Bases de Datos 1 Teórico: Structured Query Language

Bases de Datos 1
Teórico: Structured Query
Language
Historia

Los orígenes del SQL están ligados a los orígenes
de las bases de datos relacionales

Estandarizado por ANSI en 1986 (SQL-86)

Hubieron varias revisiones:
o
SQL-89
o
SQL-92
o
SQL-1999
o
SQL-2003
o
SQL-2006
o
SQL-2008
o
SQL-2011
Características

Opera sobre conjunto de tuplas

No elimina automáticamente tuplas repetidas

Lenguaje no procedural

Su poder de expresión incluye el álgebra
relacional y lo extiende

Se distinguen dos sublenguajes:
§
DDL (Data Definition Language)
§
DML (Data Manipulation Language)
Data Definition Language (DDL)

Permite crear, modificar y eliminar objetos de la
base de datos:
§
Tablas
o
§
Vistas
o
§
Una tabla es un conjunto de valores organizados en filas y
columnas. Es la representación de una relación aunque no
son estrictamente equivalentes
Una vista es una tabla virtual basada en el resultado de
una consulta. Pueden usarse en consultas como si fueran
tablas
Usuarios
Operaciones sobre tablas


CREATE TABLE

Crea una nueva tabla

Parámetros:
Nombre de la tabla

Nombre y tipo de dato de cada columna

Restricciones de clave primaria y clave foránea sobre otras
tablas
ALTER TABLE



Modifica una tabla existente
DROP TABLE

Elimina una tabla existente y elimina los datos
almacenados en ella
Ejemplo

Sistema de Información relativo a hospitales:
HOSPITALES(codHosp, nomHosp, direccion)
MEDICOS(ciMed, nomMed, especialidad)
PACIENTES(ciPac, nomPac, fchNac, sexo)
Ejemplo
Creo la tabla hospitales:
CREATE TABLE hospitales(
codHosp integer NOT NULL,
nomHosp character varying(40),
direccion character varying(20)
);
ALTER TABLE hospitales
add constraint hospitales_pkey PRIMARY KEY
(codHosp);
Operaciones sobre vistas

CREATE VIEW
§
Crea una vista
§
Ejemplo: Creo una vista sobre la tabla hospitales en
la que no aparezca la dirección:
CREATE VIEW hospitalesSinDir AS
(SELECT codHosp, nomHosp
FROM hospitales );

ALTER VIEW
§

Modifica una vista
DROP VIEW
§
Elimina una vista
Data Manipulation Language (DML)

Permite crear, modificar, eliminar y recuperar
datos:

INSERT

Agrega tuplas a una tabla

Ejemplo:
INSERT INTO hospitales VALUES (1, ‘Maciel’, ‘25 de
Mayo 174’);

UPDATE

Actualiza tuplas de una tabla

Ejemplo:
UPDATE hospitales SET direccion = ‘25 de Mayo 172’)
WHERE codHosp = 1;
DML

DELETE

Borra tuplas de una tabla

Ejemplo:
DELETE hospitales WHERE nomHosp = ‘Maciel’;

SELECT

Recupera datos

Ejemplo:
SELECT direccion
FROM hospitales
WHERE nomHosp = ‘Maciel’;
Recuperación de datos

Sintaxis:
SELECT A1, …, An
FROM R1, …, Rm
WHERE C;
donde:
§
A1, …, An son nombres de atributos. También se puede
utilizar (*)
§
R1, …, Rm son nombres de tablas
§
C es una condición booleana
Cláusula ORDER BY

La cláusula ORDER BY permite ordenar el
resultado ascendentemente o descendentemente (ASC
ó DESC)

Ejemplo: Devolver los códigos de los hospitales
ordenados ascendentemente
SELECT codHosp
FROM hospitales
ORDER BY codHosp ASC;
Cláusula DISTINCT

La cláusula DISTINCT permite filtrar tuplas
repetidas

Ejemplo: Devolver las especialidades, sin repetir, de los
médicos
SELECT DISTINCT especialidad
FROM medicos;
Operador JOIN

JOIN es un operador que se utiliza para
combinar datos de dos o más tablas basados en
una relación entre determinadas columnas en
estas tablas

En el JOIN sólo se incluyen en el resultado
tuplas que coincidan en valor en los campos del
JOIN
Ejemplo
PERSONAS(ci, nombre, apellido, fchNac, lugarNac)
TECNOLOGOS(ci, fchTitulo)

Obtener los nombres y apellidos de los
Tecnólogos:
SELECT nombre, apellido
FROM (personas JOIN tecnologos ON
personas.ci = tecnologos.ci);
Otros tipos de JOIN

NATURAL JOIN: Elimina columnas con
nombres repetidos

LEFT JOIN: Agrega para cada tupla de T1 que
no satisface la condición de JOIN con ninguna de
T2, una fila con nulos en las columnas de T2

RIGHT JOIN: Análogo a LEFT JOIN pero se
incluyen todos los de T2

FULL JOIN: Equivalente a la unión de LEFT
JOIN y RIGHT JOIN
Alias

Ejemplo: Devolver las parejas de cédulas de
identidad de las personas que tienen igual
nombre pero distinto apellido
SELECT p1.ci, p2.ci
FROM personas p1, personas p2
WHERE p1.nombre = p2.nombre and p1.apellido <>
p2.apellido;
Renombrar atributos

Ejemplo:
PRODUCTOS (nroProd, nombre, peso)
FABRICANTES ( nroFab, nombre, departamento)
VENTAS ( nroFab, nroProd, precio)
Dar los nombres de fabricantes y los nombres de
los productos que venden
SELECT fabricantes.nombre as nomFab,
productos.nombre as nomProd
FROM ventas, fabricantes, productos
WHERE ventas.nroFab = fabricantes.nroFab
and ventas.nroProd = productos.nroProd;
Unión (UNION)

Ejemplo: Devolver la cédula de identidad de las
personas que nacieron en el año 2000 o que nacieron
en Salto
SELECT ci
FROM personas
WHERE personas.fchNac >= to_date('01/01/2000','dd/mm/yyyy') and
personas.fchNac <= to_date('31/12/2000','dd/mm/yyyy')
UNION
SELECT ci
FROM personas
WHERE personas.lugarNac = ‘Salto’;

La UNION elimina tuplas repetidas
Diferencia (NOT IN)

Ejemplo: Devolver las cédulas de identidad de
las personas que no se recibieron de Tecnólogo
SELECT ci
FROM personas
WHERE ci NOT IN (SELECT ci FROM
tecnologos);
Funciones y operadores aritméticos

En las cláusulas SELECT y WHERE se pueden
aplicar funciones y operadores aritméticos sobre
atributos:

Funciones: round (n), abs (n), etc

Operadores aritméticos: (+, *, /)
Funciones de agregación

Las funciones de agregación extienden el álgebra
relacional

Se aplican sobre conjuntos de tuplas, no sobre
tuplas individuales

Permiten sumar, obtener el máximo, contar
tuplas, etc
Consultas anidadas

Las consultas anidadas son consultas dentro de
la cláusula WHERE de otra consulta

Sintaxis:
SELECT A1, …, An
FROM R1, …, Rm
WHERE Aj, …, Ak <op_comp>
(SELECT B1, …, Bk
FROM S1, …, Sm
WHERE C);
donde <op-comp> puede ser:
IN; = ANY; > ANY; = ALL; > ALL
Función EXISTS

La función EXISTS sirve para chequear si el
resultado de una consulta no es vacío

Ejemplo: Dar los nombres de los fabricantes que
sólo venden el producto número 15.
SELECT nombre
FROM fabricantes f1, ventas v1
WHERE f1.nroFab = v1.nroFab and
v1.nroProd = 15
AND NOT EXISTS (SELECT * FROM ventas v2
WHERE v2.nroFab =
f1.nroFab
and v2.nroProd <> 15);
Cláusula GROUP BY

La cláusula GROUP BY sirve para agrupar
tuplas

El agrupamiento se realiza después de aplicar el
WHERE, es decir, sobre las tuplas que cumplen
la condición

En el SELECT sólo puede haber atributos
presentes en la cláusula GROUP BY, funciones
de agregación sobre atributos y/o expresiones
aritméticas
Ejemplo

ACTIVIDADES (ci-est, cod-as, cod-car, tipo-act,
fecha, aprobo, nota)
 En
esta relación:

Se guardan todas las actividades que realizan los
estudiantes en la facultad

Estas actividades pueden ser de distintos tipos
(examen (‘E’) o realización de curso (‘RC’))

El atributo aprobo tiene valor ‘S’ o ‘N’. Si este
atributo tiene valor ‘S’ asumimos que la
asignatura esta aprobada totalmente, no
importa el tipo de actividad que sea

El atributo fecha corresponde a la fecha en la
que se realizó la actividad
Ejemplo

Dar una lista que contenga código de asignatura,
código de carrera y cantidad de aprobados a
partir del 01/12/2001
SELECT cod-as, cod-car, COUNT(*)
FROM actividades
WHERE
fecha > to_date(‘01/12/2001’,’dd/mm/yyyy’) and
aprobo = ‘S’
GROUP BY cod-as, cod-car;
Cláusula HAVING

La cláusula HAVING sirve para especificar
condiciones sobre grupos

Ejemplo: Dar el número de fabricante y los
promedios de precios a los cuales vendió, pero
para los fabricantes con más de 3 ventas
SELECT nroFab, avg(precio)
FROM VENTAS
GROUP BY nroFab
HAVING count(*) > 3;
Sub-consultas en el FROM

Utilizar sub-consultas en el FROM es
equivalente al uso de vistas

Ejemplo: Dar el máximo del promedio de ventas
de cada fabricante
SELECT MAX (promedio)
FROM (SELECT AVG (precio) as promedio
FROM ventas
GROUP BY nroFab) as promedios
Cambios de formato

Por defecto existen funciones que permiten
manipular los tipos de datos

Los manejadores también disponen de funciones
específicas

Concatenación de string: Se utiliza el
operador | |

Mayúsculas y minúsculas: upper(<atributo>),
lower(<atributo>)
Material de consulta
Tutorial de SQL
§
http://www.w3schools.com/sql/default.asp
Tutorial interactivo de SQL
§
http://sqlzoo.net/
Documentación PostgreSQL
§
http://www.postgresql.org/docs/