Основные операторы языка SQL. Интерактивный SQL
Основные операторы языка
2. Основные операторы языка sql.
Элементы языка SQL В данной главе рассматриваются элементы языка SQL Structured Query Language. Текущая версия стандарта языка SQL принята в г. Документ, описывающий стандарт, содержит более страниц. Мы дадим только некоторые понятия языка. Язык SQL стал фактически стандартным языком доступа к базам данных. Все СУБД, претендующие на название "реляционные", реализуют тот или иной диалект SQL. Многие нереляционные системы также имеют в настоящее время средства доступа к реляционным данным. Целью стандартизации является переносимость приложений между различными СУБД. Нужно заметить, что в настоящее время, ни одна система не реализует стандарт SQL в полном объеме. Кроме того, во всех диалектах языка имеются возможности, не являющиеся стандартными. Таким образом, можно сказать, что каждый диалект - это надмножество некоторого подмножества стандарта SQL. Это затрудняет переносимость приложений, разработанных для одних СУБД в другие СУБД. Язык SQL оперирует терминами, несколько отличающимися от терминов реляционной теории, например, вместо "отношений" используются "таблицы", вместо "кортежей" - "строки", вместо "атрибутов" - "колонки" или "столбцы". Стандарт языка SQL, хотя и основан на реляционной теории, но во многих местах отходит он нее. Например, отношение в реляционной модели данных не допускает наличия одинаковых кортежей, а таблицы в терминологии SQL могут иметь одинаковые строки. Имеются и другие отличия. Язык SQL является реляционно полным. Это означает, что любой оператор реляционной алгебры может быть выражен подходящим оператором SQL. Операторы SQL Основу языка SQL составляют операторы, условно разбитые не несколько групп по выполняемым функциям. Можно выделить следующие группы операторов перечислены не все операторы SQL: Операторы DDL Data Definition Language - операторы определения объектов базы данных CREATE SCHEMA - создать схему базы данных DROP SHEMA - удалить схему базы данных CREATE TABLE - создать таблицу ALTER TABLE - изменить таблицу DROP TABLE - удалить таблицу CREATE DOMAIN - создать домен ALTER DOMAIN - изменить домен DROP DOMAIN - удалить домен CREATE COLLATION - создать последовательность DROP COLLATION - удалить последовательность CREATE VIEW - создать представление DROP VIEW - удалить представление Операторы DML Data Manipulation Language - операторы манипулирования данными SELECT - отобрать строки из таблиц INSERT - добавить строки в таблицу UPDATE - изменить строки в таблице DELETE - удалить строки в таблице COMMIT - зафиксировать внесенные изменения ROLLBACK - откатить внесенные изменения Операторы защиты и управления данными CREATE ASSERTION - создать ограничение DROP ASSERTION - удалить ограничение GRANT - предоставить привилегии пользователю или приложению на манипулирование объектами REVOKE - отменить привилегии пользователя или приложения Кроме того, есть группы операторов установки параметров сеанса, получения информации о базе данных, операторы статического SQL, операторы динамического SQL. Наиболее важными для пользователя являются операторы манипулирования данными DML. Примеры использования операторов манипулирования данными INSERT - вставка строк в таблицу Пример 1. Вставка одной строки в таблицу: INSERT INTO P PNUM, PNAME VALUES 4, "Иванов" ; Пример 2. Обновление нескольких строк в таблице: Удаление нескольких строк в таблице: DELETE FROM P WHERE P. Удаление всех строк в таблице: DELETE FROM P; Примеры использования оператора SELECT Оператор SELECT является фактически самым важным для пользователя и самым сложным оператором SQL. Он предназначен для выборки данных из таблиц, то есть он, собственно, и реализует одно их основных назначение базы данных - предоставлять информацию пользователю. Оператор SELECT всегда выполняется над некоторыми таблицами, входящими в базу данных. На самом деле в базах данных могут быть не только постоянно хранимые таблицы, а также временные таблицы и так называемые представления. Представления - это просто хранящиеся в базе данные SELECT-выражения. С точки зрения пользователей представления - это таблица, которая не хранится постоянно в базе данных, а "возникает" в момент обращения к ней. С точки зрения оператора SELECT и постоянно хранимые таблицы, и временные таблицы и представления выглядят совершенно одинаково. Конечно, при реальном выполнении оператора SELECT системой учитываются различия между хранимыми таблицами и представлениями, но эти различия скрыты от пользователя. Результатом выполнения оператора SELECT всегда является таблица. Таким образом, по результатам действий оператор SELECT похож на операторы реляционной алгебры. Любой оператор реляционной алгебры может быть выражен подходящим образом сформулированным оператором SELECT. Сложность оператора SELECT определяется тем, что он содержит в себе все возможности реляционной алгебры, а также дополнительные возможности, которых в реляционной алгебре нет. Отбор данных из одной таблицы Пример 6. Выбрать все данные из таблицы поставщиков ключевые слова SELECT … FROM …: В результате получим новую таблицу, содержащую полную копию данных из исходной таблицы P. Выбрать все строки из таблицы поставщиков, удовлетворяющих некоторому условию ключевое слово WHERE …: Выбрать некоторые колонки из исходной таблицы указание списка отбираемых колонок: NAME FROM P; Замечание. В результате получим таблицу с одной колонкой, содержащую все наименования поставщиков. Если в исходной таблице присутствовало несколько поставщиков с разными номерами, но одинаковыми наименованиями, то в результатирующей таблице будут строки с повторениями - дубликаты строк автоматически не отбрасываются. Выбрать некоторые колонки из исходной таблицы, удалив из результата повторяющиеся строки ключевое слово DISTINCT: Использование ключевого слова DISTINCT приводит к тому, что в результатирующей таблице будут удалены все повторяющиеся строки. Использование скалярных выражений и переименований колонок в запросах ключевое слово AS …: PRICE AS SUMMA FROM TOVAR; В результате получим таблицу с колонками, которых не было в исходной таблице TOVAR: Упорядочение результатов запроса ключевое слово ORDER BY …: VOLUME FROM PD ORDER BY DNUM; В результате получим следующую таблицу, упорядоченную по полю DNUM: PNUM DNUM VOLUME 1 1 2 1 3 1 1 2 2 2 1 3 Пример Упорядочение результатов запроса по нескольким полям с возрастанием или убыванием ключевые слова ASC , DESC: VOLUME FROM PD ORDER BY DNUM ASC, VOLUME DESC; В результате получим таблицу, в которой строки идут в порядке возрастания значения поля DNUM, а строки, с одинаковым значением DNUM идут в порядке убывания значения поля VOLUME: PNUM DNUM VOLUME 3 1 2 1 1 1 2 2 1 2 1 3 Замечание. Если явно не указаны ключевые слова ASC или DESC, то по умолчанию принимается упорядочение по возрастанию ASC. Отбор данных из нескольких таблиц Пример Естественное соединение таблиц способ 1 - явное указание условий соединения: VOLUME FROM P, PD WHERE P. PNUM; В результате получим новую таблицу, в которой строки с данными о поставщиках соединены со строками с данными о поставках деталей: PNUM PNAME DNUM VOLUME 1 Иванов 1 1 Иванов 2 1 Иванов 3 2 Петров 1 2 Петров 2 3 Сидоров 1 Замечание. Соединяемые таблицы перечислены в разделе FROM оператора, условие соединения приведено в разделе WHERE. Раздел WHERE, помимо условия соединения таблиц, может также содержать и условия отбора строк. Естественное соединение таблиц способ 2 - ключевые слова JOIN… USING…: VOLUME FROM P JOIN PD USING PNUM; Замечание. Ключевое слово USING позволяет явно указать , по каким из общих колонок таблиц будет производиться соединение. Естественное соединение таблиц способ 3 - ключевое слово NATURAL JOIN: VOLUME FROM P NATURAL JOIN PD; Замечание. В разделе FROM не указано, по каким полям производится соединение. NATURAL JOIN автоматически соединяет по всем одинаковым полям в таблицах. Естественное соединение трех таблиц: VOLUME FROM P NATURAL JOIN PD NATURAL JOIN D; В результате получим следующую таблицу: PNAME DNAME VOLUME Иванов Болт Иванов Гайка Иванов Винт Петров Болт Петров Гайка Сидоров Болт Пример DNAME FROM P, D; В результате получим следующую таблицу: PNUM PNAME DNUM DNAME 1 Иванов 1 Болт 1 Иванов 2 Гайка 1 Иванов 3 Винт 2 Петров 1 Болт 2 Петров 2 Гайка 2 Петров 3 Винт 3 Сидоров 1 Болт 3 Сидоров 2 Гайка 3 Сидоров 3 Винт Замечание. Соединение таблиц по произвольному условию. Рассмотрим таблицы поставщиков и деталей, которыми присвоен некоторый статую см. PNUM PNAME PSTATUS 1 Иванов 4 2 Петров 1 3 Сидоров 2 Таблица 1 Отношение P Поставщики DNUM DNAME DSTATUS 1 Болт 3 2 Гайка 2 3 Винт 1 Таблица 2 Отношение D Детали Ответ на вопрос "какие поставщики имеют право поставлять какие детали? DSTATUS FROM P, D WHERE P. DSTATUS; В результате получим следующую таблицу: PNUM PNAME PSTATUS DNUM DNAME DSTATUS 1 Иванов 4 1 Болт 3 1 Иванов 4 2 Гайка 2 1 Иванов 4 3 Винт 1 2 Петров 1 3 Винт 1 3 Сидоров 2 2 Гайка 2 3 Сидоров 2 3 Винт 1 Использование имен корреляции алиасов, псевдонимов Иногда приходится выполнять запросы, в которых таблица соединяется сама с собой, или одна таблица соединяется дважды с другой таблицей. При этом используются имена корреляции алиасы , псевдонимы , которые позволяют различать соединяемые копии таблиц. Имена корреляции вводятся в разделе FROM и идут через пробел после имени таблицы. Имена корреляции должны использоваться в качестве префикса перед именем столбца и отделяются от имени столбца точкой. Если в запросе указываются одни и те же поля из разных экземпляров одной таблицы, они должны быть переименованы для устранения неоднозначности в именованиях колонок результатирующей таблицы. Определение имени корреляции действует только во время выполнения запроса. Отобрать все пары поставщиков таким образом, чтобы первый поставщик в паре имел статус, больший статуса второго поставщика: PNAME AS PNAME1, P1. PSTATUS AS PSTATUS1, P2. PNAME AS PNAME2, P2. PSTATUS AS PSTATUS2 FROM P P1, P P2 WHERE P1. PSTATUS2; В результате получим следующую таблицу: PNAME1 PSTATUS1 PNAME2 PSTATUS2 Иванов 4 Петров 1 Иванов 4 Сидоров 2 Сидоров 2 Петров 1 Пример Рассмотрим ситуацию, когда некоторые поставщики назовем их контрагенты могут выступать как в качестве поставщиков деталей, так и в качестве получателей. Таблицы, хранящие данные могут иметь следующий вид: Номер контрагента NUM Наименование контрагента NAME 1 Иванов 2 Петров 3 Сидоров Таблица 3 Отношение CONTRAGENTS Номер детали DNUM Наименование детали DNAME 1 Болт 2 Гайка 3 Винт Таблица 4 Отношение DETAILS Детали Номер поставщика PNUM Номер получателя CNUM Номер детали DNUM Поставляемое количество VOLUME 1 2 1 1 3 2 1 3 3 2 3 1 2 3 2 3 1 1 Таблица 5 Отношение CD Поставки В таблице CD поставки поля PNUM и CNUM являются внешними ключами, ссылающимися на потенциальный ключ NUM в таблице CONTRAGENTS. Ответ на вопрос "кто кому что в каком количестве поставляет" дается следующим запросом: NAME AS PNAME, C. NAME AS CNAME, DETAILS. VOLUME FROM CONTRAGENTS P, CONTRAGENTS C, DETAILS, CD WHERE P. DNUM; В результате получим следующую таблицу: Наименование поставщика PNAME Наименование получателя CNAME Наименование детали DNAME Поставляемое количество VOLUME Иванов Петров Болт Иванов Сидоров Гайка Иванов Сидоров Винт Петров Сидоров Болт Петров Сидоров Гайка Сидоров Иванов Болт Замечание. Этот же запрос может быть выражен очень большим количеством способов, например, так: VOLUME FROM CONTRAGENTS P, CONTRAGENTS C, DETAILS NATURAL JOIN CD WHERE P. CNUM; Использование агрегатных функций в запросах Пример Получить общее количество поставщиков ключевое слово COUNT: N 3 Пример Получить общее, максимальное, минимальное и среднее количества поставляемых деталей ключевые слова SUM , MAX , MIN , AVG: VOLUME AS SM, MAX PD. VOLUME AS MX, MIN PD. VOLUME AS MN, AVG PD. VOLUME AS AV FROM PD; В результате получим следующую таблицу с одной строкой: SM MX MN AV Для каждой детали получить суммарное поставляемое количество ключевое слово GROUP BY …: VOLUME AS SM GROUP BY PD. DNUM; Этот запрос будет выполняться следующим образом. Сначала строки исходной таблицы будут сгруппированы так, чтобы в каждую группу попали строки с одинаковыми значениями DNUM. Потом внутри каждой группы будет просуммировано поле VOLUME. От каждой группы в результатирующую таблицу будет включена одна строка: DNUM SM 1 2 3 Замечание. В списке отбираемых полей оператора SELECT, содержащего раздел GROUP BY можно включать только агрегатные функции и поля, которые входят в условие группировки. Следующий запрос выдаст синтаксическую ошибку: DNUM; Причина ошибки в том, что в список отбираемых полей включено поле PNUM, которое не входит в раздел GROUP BY. И действительно, в каждую полученную группу строк может входить несколько строк с различными значениями поля PNUM. Из каждой группы строк будет сформировано по одной итоговой строке. При этом нет однозначного ответа на вопрос, какое значение выбрать для поля PNUM в итоговой строке. Некоторые диалекты SQL не считают это за ошибку. Запрос будет выполнен, но предсказать, какие значения будут внесены в поле PNUM в результатирующей таблице, невозможно. Получить номера деталей, суммарное поставляемое количество которых превосходит ключевое слово HAVING …: Условие, что суммарное поставляемое количество должно быть больше не может быть сформулировано в разделе WHERE, так как в этом разделе нельзя использовать агрегатные функции. Условия, использующие агрегатные функции должны быть размещены в специальном разделе HAVING: DNUM HAVING SUM PD. DNUM SM 1 2 Замечание. В одном запросе могут встретиться как условия отбора строк в разделе WHERE, так и условия отбора групп в разделе HAVING. Условия отбора групп нельзя перенести из раздела HAVING в раздел WHERE. Аналогично и условия отбора строк нельзя перенести из раздела WHERE в раздел HAVING, за исключением условий, включающих поля из списка группировки GROUP BY. Использование подзапросов Очень удобным средством, позволяющим формулировать запросы более понятным образом, является возможность использования подзапросов, вложенных в основной запрос. Получить список поставщиков, статус которых меньше максимального статуса в таблице поставщиков сравнение с подзапросом: STATUS FROM P ; Замечание. STATUS сравнивается с результатом подзапроса, то подзапрос должен быть сформулирован так, чтобы возвращать таблицу, состоящую ровно из одной строки и одной колонки. Результат выполнения запроса будет эквивалентен результату следующей последовательности действий: Выполнить один раз вложенный подзапрос и получить максимальное значение статуса. Просканировать таблицу поставщиков P, каждый раз сравнивая значение статуса поставщика с результатом подзапроса, и отобрать только те строки, в которых статус меньше максимального. Получить список поставщиков, поставляющих деталь номер 2: PNUM IN SELECT DISTINCT PD. PNUM FROM PD WHERE PD. В данном случае вложенный подзапрос может возвращать таблицу, содержащую несколько строк. Выполнить один раз вложенный подзапрос и получить список номеров поставщиков, поставляющих деталь номер 2. Просканировать таблицу поставщиков P, каждый раз проверяя, содержится ли номер поставщика в результате подзапроса. Просканировать таблицу поставщиков P, каждый раз выполняя подзапрос с новым значением номера поставщика, взятым из таблицы P. В результат запроса включить только те строки из таблицы поставщиков, для которых вложенный подзапрос вернул непустое множество строк. В отличие от двух предыдущих примеров, вложенный подзапрос содержит параметр внешнюю ссылку , передаваемый из основного запроса - номер поставщика P. Такие подзапросы называются коррелируемыми correlated. Внешняя ссылка может принимать различные значения для каждой строки-кандидата, оцениваемого с помощью подзапроса, поэтому подзапрос должен выполняться заново для каждой строки, отбираемой в основном запросе. Такие подзапросы характерны для предиката EXIST, но могут быть использованы и в других подзапросах. Может показаться, что запросы, содержащие коррелируемые подзапросы будут выполняться медленнее, чем запросы с некоррелируемыми подзапросами. На самом деле это не так, так как то, как пользователь, сформулировал запрос, не определяет , как этот запрос будет выполняться. Язык SQL является непроцедурным, а декларативным. Это значит, что пользователь, формулирующий запрос, просто описывает, каким должен быть результат запроса , а как этот результат будет получен - за это отвечает сама СУБД. Использование предиката NOT EXIST. Получить список поставщиков, не поставляющих деталь номер 2: Также как и в предыдущем примере, здесь используется коррелируемый подзапрос. Отличие в том, что в основном запросе будут отобраны те строки из таблицы поставщиков, для которых вложенный подзапрос не выдаст ни одной строки. Получить имена поставщиков, поставляющих все детали: Данный запрос содержит два вложенных подзапроса и реализует реляционную операцию деления отношений. Самый внутренний подзапрос параметризован двумя параметрами D. PNUM и имеет следующий смысл: Отрицание NOT EXIST говорит о том, что данный поставщик не поставляет данную деталь. Внешний к нему подзапрос, сам являющийся вложенным и параметризованным параметром P. Отрицание NOT EXIST говорит о том, что для поставщика с номером PNUM не должно быть деталей, которые не поставлялись бы этим поставщиком. Это в точности означает, что во внешнем запросе отбираются только поставщики, поставляющие все детали. Использование объединения, пересечения и разности Пример Получить имена поставщиков, имеющих статус, больший 3 или поставляющих хотя бы одну деталь номер 2 объединение двух подзапросов - ключевое слово UNION: PNAME FROM P WHERE P. PNAME FROM P, PD WHERE P. Результатирующие таблицы объединяемых запросов должны быть совместимы, то есть иметь одинаковое количество столбцов и одинаковые типы столбцов в порядке их перечисления. Не требуется , чтобы объединяемые таблицы имели бы одинаковые имена колонок. Это отличает операцию объединения запросов в SQL от операции объединения в реляционной алгебре. Наименования колонок в результатирующем запросе будут автоматически взяты из результата первого запроса в объединении. Получить имена поставщиков, имеющих статус, больший 3 и одновременно поставляющих хотя бы одну деталь номер 2 пересечение двух подзапросов - ключевое слово INTERSECT: Получить имена поставщиков, имеющих статус, больший 3, за исключением тех, кто поставляет хотя бы одну деталь номер 2 разность двух подзапросов - ключевое слово EXCEPT: При описании синтаксиса операторов обычно используются условные обозначения, известные как стандартные формы Бэкуса-Наура BNF. В BNF обозначениях используются следующие элементы: Слева от знака стоит определяемое понятие, справа - собственно определение понятия. Ключевые слова записываются прописными буквами. Они зарезервированы и составляют часть оператора. Метки-заполнители конкретных значений элементов и переменных записываются курсивом. Необязательные элементы оператора заключены в квадратные скобки []. Вертикальная черта указывает на то, что все предшествующие ей элементы списка являются необязательными и могут быть заменены любым другим элементом списка после этой черты. Троеточие "…" означает, что предшествующая часть оператора может быть повторена любое количество раз. Многоточие, внутри которого находится запятая ". Запятую нельзя ставить после последнего элемента. Круглые скобки являются элементом оператора. Синтаксис оператора выборки В довольно сильно упрощенном виде оператор выборки данных имеет следующий синтаксис для некоторых элементов мы дадим не BNF-определения, а словесное описание: Select-выражение в разделе SELECT, используемое в качестве значения для отбираемого столбца, должно возвращать таблицу, состоящую из одной строки и одного столбца, то есть скалярное выражение. Условное выражение в разделе WHERE должно вычисляться для каждой строки, являющейся кандидатом в результатирующее множество строк. В этом условном выражении можно использовать подзапросы. Синтаксис условных выражений, допустимых в разделе WHERE рассматривается ниже. Раздел HAVING содержит условное выражение, вычисляемое для каждой группы, определяемой списком группировки в разделе GROUP BY. Это условное выражение может содержать функции агрегирования, вычисляемые для каждой группы. Условное выражение, сформулированное в разделе WHERE, может быть перенесено в раздел HAVING. Перенос условий из раздела HAVING в раздел WHERE невозможен, если условное выражение содержит агрегатные функции. Перенос условий из раздела WHERE в раздел HAVING является плохим стилем программирования - эти разделы предназначены для различных по смыслу условий условия для строк и условия для групп строк. Если в разделе SELECT присутствуют агрегатные функции, то они вычисляются по-разному в зависимости от наличия раздела GROUP BY. Если раздел GROUP BY отсутствует, то результат запроса возвращает не более одной строки. Агрегатные функции вычисляются по всем строкам, удовлетворяющим условному выражению в разделе WHERE. Если раздел GROUP BY присутствует, то агрегатные функции вычисляются по отдельности для каждой группы, определенной в разделе GROUP BY. Скалярное выражение - в качестве скалярных выражений в разделе SELECT могут выступать либо имена столбцов таблиц, входящих в раздел FROM, либо простые функции, возвращающие скалярные значения. Select-выражение, используемое в конструкторе значений строки, обязано возвращать ровно одну строку. Пусть в результате некоторых операций мы получаем таблицы A и B. Такими операциями могут быть, например, оператор SELECT или другая соединенная таблица. Тогда синтаксис соединенной таблицы имеет следующий вид: CROSS JOIN - Перекрестное соединение возвращает просто декартово произведение таблиц. Такое соединение в разделе FROM может быть заменено списком таблиц через запятую. NATURAL JOIN - Естественное соединение производится по всем столбцам таблиц А и В, имеющим одинаковые имена. В результатирующую таблицу одинаковые столбцы вставляются только один раз. JOIN … ON - Соединение посредством предиката соединяет строки таблиц А и В посредством указанного предиката. JOIN … USING - Соединение посредством имен столбцов соединяет отношения подобно естественному соединению по тем общим столбцам таблиц А и Б, которые указаны в списке USING. OUTER - Ключевое слово OUTER внешний не является обязательными, оно не используется ни в каких операциях с данными. INNER - Тип соединения "внутреннее". Внутренний тип соединения используется по умолчанию, когда тип явно не задан. В таблицах А и В соединяются только те строки, для которых найдено совпадение. LEFT OUTER - Тип соединения "левое внешнее ". Левое соединение таблиц А и В включает в себя все строки из левой таблицы А и те строки из правой таблицы В, для которых обнаружено совпадение. Для строк из таблицы А, для которых не найдено соответствия в таблице В, в столбцы, извлекаемые из таблицы В, заносятся значения NULL. RIGHT OUTER - Тип соединения "правое внешнее ". Правое соединение таблиц А и В включает в себя все строки из правой таблицы В и те строки из левой таблицы А, для которых обнаружено совпадение. Для строк из таблицы В, для которых не найдено соответствия в таблице А, в столбцы, извлекаемые из таблицы А заносятся значения NULL. FULL OUTER - Тип соединения "полное внешнее ". Это комбинация левого и правого соединений. В полное соединение включаются все строки из обеих таблиц. Для совпадающих строк поля заполняются реальными значениями, для несовпадающих строк поля заполняются в соответствии с правилами левого и правого соединений. UNION JOIN - Соединение объединения является обратным по отношению к внутреннему соединению. Оно включает только те строки из таблиц А и В, для которых не найдено совпадений. В них используются значения NULL для столбцов, полученных из другой таблицы. Если взять полное внешнее соединение и удалить из него строки, полученные в результате внутреннего соединения, то получится соединение объединения. Использование соединенных таблиц часто облегчает восприятие оператора SELECT, особенно, когда используется естественное соединение. Если не использовать соединенные таблицы, то при выборе данных из нескольких таблиц необходимо явно указывать условия соединения в разделе WHERE. Если при этом пользователь указывает сложные критерии отбора строк, то в разделе WHERE смешиваются семантически различные понятия - как условия связи таблиц, так и условия отбора строк см. Синтаксис условных выражений раздела WHERE Условное выражение, используемое в разделе WHERE оператора SELECT должно вычисляться для каждой строки-кандидата, отбираемой оператором SELECT. Условное выражение может возвращать одно из трех значений истинности: TRUE, FALSE или UNKNOUN. Строка-кандидат отбирается в результатирующее множество строк только в том случае, если для нее условное выражение вернуло значение TRUE. Условные выражения имеют следующий синтаксис в целях упрощения изложения приведены не все возможные предикаты: Сравнение поля таблицы и скалярного значения: Сравнение двух сконструированных строк: VOLUME BETWEEN 10 AND Предикат in:: PNUM IN SELECT PD. PNUM IN 1, 2, 3, 5 Предикат like:: Предикат LIKE производит поиск строки-поиска в строке-шаблоне. В строке-шаблоне разрешается использовать два трафаретных символа: Предикат NULL применяется специально для проверки, не равно ли проверяемое выражение null-значению. Кванторы ANY и SOME являются синонимами и полностью взаимозаменяемы. Если указан один из кванторов ANY и SOME, то предикат количественного сравнения возвращает TRUE, если сравниваемое значение совпадает хотя бы с одним значением, возвращаемом в подзапросе select-выражении. Если указан квантор ALL, то предикат количественного сравнения возвращает TRUE, если сравниваемое значение совпадает с каждым значением, возвращаемом в подзапросе select-выражении. Предикат EXIST возвращает значение TRUE, если результат подзапроса select-выражения не пуст. Предикат UNIQUE возвращает TRUE, если в результате подзапроса select-выражения нет совпадающих строк. Предикат MATCH проверяет, будет ли значение, определенное в конструкторе строки совпадать со значением любой строки, полученной в результате подзапроса. Предикат OVERLAPS, является специализированным предикатом, позволяющем определить, будет ли указанный период времени перекрывать другой период времени. Порядок выполнения оператора SELECT Для того чтобы понять, как получается результат выполнения оператора SELECT, рассмотрим концептуальную схему его выполнения. Эта схема является именно концептуальной, так как гарантируется, что результат будет таким, как если бы он выполнялся шаг за шагом в соответствии с этой схемой. На самом деле, реально результат получается более изощренными алгоритмами, которыми "владеет" конкретная СУБД. Выполнение одиночного оператора SELECT Если в операторе присутствуют ключевые слова UNION, EXCEPT и INTERSECT, то запрос разбивается на несколько независимых запросов, каждый из которых выполняется отдельно: Вычисляется прямое декартовое произведение всех таблиц, указанных в обязательном разделе FROM. В результате шага 1 получаем таблицу A. Если в операторе SELECT присутствует раздел WHERE, то сканируется таблица A, полученная при выполнении шага 1. При этом для каждой строки из таблицы A вычисляется условное выражение, приведенное в разделе WHERE. Только те строки, для которых условное выражение возвращает значение TRUE, включаются в результат. Если раздел WHERE опущен, то сразу переходим к шагу 3. Если в условном выражении участвуют вложенные подзапросы, то они вычисляются в соответствии с данной концептуальной схемой. В результате шага 2 получаем таблицу B. Шаг 3 GROUP BY. Если в операторе SELECT присутствует раздел GROUP BY, то строки таблицы B, полученной на втором шаге, группируются в соответствии со списком группировки, приведенным в разделе GROUP BY. Если раздел GROUP BY опущен, то сразу переходим к шагу 4. В результате шага 3 получаем таблицу С. Если в операторе SELECT присутствует раздел HAVING, то группы, не удовлетворяющие условному выражению, приведенному в разделе HAVING, исключаются. Если раздел HAVING опущен, то сразу переходим к шагу 5. В результате шага 4 получаем таблицу D. Каждая группа, полученная на шаге 4, генерирует одну строку результата следующим образом. Вычисляются все скалярные выражения, указанные в разделе SELECT. По правилам использования раздела GROUP BY, такие скалярные выражения должны быть одинаковыми для всех строк внутри каждой группы. Для каждой группы вычисляются значения агрегатных функций, приведенных в разделе SELECT. Если раздел GROUP BY отсутствовал, но в разделе SELECT есть агрегатные функции, то считается, что имеется всего одна группа. Если нет ни раздела GROUP BY, ни агрегатных функций, то считается, что имеется столько групп, сколько строк отобрано к данному моменту. В результате шага 5 получаем таблицу E, содержащую столько колонок, сколько элементов приведено в разделе SELECT и столько строк, сколько отобрано групп. Выполнение операций UNION, EXCEPT, INTERSECT Если в операторе SELECT присутствовали ключевые слова UNION, EXCEPT и INTERSECT, то таблицы, полученные в результате выполнения 1-й стадии, объединяются, вычитаются или пересекаются. Упорядочение результата Если в операторе SELECT присутствует раздел ORDER BY, то строки полученной на предыдущих шагах таблицы упорядочиваются в соответствии со списком упорядочения, приведенном в разделе ORDER BY. Как на самом деле выполняется оператор SELECT Если внимательно рассмотреть приведенный выше концептуальный алгоритм вычисления результата оператора SELECT, то сразу понятно, что выполнять его непосредственно в таком виде чрезвычайно накладно. Даже на самом первом шаге, когда вычисляется декартово произведение таблиц, приведенных в разделе FROM, может получиться таблица огромных размеров, причем практически большинство строк и колонок из нее будет отброшено на следующих шагах. На самом деле в РСУБД имеется оптимизатор , функцией которого является нахождение такого оптимального алгоритма выполнения запроса, который гарантирует получение правильного результата. Схематично работу оптимизатора можно представить в виде последовательности нескольких шагов: Шаг 1 Синтаксический анализ. Поступивший запрос подвергается синтаксическому анализу. На этом шаге определяется, правильно ли вообще с точки зрения синтаксиса SQL сформулирован запрос. В ходе синтаксического анализа вырабатывается некоторое внутренне представление запроса, используемое на последующих шагах. Шаг 2 Преобразование в каноническую форму. Запрос во внутреннем представлении подвергается преобразованию в некоторую каноническую форму. При преобразовании к канонической форме используются как синтаксические, так и семантические преобразования. Синтаксические преобразования например, приведения логических выражений к конъюнктивной или дизъюнктивной нормальной форме, замена выражений "x AND NOT x" на "FALSE", и т. Семантические преобразования используют дополнительные знания, которыми владеет система, например, ограничения целостности. В результате семантических преобразований получается запрос, синтаксически не эквивалентный исходному, но дающий тот же самый результат. Шаг 3 Генерация планов выполнения запроса и выбор оптимального плана. На этом шаге оптимизатор генерирует множество возможных планов выполнения запроса. Каждый план строится как комбинация низкоуровневых процедур доступа к данным из таблиц, методам соединения таблиц. Из всех сгенерированных планов выбирается план, обладающий минимальной стоимостью. При этом анализируются данные о наличии индексов у таблиц, статистических данных о распределении значений в таблицах, и т. Стоимость плана это, как правило, сумма стоимостей выполнения отдельных низкоуровневых процедур, которые используются для его выполнения. В стоимость выполнения отдельной процедуры могут входить оценки количества обращений к дискам, степень загруженности процессора и другие параметры. На этом шаге план, выбранный на предыдущем шаге, передается на реальное выполнение. Во многом качество конкретной СУБД определяется качеством ее оптимизатора. Хороший оптимизатор может повысить скорость выполнения запроса на несколько порядков. Качество оптимизатора определяется тем, какие методы преобразований он может использовать, какой статистической и иной информацией о таблицах он располагает, какие методы для оценки стоимости выполнения плана он знает. Реализация реляционной алгебры средствами оператора SELECT Реляционная полнота SQL Для того, чтобы показать, что язык SQL является реляционно полным, нужно показать, что любой реляционный оператор может быть выражен средствами SQL. На самом деле достаточно показать, что средствами SQL можно выразить любой из примитивных реляционных операторов. Оператор декартового произведения Реляционная алгебра: Поле2, … FROM A, B; или SELECT A. Поле2, … FROM A CROSS JOIN B; Оператор проекции Реляционная алгебра: SELECT DISTINCT X, Y, …, Z FROM A; Оператор выборки Реляционная алгебра: Таким образом, язык SQL является реляционно полным. Остальные операторы реляционной алгебры соединение, пересечение, деление выражаются через примитивные, следовательно, могут быть выражены операторами SQL. Тем не менее, для практических целей приведем их. Оператор соединения Реляционная алгебра: Поле2, … FROM A, B WHERE c; или SELECT A. Поле2, … FROM A CROSS JOIN B WHERE c; Оператор пересечения Реляционная алгебра: Оператор SQL, реализующий деление отношений трудно запомнить, поэтому дадим пример эквивалентного преобразования выражений, представляющих суть запроса. Пусть отношение A содержит данные о поставках деталей, отношение B содержит список всех деталей, которые могут поставляться. Атрибут X является номером поставщика, атрибут Y является номером детали. Разделить отношение A на отношение B означает в данном примере "отобрать номера поставщиков, которые поставляют все детали". Последнее выражение дословно переводится на язык SQL. При переводе выражения на язык SQL нужно учесть, что во внутреннем подзапросе таблица A должна быть переименована, для того чтобы отличать ее от экземпляра этой же таблицы, используемой во внешнем запросе. Выводы Фактически стандартным языком доступа к базам данных в настоящее время стал язык SQL Structured Query Language. Основу языка SQL составляют операторы, условно разбитые не несколько групп по выполняемым функциям: Операторы DDL Data Definition Language - операторы определения объектов базы данных. Операторы DML Data Manipulation Language - операторы манипулирования данными. Операторы защиты и управления данными, и др. Одним из основных операторов DML является оператор SELECT, позволяющий извлекать данные из таблиц и получать ответы на различные запросы. Оператор SELECT содержит в себе все возможности реляционной алгебры. Это означает, что любой оператор реляционной алгебры может быть выражен при помощи подходящего оператора SELECT. Этим доказывается реляционная полнота языка SQL. Различают концептуальную схему выполнения оператора SELECT и фактическую схему его выполнения. Концептуальная схема описывает, в какой логической последовательности должны выполняться операции, чтобы получить результат. При реальном выполнении оператора SELECT на первый план выступает достижение максимальной скорости выполнения запроса. Для этого используется оптимизатор , который, анализируя различные планы выполнения запроса, выбирает наилучший из них. ГиперХост — хостинг сайтов который Вы искали. Виртуальный хостинг, Аренда VPS серверов, Регистрация доменных имен, SSL сертификаты Все для Вашего сайта тут! Суперкомпьютер на основе блокчейна: TNAME KOL PRICE EQU SUMMA Болт. Ru поможет оплатить штрафы ГИБДД PR-акции, размещение рекламы — adv citforum. Пресс-релизы — pr citforum. Обратная связь Информация для авторов. Любой из материалов, опубликованных на этом сервере, не может быть воспроизведен в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав.
Опишем минимальное подмножество языка SQL, опираясь на его реализацию в стандартном интерфейсе ODBC Open Database Connectivity - совместимость открытых баз данных фирмы Microsoft. Операторы языка SQL можно условно разделить на два подъязыка: Несущественные операнды и элементы синтаксиса например, принятое во многих системах программирования правило ставить ";" в конце оператора будем опускать. Этот оператор позволяет удалять созданный ранее индекс с соответствующим именем. Данный оператор позволяет создать представление. Если имена столбцов в представлении не указываются, то будут использоваться имена столбцов из запроса, описываемого соответствующим оператором SELECT. Оператор позволяет удалить созданное ранее представление. Заметим, что при удалении представления таблицы, участвующие в запросе, удалению не подлежат. Удаление представления rерr производится оператором вида:. Функциональные возможности его огромны. Рассмотрим основные из них. Оператор SELECT позволяет производить выборку и вычисления над данными из одной или нескольких таблиц. Результатом выполнения оператора является ответная таблица, которая может иметь ALL , или не иметь DISTINCT повторяющиеся строки. Для таблицы ЕМР, имеющей поля: NAME имя , SAL зарплата , MGR руководитель и DEPT отдел , требуется вывести имена сотрудников и размер их зарплаты, увеличенный на единиц. Вывести названия таких отделов таблицы ЕМР, в которых в данный момент отсутствуют руководители. Оператор SELECT для этого запроса можно записать так:. Выполнение оператора UPDATE состоит в изменении значений в определенных операндом SET столбцах таблицы для тех записей, которые удовлетворяют условию, заданному операндом WHERE. Пусть необходимо увеличить на единиц зарплату тем служащим, которые получают не более по таблице ЕМР. Запрос, сформулированный с помощью оператора SELECT, может выглядеть так:. В первом формате оператор INSERT предназначен для ввода новых записей с заданными значениями в столбцах. Порядок перечисления имен столбцов должен со-. Во втором формате оператор INSERT предназначен для ввода в заданную таблицу новых строк, отобранных из другой таблицы с помощью предложения SELECT. Результатом выполнения оператора DELETE является удаление из указанной таблицы строк, которые удовлетворяют условию, определенному операндом WHERE. Если необязательный операнд WHERE опущен, т. В связис ликвидацией отдела игрушек toy , требуется удалить из таблицы ЕМР всех сотрудников этого отдела. Оператор DELETE для этой задачи будет выглядеть так:. Важнейшая цель проектирования информационной модели - выработка непротиворечивой структурированной интерпретации реально существующей информации изучаемой предметной области и взаимодействия между ее структурными компонентами. Понятие концептуальной модели данных связано с методологией семантического моделирования данных, то есть с представлением данных в контексте их взаимосвязей с другими данными. Для решения задач проектирования сложных систем существуют специальные методологии и стандарты. К таким стандартам относятся методологии семейства IDEF Icam DEFinition, ICAM - Integrated Computer-Aided Manufacturing - первоначально разработанная в конце х гг. С их помощью можно эффективно проектировать, отображать и анализировать модели деятельности широкого спектра сложных систем в различных разрезах. К семейству IDEF относится и стандарт IDEF1 - Information Modeling - методология моделирования информационных потоков внутри системы, позволяющая отображать и анализировать их структуру и взаимосвязи. Методология IDEF1X - один из подходов к семантическому моделированию данных, основанный на концепции "сущность-связь" Entity-Relationship. Это инструмент для анализа информационной структуры систем различной природы. Информационная модель, построенная с помощью IDEF1X -методологии, отображает логическую структуру информации об объектах системы. Таким образом, концептуальная модель , представленная в соответствии со стандартом IDEF1X , является логической схемой базы данных для проектируемой системы. Сущность - некоторый обособленный объект или событие моделируемой системы, имеющий определенный набор свойств - атрибутов. Отдельный элемент этого множества называется "экземпляром сущности". Сущность может обладать одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый образец сущности, и может обладать любым количеством связей с другими сущностями. Сущность может обладать любым количеством наследуемых атрибутов, но наследуемый атрибут должен быть частью первичного ключа сущности-родителя. Для каждого экземпляра сущности должно существовать значение каждого его атрибута правило необращения в нуль - Not Null. Ни один из экземпляров сущности не может обладать более чем одним значением для ее атрибута. Сущность изображается на ER-диаграмме в виде прямоугольника, в верхней части которого приводится ее название; далее следует список атрибутов. Ключевые атрибуты могут быть выделены подчеркиванием или иным способом. Стандарт IDEF1X описывает способы изображения двух типов сущностей - независимой и зависимой , и связей - идентифицирующих и неидентифицирующих см. Изображение сущностей и связей по стандарту IDEF1X. Сущность является независимой , если каждый ее экземпляр может быть однозначно идентифицирован без определения его связей с другими сущностями. Сущность называется зависимой , если однозначная идентификация ее экземпляра зависит от его связей с другими сущностями. Сущность может обладать атрибутами, которые наследуются через связь с родительской сущностью. Последние обычно являются внешними ключами FK на рис. Если внешний ключ сущности используется в качестве ее первичного ключа PK или как часть составного первичного ключа, то сущность является зависимой от родительской сущности. Если внешний ключ не является первичным и не входит в составной первичный ключ, то сущность является независимой от родительской сущности. Если сущность является зависимой , то связь ее с родительской сущностью называется идентифицирующей , в противном случае - неидентифицирующей. Связь изображается на ER-диаграмме линией, проводимой между сущностью-родителем и сущностью-потомком с точкой на конце линии у сущности-потомка. Связи дается имя, выражаемое грамматической формой глагола. Для связи дополнительно может присутствовать указание мощности: Имя связи всегда формируется с точки зрения родителя, так что может быть образовано предложение, если соединить имя сущности родителя, имя связи, выражение мощности и имя сущности-потомка например "много СТУДЕНТов - сдают - ЭКЗАМЕН". Принципы изображения концептуальных моделей баз данных стандарта IDEF1 и IDEF1X используют CASE Studio и другие CASE-средства. Подобные системы позволяют на основе концептуальной модели генерировать физическую модель и программный код создания базы данных для большинства наиболее распространенных СУБД и серверов баз данных. Выбор системы управления баз данных СУБД представляет собой сложную многопараметрическую задачу и является одним из важных этапов при разработке приложений баз данных. Выбранный программный продукт должен удовлетворять как текущим, так и будущим потребностям предприятия, при этом следует учитывать финансовые затраты на приобретение необходимого оборудования, самой системы, разработку необходимого программного обеспечения на ее основе, а также обучение персонала. Кроме того, необходимо убедиться, что новая СУБД способна принести предприятию реальные выгоды. Очевидно, наиболее простой подход при выборе СУБД основан на оценке того, в какой мере существующие системы удовлетворяют основным требованиям создаваемого проекта информационной системы. Более сложным и дорогостоящим вариантом является создание испытательного проекта на основе нескольких СУБД и последующий выбор наиболее подходящего из кандидатов. Но и в этом случае необходимо ограничивать круг возможных систем, опираясь на некие критерии отбора. Вообще говоря, перечень требований к СУБД, используемых при анализе той или иной информационной системы, может изменяться в зависимости от поставленных целей. Тем не менее, можно выделить несколько групп критериев:. Существует множество моделей данных; самые распространенные - иерархическая, сетевая, реляционная, постреляционная, многомерная, объектно-ориентированная. Вопрос об использовании той или иной модели должен решаться на начальном этапе проектирования информационной системы. Триггеры и хранимые процедуры. Триггер - программа базы данных, вызываемая всякий раз при вставке, изменении или удалении строки таблицы. Триггеры обеспечивают проверку любых изменений на корректность, прежде чем эти изменения будут приняты. Хранимая процедура — программа, которая хранится на сервере и может вызываться клиентом. Поскольку хранимые процедуры выполняются непосредственно на сервере базы данных, обеспечивается более высокое быстродействие, нежели при выполнении тех же операций средствами клиента БД. В различных программных продуктах для реализации триггеров и хранимых процедур используются различные инструменты. Некоторые современные системы имеют встроенные дополнительные средства контекстного поиска. Здесь следует учесть два фактически независимых критерия: В то время как отклонения базовых наборов типов данных у современных систем от некоего стандартного, обычно, невелики, механизмы расширения типов данных в системах того или иного производителя существенно различаются. Все современные системы совместимы со стандартным языком доступа к данным SQL, однако многие из них реализуют те или иные расширения данного стандарта. Мобильность — это независимость системы от среды, в которой она работает. Средой в данном случае является как аппаратура, так и программное обеспечение операционная система. При выборе СУБД необходимо учитывать, сможет ли данная система соответствовать росту информационной системы, причем рост может проявляться в увеличении числа пользователей, объема хранимых данных и объеме обрабатываемой информации. Основной причиной применения информационных систем на основе баз данных является стремление объединить взгляды на всю информацию организации. Самый простой и надежный подход - централизация хранения и обработки данных на одном сервере. К сожалению, это не всегда возможно и приходится применять распределенные базы данных. Различные системы имеют разные возможности управления распределенными базами данных. Многие системы позволяют использовать широкий диапазон сетевых протоколов и служб для работы и администрирования. Контроль использования памяти компьютера. Система может иметь возможность управления использованием, как оперативной памяти, так и дискового пространства. Во втором случае это может выражаться, например, в сжатии баз данных, или удалении избыточных файлов. Многие современные системы включают в себя возможности самоконфигурирования, которые, как правило, опираются на результаты работы сервисов самодиагностики производительности. Данная возможность позволяет выявить слабые места конфигурации системы и автоматически настроить ее на максимальную производительность. Многие производители СУБД выпускают также средства разработки приложений для своих систем. Как правило, эти средства позволяют наилучшим образом реализовать все возможности сервера, поэтому при анализе СУБД стоит рассмотреть также и возможности средств разработки приложений. Некоторые системы имеют средства автоматического проектирования, как баз данных, так и прикладных программ. Средства проектирования различных производителей могут существенно различаться. Поддержка большого количества национальных языков расширяет область применения системы и приложений, построенных на ее основе. При разработке различных приложений зачастую возникает необходимость использовать возможности среды Internet. Средства разработки некоторых производителей имеют большой набор инструментов для построения приложений под Web. Широкий спектр используемых языков программирования повышает доступность системы для разработчиков, а также может существенно повлиять на быстродействие и функциональность создаваемых приложений. Рейтинг TPC Transactions per Cent. Для тестирования производительности применяются различные средства, и существует множество тестовых рейтингов. Одним из самых популярных и объективных является TPC-анализ производительности систем. Фактически TPC анализ рассматривает композицию СУБД и аппаратуры, на которой эта СУБД работает. Показатель TPC — это отношение количества запросов обрабатываемых за некий промежуток времени к стоимости всей системы. Для обеспечения параллельной обработки данных существует, как минимум, два подхода: При использовании непроцедурных языков запросов их выполнение может быть неоптимальным. Поэтому необходимо произвести процесс оптимизации запросов, то есть выбрать такой способ выполнения, когда по начальному представлению запроса путем его синтаксических и семантических преобразований вырабатывается процедурный план выполнения запроса, наиболее оптимальный при существующих в базе данных управляющих структурах. Понятие надежности системы имеет много смыслов — это и сохранность информации независящая от любых сбоев, и безотказность работы системы в любых условиях, и обеспечение защиты данных от несанкционированного доступа. При возникновении программных или аппаратных сбоев целостность, да и работоспособность всей системы может быть нарушена. От того, как эффективно спланирован механизм восстановления после сбоев, зависит жизнеспособность системы. В результате аппаратного сбоя может быть частично поврежден или выведен из строя носитель информации и тогда восстановление данных невозможно, если не было предусмотрено резервное копирование базы данных, или ее части. Резервное копирование спасает и в ситуациях, когда происходит логический сбой системы, например при ошибочном удалении таблиц. Существует множество механизмов резервирования данных хранение одной или более копий всей базы данных, хранение копии ее части, копирование логической структуры и т. Зачастую в систему закладывается возможность использования нескольких таких механизмов. При выполнении транзакции применяется простое правило — либо транзакция выполняется полностью, либо не выполняется вообще. Это означает, что в случае сбоев, все результаты недоведенных до конца транзакций должны быть аннулированы. Механизм отката может иметь различное быстродействие и эффективность. Информационная система организации почти всегда включает в себя секретную информацию, поэтому для предотвращения несанкционированного доступа используется служба идентификации пользователей. Уровень защиты может быть различным. Кроме непосредственной идентификации пользователей при входе в систему может использоваться также механизм шифрования данных при передаче по линиям связи. Максимальный размер адресуемой памяти. Поскольку почти все современные системы используют свою файловую систему, немаловажным фактором является то, какой максимальный объем физической памяти они могут использовать. Операционные системы, под управлением которых способна работать СУБД. Качество и полнота документации. К сожалению, не все системы имеют полную и подробную документацию. Возможность использования национальных языков не во всех системах реализована полностью. Как правило, производители СУБД используют определенные модели формирования стоимости. Например, стоимость одного и того же продукта может существенно изменяться в зависимости от того, сколько пользователей будет с ним работать. Даже если просто отмечать насколько хороши или плохи выделенные параметры в случае каждой конкретной СУБД, то сравнение уже двух различных систем является трудоемкой задачей. Тем не менее, четкий и глубокий сравнительный анализ на основании вышеперечисленных критериев в любом случае поможет рационально выбрать подходящую систему для конкретного проекта, и затраченные усилия не будут напрасными. Перечень критериев поможет осознать масштабность задачи и выполнить ее адекватную постановку. Следует отметить, что по существующей практике решение об использовании той или иной СУБД принимает один человек — обычно, руководитель предприятия, а он может опираться отнюдь не на технические критерии. Здесь свою роль могут сыграть такие, с технической точки зрения, незначительные факторы как рекламная раскрутка компании-производителя СУБД, использование конкретных систем на других предприятиях, стоимость. При этом последний фактор может трактоваться в двух противоположных смыслах в зависимости от финансового состояния и политики предприятия. С одной стороны, это может быть принцип, — чем дороже, тем лучше. Очевидно, последний подход чреват коллизиями и не может привести к успеху в долгосрочной работе. Министерство внутренних дел РФ нижегородский юридический институт. Е-MFIL — электронная почта. Добавление нового почтового ящика, создание нового сообщения, получение, просмотр почты, удаление сообщения, социальные се Собрание трудового коллектива Профконсультант. Рабочий Охрана труда Патриотическое воспитание Дворник Всеобуч Спортивно-оздоровительная работа Материальное обеспечение и ремонт Расписания Кружки и Сохрани ссылку в одной из сетей: Основные операторы SQL Основные операторы языка Опишем минимальное подмножество языка SQL, опираясь на его реализацию в стандартном интерфейсе ODBC Open Database Connectivity - совместимость открытых баз данных фирмы Microsoft. Оператор создания таблицы имеет формат вида: Оператор удаления индекса имеет формат вида: Оператор создания представления имеет формат вида: Оператор удаления представления имеет формат вида: Удаление представления rерr производится оператором вида: Оператор выборки записей имеет формат вида: Оператор SELECT для этого запроса можно записать так: SELECT dept FROM emp WHERE mgr is NULL. Оператор изменения записей имеет формат вида: Запрос, сформулированный с помощью оператора SELECT, может выглядеть так: Оператор вставки новых записей имеет форматы двух видов: Ввести в таблицу ЕМР запись о новом сотруднике. Для этого можно записать, такой оператор вида: INSERT INTO emp VALUES "Ivanov", , "Lee", "cosmetics". Оператор удаления записей имеет формат вида: Оператор DELETE для этой задачи будет выглядеть так: Концептуальная модель базы данных Использование методологии IDEF1X для разработки концептуальной модели данных Важнейшая цель проектирования информационной модели - выработка непротиворечивой структурированной интерпретации реально существующей информации изучаемой предметной области и взаимодействия между ее структурными компонентами Понятие концептуальной модели данных связано с методологией семантического моделирования данных, то есть с представлением данных в контексте их взаимосвязей с другими данными. Информационная модель, построенная с помощью IDEF1X -методологии, отображает логическую структуру информации об объектах системы Таким образом, концептуальная модель , представленная в соответствии со стандартом IDEF1X , является логической схемой базы данных для проектируемой системы Основными объектами концептуальной модели являются сущности и связи. Правила для атрибутов сущности: Каждый атрибут должен иметь уникальное имя. Сущность может обладать любым количеством атрибутов. Изображение сущностей и связей по стандарту IDEF1X Каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями. Тем не менее, можно выделить несколько групп критериев: Моделирование данных Особенности архитектуры и функциональные возможности Контроль работы системы Особенности разработки приложений Производительность Надежность Требования к рабочей среде Смешанные критерии Моделирование данных. Особенности архитектуры и функциональные возможности. Контроль работы системы Контроль использования памяти компьютера. Кроме непосредственной идентификации пользователей при входе в систему может использоваться также механизм шифрования данных при передаче по линиям связи Требования к рабочей среде. Минимальные требования к оборудованию. БД содержит информацию об учениках школы: Ломоносова был создан Учебно-научный межфакультетский и междисциплинарный Центр магнитной томографии и спектроскопии. Центр был оснащен МР-томографом Tomikon S50 фирмы Bruker 0.
Перевод текст text
Монтаж камер видеонаблюдения своими руками
Справочник по судебным делам в казахстане
Игрушка собачка своими руками из фетра
L тианин инструкция