columna cumplan ciertas condiciones.

Restricción CHECK

CREATE TABLE Cliente (Dni integer CHECK (Dni> 0), Apellido varchar (30), Nombre varchar(30)); La columna “SID” sólo debe incluir enteros mayores a 0.



© Luis Mengual

Las claves primarias pueden especificarse cuando se

crea la tabla (utilizando CREATE TABLE) o cambiándola estructura existente de la tabla (utilizando ALTER TABLE)

Claves Primarias

CREATE TABLE Cliente (Dni integer, Nombre varchar(30), Apellido varchar(30), PRIMARY KEY (Dni));

CREATE TABLE Cliente (Dni integer PRIMARY KEY, Nombre varchar(30), Apellido varchar(30));

ALTER TABLE Cliente ADD PRIMARY KEY (Dni);



© Luis Mengual

Una clave ajena es un campo (o campos) que señala la clave

primaria de otra tabla. El propósito de la clave externa es asegurar la integridad referencial de los datos. En otras palabras, sólo se permiten los valores que se esperan que aparezcan en la base de datos.

Claves Ajenas (I)

Cliente

Dni

Apellido

Nombre

Pedidos

fecha

Cantidad

npedido

Cliente_dni

En el ejemplo anterior, la columna Cliente_Dni en la tabla Pedidos es una clave ajena señalando la columna Dni en la tabla Cliente


Clave Ajena (Foreing Key)



Tabla Padre Tabla Hija


© Luis Mengual

Claves Ajenas (II)

CREATE TABLE Pedidos (npedido integer, Fecha date, Cantidad double, Cliente_Dni integer, Primary Key (npedido), Foreign Key (Cliente_Dni) references Ciente(Dni));

CREATE TABLE Pedidos (npedido integer primary key, Fecha date, Cantidad double, Cliente_Dni integer references Ciente(Dni));

Las claves ajenas pueden especificarse cuando se crea la tabla

(utilizando CREATE TABLE)



© Luis Mengual

Las claves ajenas tambien pueden especificarse

cambiando la estructura existente de la tabla (utilizando ALTER TABLE)

Claves Ajenas (III)

ALTER TABLE Pedidos ADD FOREIGN KEY (Cliente_Dni) REFERENCES Cliente(Dni); ALTER TABLE Pedidos ADD CONSTRAINT fk_orders1 FOREIGN KEY (Cliente_Dni) REFERENCES Cliente(Dni);



© Luis Mengual

¿Qué ocurre si se borra registro de una tabla Padre (con un atributo referenciado en una tabla Hija)?

Opciones – No se puede borrar una tupla en la tabla padre si no se

borra la tupla asociada en la tabla Hija (ON DELETE RESTRICT)

– Al borrar una tupla en la tabla padre se borra la tupla asociada en la tabla Hija (ON DELETE CASCADE)


Borrado en tablas


© Luis Mengual

¿Qué ocurre si actualiza un registro de una tabla Padre (con un atributo referenciado en una tabla Hija)?

Opciones – No se puede actualizar una tupla en la tabla padre si no

se actualiza la tupla asociada en la tabla Hija (ON UPDATE RESTRICT)

– Al actualizar una tupla en la tabla padre se actualiza la tupla asociada en la tabla Hija (ON UPDATE CASCADE)


Actualización en tablas


© Luis Mengual

create table Pedidos( npedido INTEGER, fecha DATE, Cantidad DOUBLE, cliente_Dni VARCHAR(10), PRIMARY KEY (npedido), FOREIGN KEY (cliente_Dni) REFERENCES Cliente(Dni) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE )ENGINE=InnoDB;

La opción más recomendable en la mayoría de los casos sería “ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE”



© Luis Mengual

ON DELETE CASCADE. – Con esta opción escrita a continuación del atributo al que se hace

referencia, lo que se consigue es que si se borra en la tabla a la que hace referencia el atributo una de las tuplas, las tuplas que contengan ese valor en la tabla donde se ha definido la clave ajena se eliminaran automáticamente

ON DELETE SET NULL. – Con esta opción lo que se consigue es que al eliminar uno de los valores

en la tabla referenciada, los valores del atributo definido como clave ajena, se ponen con valor nulo (NULL)

ON UPDATE CASCADE. – Si se modifica alguno de los valores de la tabla referenciada,

automáticamente se actualizan y toman el mismo valor.

ON UPDATE SET NULL. – Si se modifica alguno de los valores en la tabla referenciada, las tuplas

que contengan ese valor en la tablas en la que se ha definido la clave ajena toman valor nulo (NULL) en ese atributo.



© Luis Mengual

Una vez que se crea la tabla en la base de datos, hay

muchas ocasiones donde uno puede desear cambiar la estructura de la tabla. Los casos típicos incluyen los siguientes:

– Agregar una columna – Eliminar una columna – Cambiar el nombre de una columna – Cambiar el tipo de datos para una columna – Especificación de Clave Primaria – Especificación de Clave Ajena

Manipulación de Tablas Modificación de tablas


© Luis Mengual

La sintaxis SQL para ALTER TABLE es

ALTER TABLE "nombre_tabla" [modificar especificación]

[modificar especificación] depende del tipo de modificación que deseamos realizar. Para los usos mencionados anteriormente, las instrucciones [modificar especificación] son: Agregar una columna: ADD “columna 1” “tipos de datos para

columna 1” Eliminar una columna: DROP “columna 1” Cambiar el nombre de una columna: CHANGE “nombre antiguo

de la columna” “nuevo nombre de la columna” “tipos de datos para la nueva columna“

Cambiar el tipo de datos para una columna: MODIFY “columna 1” “nuevo tipo de datos”



© Luis Mengual

ALTER table cliente add Direccion varchar(20) (Agregamos una columna denominada “dirección” a esta tabla)

Cliente

Dni

Nombre

integer

varchar (30)

Apellido varchar (30)

Dirección varchar (20)

Cliente

Dni Nombre

integer

varchar (30)




© Luis Mengual

ALTER table Cliente modify NomApp varchar(60) (Modificamos el tipo de datos para “NomApp ” a 60 caracteres)

ALTER table cliente change Nombre NomApp varchar(30) (Ahora renombramos la columna “Nombre" a “NomApp)


Cliente

Dni NomApp

integer

varchar (30)



Cliente

Dni NomApp

integer

varchar (60)




© Luis Mengual

Cliente Dni

NomApp

integer varchar (60)

Direccion varchar (20)

ALTER table Cliente drop Apellido (Finalmente, eliminamos la columna “apellidos”)


Cliente

Dni NomApp

integer

varchar (60)


Manipulación de Tablas Modificaciones en las tablas


© Luis Mengual

SQL permite el borrado de tablas mediante el comando:

DROP TABLE "nombre_tabla"

Si una tabla tiene restricciones asociadas no se elimina hasta que no se eliminen las restricciones

Manipulación de Tablas Borrado de tablas


© Luis Mengual

En SQL, hay básicamente dos formas para insertar datos

en una tabla: Una es insertar una fila por vez, y la otra es insertar filas múltiples por vez

INSERT INTO "nombre_tabla" ("columna1", "columna2", ...) VALUES ("valor1", "valor2", ...)

INSERT INTO "tabla1" ("columna1", "columna2", ...) SELECT "columna3", "columna4", ... FROM "tabla2"

Manipulación de Tablas Inserción de Datos

INSERT INTO VALUES (V11,V12 ,…V1n), (V21,V22 ,…V2n), ….., (Vn1,Vn2 ,…Vnn)


© Luis Mengual

INSERT INTO Cliente (Dni, NomApp, Dirección) VALUES (72223, ‘juan lopez garcia’, ‘arturo soria 25’);

INSERT INTO Cliente (Dni, NomApp, Dirección) SELECT Dni, NomApp, Dirección FROM personal

Cliente Dni

NomApp

integer varchar (60)

Direccion varchar (20)

INSERT INTO Cliente (Dni, NomApp) VALUES (43102, ‘carlos martinez salvador’); (Si un atributo no se indica toma el valor null)

Manipulación de Tablas Inserción de Datos


© Luis Mengual

Una vez que hay datos en la tabla, podríamos tener la

necesidad de modificar los mismos. Para hacerlo, utilizamos el comando UPDATE. La sintaxis para esto es,

UPDATE "nombre_tabla" SET "columna_1" =[nuevo valor], "columna_2" = [nuevo valor], … "columna_n" =[nuevo valor], WHERE {condición}

Manipulación de Tablas Actualización de Datos


© Luis Mengual

UPDATE Cliente SET direccion=‘Arturo soria12’ WHERE Nombre=‘Carlos Soto’ AND Dni= 7124563

Tabla: Cliente Dni Nombre Direccion

7124563 Carlos Soto San Lorenzo 9

9345235 Ricardo Garcia Astorga 22

8345233 Juan Lopez Gran vía 2


7124563 Carlos Soto Arturo soria 12


8345233 Juan Lopez Astorga 22

Manipulación de Tablas Actualización de Datos


© Luis Mengual

A veces podemos desear deshacernos de los registros

de una tabla. Para ello, utilizamos el comando DELETE FROM. La sintaxis para esto es,

DELETE FROM "nombre_tabla" WHERE {condición}

Se borran las tuplas que cumplen cierta condición Si no hay condición se borran todas las tuplas de la tabla A diferencia de DROP TABLE no se borra la estructura de

la tabla

Manipulación de Tablas Borrado de Datos


© Luis Mengual

DELETE FROM Cliente WHERE Nombre=‘Carlos Soto’


7124563 Carlos Soto San Lorenzo 9


8345233 Juan Lopez Gran vía 2



8345233 Juan Lopez Astorga 22



© Luis Mengual

Nos podemos deshacer de todos los datos de

una tabla pero conservando la estructura de la Tabla

Borrado de Todos los Datos de una Tabla

TRUNCATE TABLE "nombre_tabla"



© Luis Mengual

SELECT lista_atributos FROM lista_tablas WHERE condiciones GROUP BY lista_atributos HAVING condiciones ORDER BY lista_atributos;

Consulta de Datos Consulta Básica

Comando SELECT


© Luis Mengual

La consulta básica en SQL permite consultar

los valores de los atributos de una tabla Se pueden producir duplicados

SELECT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla"


Comando SELECT


© Luis Mengual

Tabla: Información_Ventas

Ventas Fecha

Madrid 1500

2010/01/07 Sevilla

Madrid

2010/01/05

2010/01/08

Tienda

250

300

Barcelona 2010/01/08 700

SELECT Tienda FROM Información_ventas

Resultado: Madrid Sevilla Madrid Barcelona


Comando SELECT


© Luis Mengual

SELECT nos permite tomar toda la información de una

columna (o columnas) en una tabla. Esto, obviamente, significa necesariamente que habrá redundancias.

Para evitar los duplicados se utiliza la palabra DISTINCT

SELECT DISTINCT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla”

Consulta de Datos Eliminación Duplicados

Comando SELECT DISTINCT


© Luis Mengual


Ventas Fecha

Madrid 1500

Sevilla

Madrid

Tienda

250

300

Barcelona 700

SELECT DISTINCT Tienda FROM Información_ventas

Resultado: Madrid Sevilla Barcelona

Consulta de Datos Eliminación Duplicados

Comando SELECT DISTINCT

2010/01/07

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08


© Luis Mengual

Podríamos desear seleccionar condicionalmente los datos de una tabla. Para ello, utilizamos la cláusula clave WHERE. La sintaxis es la siguiente:

Consulta de Datos Selección Condicional Simple

SELECT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla" WHERE "condición"

Comando SELECT … WHERE


© Luis Mengual

Operadores Uso < Menor que

> Mayor que

<> Distinto de

<= Menor o igual que

>= Mayor o igual que

= Igual que

AND Devuelve verdadero si las expresiones a izquierda y a derecha son ambas verdaderas

OR Devuelve verdadero si cualquiera de las expresiones a derecha o izquierda del OR, son verdaderas.

NOT Invierte la lógica de la expresión que está a su derecha. Si es verdadera, mediante NOT pasa a ser falsa.

AND Devuelve verdadero si las expresiones a izquierda y a derecha son ambas verdaderas

Consulta de Datos Selección Condicional Simple: Operadores


© Luis Mengual


Ventas Fecha

Madrid 1500

Sevilla

Madrid

Tienda

250

300

Barcelona 700

SELECT Tienda FROM Información_ventas WHERE Ventas>1000

Resultado: Madrid

Consulta de Datos Selección Condicional Simple

Comando SELECT … WHERE

2010/01/07

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08


© Luis Mengual

La condición que afecta al comando SELECT puede ser una condición compuesta.

Las condiciones compuestas están formadas por múltiples condiciones simples conectadas por AND u OR.

No hay límites en el número de condiciones simples que pueden presentarse en una sola instrucción SQL.

Consulta de Datos Selección Condicional Compuesta

SELECT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla" WHERE "condición simple" {[AND|OR] "condición simple"}+

Comando SELECT … WHERE ….AND/OR

{}+ significa que la expresión dentro de las llaves ocurrirá una o más veces. Note que AND u OR pueden utilizarse indistintamente. Además, podemos utilizar el símbolo paréntesis () para indicar el orden de la condición.


© Luis Mengual

Consulta de Datos Selección Condicional Compuesta

Comando SELECT … WHERE ….AND/OR


Ventas Fecha

Madrid 1500

Sevilla

Cuenca

Tienda

250

300

Barcelona 700

SELECT Tienda FROM Información_Ventas WHERE Ventas > 1000 OR (Ventas < 500 AND Ventas> 275)

Resultado: Madrid Cuenca

2010/01/07

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08


© Luis Mengual

La palabra clave IN nos permite seleccionar las tuplas en función de valores conocidos de los atributos

Consulta de Datos Selección Tuplas en Función de Valores

SELECT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla" WHERE "nombre_columna" IN (''valor1', ''valor2', ...)

Comando SELECT … WHERE ….IN

El número de valores en los paréntesis pueden ser uno o más, con cada valor separado por comas. Los valores pueden ser números o caracteres.

Si hay sólo un valor dentro del paréntesis, este comando es equivalente a WHERE "nombre_columna" = 'valor1


© Luis Mengual

Consulta de Datos Selección Tuplas en Función de Valores

Comando SELECT … WHERE ….IN

SELECT * FROM Información_ventas WHERE Tienda IN ('Madrid', 'Sevilla')

Resultado:


Ventas Fecha

Madrid 1500

07/01/2010 Sevilla

Cuenca

Tienda

250

300

Barcelona 700

Madrid 1500 05/01/2010

Sevilla 250 2010/01/07

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08


© Luis Mengual

Mientras que la palabra clave IN ayuda a limitar el criterio de selección para uno o más valores discretos, la palabra clave BETWEEN permite la selección de un rango. La sintaxis para BETWEEN es la siguiente:

Consulta de Datos Selección Función de Rango de Valores

SELECT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla" WHERE "nombre_columna" BETWEEN 'valor1' AND 'valor2'

Comando SELECT … WHERE.…. BETWEEN `valor1’ AND `valor2’


© Luis Mengual


SELECT * FROM Información_ventas WHERE Fecha BETWEEN '2010/01/06' AND '2010/01/10'

Resultado:

Cuenca 08/01/2010 300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Comando SELECT … WHERE.…. BETWEEN `valor1’ AND `valor2’ Tabla: Información_Ventas

Ventas Fecha

Madrid 1500

Cuenca

Tienda

300

Barcelona 700

Sevilla 250 2010/01/07

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08


© Luis Mengual

LIKE es otra palabra clave que se utiliza en la cláusula WHERE.

LIKE le permite hacer una búsqueda basada en un patrón en vez de especificar exactamente lo que se desea (como en IN) o determinar un rango (como en BETWEEN).

Consulta de Datos Selección Búsqueda de Patrones

SELECT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla" WHERE "nombre_columna" LIKE {patrón*}

Comando SELECT …WHERE….. LIKE (patrón)

*{patrón} generalmente consiste en comodines


© Luis Mengual


SELECT * FROM SELECT2.Información_ventas WHERE Tienda LIKE '%e%'

Resultado:

Cuenca 08/01/2010 300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250



Ventas Fecha

Madrid 1500

Cuenca

Tienda

300

Barcelona 700

Sevilla 250 2010/01/07

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08


© Luis Mengual

'A_Z': Toda línea que comience con 'A', otro carácter y termine con 'Z‘.

– Por ejemplo, 'ABZ' y 'A2Z' deberían satisfacer la condición, mientras 'AKKZ' no debería (debido a que hay dos caracteres entre A y Z en vez de uno).

'ABC%': Todas las líneas que comienzan con 'ABC'. – Por ejemplo, 'ABCD' y 'ABCABC' ambas deberían satisfacer la

condición.

'%XYZ': Todas las líneas que terminan con 'XYZ'. Por ejemplo, 'WXYZ' y 'ZZXYZ’ ambas deberían satisfacer la condición.

'%AN%': Todas las líneas que contienen el patrón 'AN' en cualquier lado.

– Por ejemplo, 'LOS ANGELES' y 'SAN FRANCISCO' ambos deberían satisfacer la condición.

Consulta de Datos Selección Búsqueda de Patrones


EJEMPLOS DE PATRONES LIKE:


© Luis Mengual

Con frecuencia necesitamos enumerar el resultado obtenido de una consulta utilizando los comandos SELECT y WHERE en un orden particular. Esto podría ser en orden ascendente, en orden descendente,

En tales casos, podemos utilizar la palabra clave ORDER BY para alcanzar este objetivo. La sintaxis para una instrucción ORDER BY es la siguiente:

Consulta de Datos Selección Ordenación de Resultados

Comando SELECT …WHERE….. ORDER BY

[] significa que la instrucción WHERE es opcional. Sin embargo, si existe una cláusula WHERE, viene antes de la cláusula ORDER BY ASC significa que los resultados Se mostrarán en orden ascendente, y DESC significa que los resultados se mostrarán en orden descendente. Si no se especifica ninguno, la configuración predeterminada es ASC.

SELECT "nombre_columna" FROM "nombre_tabla" [WHERE "condición"] ORDER BY "nombre_columna" [ASC, DESC]


© Luis Mengual

Es posible ordenar por más de una columna. En este caso, la cláusula ORDER BY anterior se convierte en



Suponiendo que elegimos un orden ascendente para ambas columnas, el resultado se clasificará en orden ascendente según la columna 1. Si hay una relación para el valor de la columna 1, se clasificará en orden ascendente según la columna 2.

ORDER BY "nombre1_columna" [ASC, DESC], "nombre2_columna" [ASC, DESC]


© Luis Mengual


SELECT Tienda, Ventas, Fecha FROM Información_ventas ORDER BY Ventas DESC,

Resultado:



Ventas Fecha

Madrid 1500

Cuenca

Tienda

300

Barcelona 700

Sevilla 250


Ventas Fecha

Madrid 1500

Cuenca

Tienda

300

Barcelona 700

Sevilla 250 2010/01/07

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08

2010/01/05

2010/01/08

2010/01/08

2010/01/07


© Luis Mengual


SELECT Tienda, Ventas, Fecha FROM Información_ventas ORDER BY Ventas DESC, Fecha DESC

Resultado:


Ventas Fecha

Madrid 1500

Cuenca

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 1500

07/01/2010 Sevilla 250



Ventas Fecha

Madrid

1500

Cuenca

08/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona

05/01/2010 1500

07/01/2010 Sevilla 250


© Luis Mengual

Es posible hacer cálculos matemáticos con los valores de algunos atributos, tales como sumas, o sacar un promedio. SQL tiene varias funciones aritméticas, y estas son: AVG, COUNT, MAX, MIN, SUM

La sintaxis para una instrucción que incluya alguna función sería:

Consulta de Datos Selección Funciones Aritméticas

Comando SELECT …….. AVG, COUNT, MAX,MIN,SUM

SELECT "tipo de función"("nombre_columna") FROM "nombre_tabla"


© Luis Mengual



SELECT SUM(Ventas) FROM Información_ventas

Resultado:


Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

SUM(Ventas): 2750

2 750 representa la suma de todas las entradas de Ventas: 1500 € + 250 € + 300 € + 700 €.


© Luis Mengual

Otra función aritmética es COUNT. Esto nos permite contar el número de filas en una tabla determinada. La sintaxis es,



*SELECT COUNT ("nombre_columna") FROM"nombre_columna"

*Select count (“nombre columna”) no contabiliza los valores nulos Para contar el número de tuplas de una tabla select(*)


© Luis Mengual




Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

SELECT COUNT(Tienda) FROM Información_Ventas Resultado: Count(Tienda) 4

SELECT COUNT(DISTINC Tienda) FROM Información_Ventas Resultado: COUNT(DISTINC Tienda) 3


© Luis Mengual

Es bastante frecuente que queramos aplicar funciones aritméticas no a todas las tulpas de un campo sino a grupos de tulpas que tengan el mismo valor de un atributo

Utilizaremos la cláusula GROUP BY Si en una consulta se utiliza la cláusula GROUP BY los

únicos atributos que pueden aparecen en la cláusula SELECT son los que aparecen en la lista de atributos de la cláusula GROUP BY o agregados


Comando SELECT ….. AVG, COUNT, MAX,MIN,SUM… GROUP BY…

SELECT "nombre1_columna", SUM("nombre2_columna") FROM "nombre_tabla" GROUP BY "nombre1-columna"


© Luis Mengual


SELECT Tienda, SUM(Ventas) FROM Información_Ventas GROUP BY Tienda

Resultado:


Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Tienda, SUM(Ventas) Madrid 1800 Sevilla 250 Barcelona 700

Comando SELECT ….. AVG, COUNT, MAX,MIN,SUM… GROUP BY…


© Luis Mengual

Otra cosa que la gente puede querer hacer es limitar el resultado según la suma correspondiente (o cualquier otra función).

La cláusula HAVING se coloca generalmente cerca del fin de la instrucción SQL

Comando SELECT ….. AVG, COUNT, MAX,MIN,SUM… HAVING…

SELECT "nombre1_columna", SUM("nombre2_columna") FROM "nombre_tabla" GROUP BY "nombre1_columna" HAVING (condición de función)

Consulta de Datos Selección y limitar Funciones


© Luis Mengual

Comando SELECT ….. AVG, COUNT, MAX,MIN,SUM… HAVING…

Consulta de Datos Selección y limitar Funciones

SELECT Tienda, SUM(Ventas) FROM Información_Ventas GROUP BY Tienda HAVING SUM(Ventas) > 1500 Resultado: Tienda SUM(Ventas) Madrid 1800 €


Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250


© Luis Mengual

Hay dos tipos de alias que se utilizan con mayor frecuencia. Alias de columna y alias de tabla.

Los alias de columna existen para ayudar en la organización del resultado.

El segundo tipo de alias es el alias de tabla. Esto se alcanza al colocar un alias directamente luego del nombre de tabla en la cláusula FROM.

– Esto es conveniente cuando desea obtener información de dos tablas separadas

SELECT "alias_tabla"."nombre1_columna" "alias_columna" FROM "nombre_tabla" "alias_tabla"

Consulta de Datos Selección con Alias

Comando SELECT ….. “alias_tabla…………….”alias_columna”


© Luis Mengual

Consulta de Datos Selección con Alias

Comando SELECT ….. “alias_tabla…………….”alias_columna”

SELECT A1.Tienda Tiendas, SUM( A1.ventas ) "Total Ventas" FROM SELECT4.Información_Ventas A1 GROUP BY A1.Tienda

Resultado:


Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Tiendas, Total_Ventas Madrid 1800 Sevilla 250 Barcelona 700


© Luis Mengual

Consulta de Datos Selección 2 tablas (join natural)

Puede que se necesite recuperar información de dos tablas

Haciendo el producto cartesiano se obtienen tuplas no válidas

La tuplas invalidas se eliminan con la clusula WHERE haciendo coincidir los atributos semejantes de tablas diferentes

Comando SELECT .. From Tabla1, Tabla2 WHERE Tabla1.atr=Tabla2.atr


© Luis Mengual




Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Noreste

Región

Noreste

Madrid

Zaragoza

Tienda

Barcelona

Sevilla Centro-Sur

Supóngase que se quieren obtener las ventas por región 1. Hacemos el producto cartesiano de las tuplas de una tabla por la otra 2. Eliminamos las tuplas que no tengan sentido 3. Seleccionamos la columna agrupando tuplas


© Luis Mengual



Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Región

Madrid

Tienda

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010 300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Centro-Sur Madrid

Centro-Sur Madrid

Centro-Sur Madrid

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010 300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010 300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Noreste Zaragoza

Noreste Zaragoza

Noreste Zaragoza

Noreste Zaragoza

Noreste Barcelona

Noreste Barcelona

Noreste Barcelona

Noreste Barcelona

Centro-Sur Sevilla

Centro-Sur Sevilla

Centro-Sur Sevilla

Centro-Sur Sevilla

El producto Cartesiano genera tuplas que no son de utilidad en la consulta


© Luis Mengual

Consulta de Datos Selección 2 tablas (Join Natural)



Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Región

Madrid

Tienda

07/01/2010 Sevilla 250

Centro-Sur Madrid

Barcelona 08/01/2010 700 Noreste Barcelona

Centro-Sur Sevilla

SELECT A1.Región REGION, SUM( A2.Ventas ) VENTAS FROM join1.Zona_Ventas A1, join1.Información_Ventas A2 WHERE A1.Tienda = A2.Tienda GROUP BY A1.región Resultado: REGIÓN VENTAS Centro-Sur 2050 Noreste 700

Tabla Resultante


© Luis Mengual

Algunas veces es necesario combinar en forma conjunta (concatenar) los resultados de varios campos diferentes.

Cada base de datos brinda una forma para realizar esto (||, +)

Comando SELECT .. CONCAT

CONCAT(cad1, cad2,cad3, ...): Concatenar

Consulta de Datos Selección Concatenación Resultados


© Luis Mengual

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Noreste

Región

Noreste

Madrid

Zaragoza

Tienda

Barcelona

Sevilla Centro-Sur

SELECT CONCAT(Región,Tienda) FROM Zona_Ventas WHERE Tienda = ‘Madrid';

Resultado :

‘Centro-SurMadrid’

Consulta de Datos Selección Concatenación Resultados

Comando SELECT .. CONCAT


© Luis Mengual

La función de subcadena en SQL se utiliza para tomar una parte de los datos almacenados

Esta función tiene diferentes nombres según las diferentes bases de datos (SUBSTR(), SUBSTRING())

SUBSTR(str,pos): Selecciona todos los caracteres de <str> comenzando con posición SUBSTR(str,pos,len): Comienza con el carácter <pos> en la cadena <str> y selecciona los siguientes caracteres <len>.

Consulta de Datos Selección Subcadenas Resultados

Comando SELECT .. SUBSTR


© Luis Mengual

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Noreste

Región

Noreste

Madrid

Zaragoza

Tienda

Barcelona

Sevilla Centro-Sur

SELECT SUBSTR(Tienda, 3) FROM Zona_Ventas WHERE Tienda = ‘Madrid';

Resultado : ‘drid’

SELECT SUBSTR(Tienda, 2,4) FROM Zona_Ventas WHERE Tienda = ‘Barcelona';

Resultado : ‘arce’

Comando SELECT .. SUBSTR

Consulta de Datos Selección Subcadenas Resultados


© Luis Mengual

Es posible incorporar una instrucción SQL dentro de otra. Cuando esto se hace en las instrucciones WHERE o HAVING, tenemos una construcción de subconsulta.

La sintaxis es la siguiente:

[Operador de Comparación] podrían ser operadores de igualdad tales como =, >, <, >=, <=. También puede ser un operador textual como "LIKE". La parte en rojo se considera como la "consulta interna", mientras que la parte en verde se considera como la "consulta externa".

SELECT "nombre1_columna" FROM "nombre1_tabla" WHERE "nombre2_columna" [Operador ] (SELECT "nombre3_columna" FROM "nombre2_tabla" WHERE [Condición] )

SQL AVANZADO CONSULTAS ANIDADAS


© Luis Mengual

SELECT SUM(Ventas) FROM Información_Ventas WHERE Tienda IN (SELECT Tienda FROM Zona_ventas WHERE región = 'Noreste') SUM(Ventas) 2050


Ventas Fecha

Zaragoza 1500

Zaragoza

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Madrid 08/01/2010 700

07/01/2010 Barcelona 250

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Noreste

Región

Noreste

Madrid

Zaragoza

Tienda

Barcelona

Sevilla Centro-Sur


“ventas de todas las tiendas de la Noreste”

La cláusula IN se puede usar para enlazar la consulta interna y la consulta externa en una consulta anidada (Se pueden utilizar muchos operadores tales como >, <, o =)


© Luis Mengual

SELECT SUM(a1.Ventas) FROM Informacion_Ventas a1 WHERE a1.Tienda IN (SELECT Tienda FROM Zona_ventas a2) SUM(Sales) 2750


Ventas Fecha

Zaragoza 1500

Zaragoza

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Madrid 08/01/2010 700

07/01/2010 Barcelona 250

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Noreste

Región

Noreste

Madrid

Zaragoza

Tienda

Barcelona

Sevilla Centro-Sur



© Luis Mengual

EXISTS es un operador especial que simplemente

verifica si la consulta interna arroja alguna fila. Si lo hace, entonces la consulta externa procede. De no

hacerlo, la consulta externa no se ejecuta, y la totalidad de la instrucción SQL no arroja nada.

SELECT "nombre1_columna" FROM "nombre1_tabla" WHERE EXISTS (SELECT * FROM "nombre2_tabla" WHERE [Condición])

SQL AVANZADO Operador EXISTS


© Luis Mengual

SELECT SUM(Ventas) FROM Informacion_Ventas WHERE EXISTS (SELECT *FROM Zona_ventas WHERE Region=‘Noreste’) SUM(Sales) 2750


Ventas Fecha

Zaragoza 1500

Zaragoza

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Madrid 08/01/2010 700

07/01/2010 Barcelona 250

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Noreste

Región

Noreste

Madrid

Zaragoza

Tienda

Barcelona

Sevilla Centro-Sur

SQL AVANZADO Operador EXISTS


© Luis Mengual

SQL AVANZADO EJEMPLO

Película(titulo, año, duración, en_color, nombre_estudio, numero) Protagoniza(titulo_pelicula, año_película, nombre_actor) Actor(nombre, dirección, sexo, fecha_nacimiento) Productora(numero, nombre, direccion, valor) Estudio(nombre, dirección)


© Luis Mengual

SQL AVANZADO Subconsultas que devuelven un valor escalar

SELECT P.nombre AS ‘Nombre de productora’ FROM película F, productora P WHERE F.numero = P.numero AND F.titulo = ‘Pretty woman’;

Consulta: el nombre de la productora de la película Pretty woman

SELECT nombre AS ‘Nombre de productora’ FROM productora WHERE numero = (SELECT numero FROM pelicula WHERE titulo = ‘Pretty woman’);


© Luis Mengual

SQL AVANZADO Subconsultas que devuelven un valor escalar

Consulta: Actores que han protagonizado siete o más películas

SELECT nombre, fecha_nacimiento AS ‘Fecha de nacimiento’ FROM actor WHERE 7 <= (SELECT COUNT(*) FROM protagoniza WHERE nombre_actor = actor.nombre);


© Luis Mengual

SQL AVANZADO Subconsultas que devuelven tablas

Consulta: El nombre y la fecha de nacimiento de aquellos actores que no protagonizan ninguna película

SELECT nombre, fecha_nacimiento AS ‘Fecha de nacimiento’ FROM actor WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM protagoniza WHERE nombre_actor = actor.nombre);

* NOT EXISTS devuelve true si la tabla es vacía y false si la tabla contiene elementos


© Luis Mengual

SQL AVANZADO Subconsultas que devuelven tablas

Consulta: Aquellas películas cuyas productoras tengan un valor mayor a 10 millones

SELECT titulo FROM pelicula WHERE numero IN (SELECT numero FROM productora WHERE valor > 10000000);


© Luis Mengual

SQL AVANZADO Subconsultas en la cláusula FROM (I)

SELECT AVG(sum_column1) FROM (SELECT SUM(column1) AS sum_column1 FROM t1 GROUP BY column2) AS t2;

SELECT ... FROM (subquery) [AS] name ... La clausula [AS] es obligatoria ya que cada tabla en la claúsula FROM debe de tener un nombre

Consulta: Calcular el valor medio de la sumas de la columna1 en los grupos formados en la tabla t1 agrupando por la columna2


© Luis Mengual

SQL AVANZADO Subconsultas en la cláusula FROM (I)


Ventas Fecha

Zaragoza 1500

Zaragoza

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Madrid 08/01/2010 700

08/01/2010 Barcelona 250

Tabla: Zonas_Ventas

Centro-Sur

Noreste

Región

Noreste

Madrid

Zaragoza

Tienda

Barcelona

Sevilla Centro-Sur

Madrid 09/02/2010 400

08/02/2010 Barcelona 850

tienda SUM(ventas) Barcelona 1100 Madrid 1100 Zaragoza 1800

SELECT tienda, SUM(ventas) FROM anidadofrom1.Información_Ventas GROUP BY tienda

SELECT max(sum_colum1) FROM (SELECT SUM(ventas) AS sum_colum1 FROM anidadofrom1.Información_Ventas GROUP BY tienda) AS t2;

max(sum_colum1) 1800


© Luis Mengual

El propósito del comando SQL UNION es combinar los resultados de dos consultas juntas

Una restricción de UNION es que todas las columnas correspondientes necesitan ser del mismotipo de datos

cuando utilizamos UNION, sólo se seleccionan valores distintos (similar a SELECT DISTINCT)

SQL AVANZADO UNION

La sintaxis es la siguiente: [Instrucción SQL 1] UNION [Instrucción SQL 2]


© Luis Mengual

Tabla: Ventas_Tiendas Ventas Fecha

Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250

Tabla: Ventas_Internet Fecha

250

320

Ventas

750

535

07/01/2010

10/01/2010

11/01/2010

12/01/2010

SELECT Fecha FROM Ventas_Tienda UNION SELECT Fecha FROM Ventas_Internet Resultado: Fecha 05-Jan-2010 07-Jan-2010 08-Jan-2010 10-Jan-2010 11-Jan-2010 12-Jan-2010

SQL AVANZADO UNION

-> Todas las Fechas donde se hizo una operación de ventas


© Luis Mengual

El propósito del Comando SQL UNION ALL es también combinar los resultados de dos consultas juntas.

La diferencia entre UNION ALL y UNION es que, mientras UNION sólo selecciona valores distintos, UNION ALL selecciona todos los valores.

SQL AVANZADO UNION ALL

[Instrucción SQL 1] UNION ALL [Instrucción SQL 2]


© Luis Mengual


Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250


250

320

Ventas

750

535

07/01/2010

10/01/2010

11/01/2010

12/01/2010

SELECT Fecha FROM Ventas_Tienda UNION ALL SELECT Fecha FROM Ventas_Internet Resultado: Fecha 05/01/2010 07/01/2010 08/01/2010 08/01/2010 07/01/2010 10/01/2010 11/01/2010 12/01/2010

SQL AVANZADO UNION ALL

-> Fechas donde se hicieron ventas bien sea en las tiendas o en Internet


© Luis Mengual

SQL AVANZADO Intersección en Columnas


Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250


250

320

Ventas

750

535

07/01/2010

10/01/2010

11/01/2010

12/01/2010

SELECT Fecha FROM Ventas_Tienda WHERE Fecha in (SELECT fecha FROM Ventas_Internet)

-> Fechas donde hay ventas tanto en tiendas como en Internet

SELECT VT.Fecha FROM Ventas_Tienda VT WHERE EXISTS (SELECT * FROM Ventas_Internet VI WHERE VT.Fecha=VI.Fecha)

Resultado: Fecha 07/01/2010

SELECT VT.Fecha FROM Ventas_Tienda VT, Ventas_internet VI WHERE VT.fecha = VI.fecha


© Luis Mengual


Madrid 1500

Madrid

05/01/2010

08/01/2010

Tienda

300

Barcelona 08/01/2010 700

07/01/2010 Sevilla 250


250

320

Ventas

750

535

07/01/2010

10/01/2010

11/01/2010

12/01/2010

SELECT DISTINCT Fecha FROM Ventas_Tienda WHERE Fecha NOT IN (SELECT fecha FROM Ventas_Internet)

SELECT DISTINCT VT.Fecha FROM Ventas_Tienda VT WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Ventas_Internet VI WHERE VT.Fecha=VI.Fecha)

Resultado: Date 05/01/2010 08/01/2010

-> Fechas donde hay ventas en tiendas , pero no en Internet

SQL AVANZADO Diferencia en Columnas


© Luis Mengual

Operadores de Asignación

“:=“ Asigna un valor “= “Asigna un valor (como parte de una

sentencia SET o como parte de la cláusula SET de una sentencia UPDATE)

SELECT @nombre:=nombre FROM Set1.cliente WHERE dni='7211545v'; SELECT @npedido:=npedido FROM Set1.Pedidos WHERE (fecha='2013/01/05' and cliente_dni='7211545v'); SELECT @nombre; SELECT @npedido set @newdni='7211546v'; SELECT @newdni; UPDATE Set1.cliente SET Dni=@newdni WHERE Dni='7211545v';


© Luis Mengual

Transaciones Mysql (I)

Una Transacción es un conjunto de instrucciones que se ejecutan en forma indivisible o atómica

Un SGDB se dice que es Transaccional (ACID complain) si tiene la con las funcionalidades necesarias para que sus transacciones tengan las características ACID*

– Atomicidad – Consistencia – Aislamiento – Persistencia

*ACID es un acrónimo de Atomicity, Consistency, Isolation and Durability: ( Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad)


© Luis Mengual

Transaciones Mysql (II)

SET AUTOCOMMIT=0; START TRANSACTION; INSERT INTO Autocommit10.Pago (fecha, cantidad, id_pedido) VALUES ('2013/01/05',100,1); UPDATE Autocommit10.Cuenta SET saldo=saldo-100 WHERE Cliente_dni='7211545v'; COMMIT;


© Luis Mengual

Transaciones Mysql (III)

SET AUTOCOMMIT=0; START TRANSACTION; SET @cantidad=100; SELECT @npedido:=npedido FROM Autocommit11.Pedidos WHERE (fecha='2013/01/05' and cliente_dni='7211545v'); INSERT INTO Pago (fecha, cantidad, id_pedido) VALUES ('2013/01/05',@cantidad,@npedido); UPDATE Cuenta SET saldo=saldo-@cantidad WHERE Cliente_dni='7211545v'; COMMIT;


© Luis Mengual

Transaciones Mysql (IV) SET AUTOCOMMIT=0; START TRANSACTION; INSERT INTO Autocommit12.Cliente VALUES ('7211541v','Juan','Garzon Rodriguez'); ROLLBACK;

SET AUTOCOMMIT=0; START TRANSACTION; INSERT INTO Autocommit12.Cliente VALUES ('7211541v','Juan','Garzon Rodriguez'); DELETE FROM Autocommit12.Cliente WHERE Dni='7211545v'; COMMIT;


© Luis Mengual

FUNCIONES TIEMPO MYSQL (I)

Obtener la fecha y hora en MySQL: select now(); # ejemplo: '2010-01-12 10:50:43‘ Obtener solo día mes y año en MySQL: select CURDATE(); # ejemplo: '2010-01-12' #sin hora Obtener hora actual en MySQL: select curTime(); #Selecciona la hora Obtener día, mes, año, u hora de una fecha en MySQL: select YEAR(NOW()); #Selecciona el año select MONTH (NOW()) as mes; #Selecciona el mes select DAY(NOW()) as dia; #Selecciona el día select TIME(NOW()) as hora; #Selecciona la hora Select LAST_DAY(NOW()); # Selecciona el ultimo dia del mes


© Luis Mengual

FUNCIONES TIEMPO MYSQL (Ii)

Sumar o restar días a una fecha con DATE_ADD o DATE_SUB en MySQL: DATE_ADD(fecha,INTERVAL valor tipo), DATE_SUB(fecha,INTERVAL valor tipo) Sumar tiempo en MySQL: select DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 20 DAY); # Agrega 20 días a la fecha actual select DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 30 MINUTE); # Agrega 30 minutos a la fecha actual select DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 50 YEAR); #Agrega 50 años a la fecha actual select DATE_ADD(NOW(),INTERVAL '10-5' YEAR_MONTH); #Agrega 10 años 5 meses a la fecha actual Restar tiempo en MySQL: select DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 8 YEAR); #Resta 8 años a la fecha actual select DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 24 HOUR); #Resta 24 horas a la fecha actual select DATE_SUB(NOW(),INTERVAL '7-2' YEAR_MONTH); #Resta 7 años dos meses a la fecha actual select DATE_SUB(NOW(),INTERVAL '2:10' MINUTE_SECOND); Restar dos fechas: DATEDIFF(fecha_1,fecha_2) devuelve el número de días entre la fecha fecha_1 y la fecha_2 SELECT DATEDIFF(NOW(),'2002-11-02'); #cuantos días han pasado SELECT DATEDIFF(NOW(),'2010-03-20'); #Cuantos días faltan

BASES DE DATOS Elementos Básicos de SQLlmengual/bases_datos/SQL.pdf · Análisis de ejemplos...

Documents

Transcript of BASES DE DATOS Elementos Básicos de SQLlmengual/bases_datos/SQL.pdf · Análisis de ejemplos...