Linguaggi per basi di dati

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1 Linguaggi per basi di dati operazioni sullo schema DDL: data definition language operazioni sui dati DML: data manipulation language interrogazione ("query") aggiornamento Linguaggi di interrogazione per basi di dati relazionali Dichiarativi : specificano le proprietà del risultato ("che cosa") Procedurali specificano le modalità di generazione del risultato ("come")

2 Linguaggi di interrogazione Algebra relazionale: procedurale Calcolo relazionale: dichiarativo (teorico) SQL (Structured Query Language): parzialmente dichiarativo (reale) QE (Query by Example): dichiarativo (reale)

3 Algebra relazionale Insieme di operatori su relazioni che producono relazioni e possono essere composti Operatori dell'algebra relazionale unione, intersezione, differenza ridenominazione selezione proiezione join (join naturale, prodotto cartesiano, theta-join) Operatori insiemistici le relazioni sono insiemi i risultati debbono essere relazioni è possibile applicare unione, intersezione, differenza solo a relazioni definite sugli stessi attributi

4 Laureati Matricola 7274 Nome Rossi Età Neri Verdi Unione Laureati Quadri Quadri Matricola Matricola Nome Età 7274 Rossi Neri Verdi Neri 33 Nome Neri Neri Verdi Età

5 Laureati Matricola 7274 Nome Rossi Età Neri Verdi Intersezione Quadri Matricola 9297 Nome Neri Età Neri Verdi Laureati Quadri Matricola Nome Età 7432 Neri Verdi 45

6 Differenza Laureati Quadri Matricola Nome Età 7274 Rossi Neri Verdi 45 Matricola Nome Neri Neri Verdi Età Laureati Quadri Matricola Nome Età 7274 Rossi Neri Verdi 45

7 Un unione sensata ma impossibile Paternità Maternità Padre Adamo Adamo Abramo Figlio Abele Caino Isacco Madre Eva Eva Sara Figlio Abele Set Isacco Paternità Maternità??

8 Ridenominazione operatore monadico (con un argomento) "modifica lo schema" lasciando inalterata l'istanza dell'operando Paternità Padre Figlio Adamo Abele Adamo Caino Abramo Isacco REN Genitore Padre (Paternità) Genitore Adamo Adamo Abramo Figlio Abele Caino Isacco

9 Paternità Padre Adamo Adamo Abramo Figlio Abele Caino Isacco REN Genitore Padre (Paternità) Genitore Figlio Adamo Abele Adamo Caino Abramo Isacco Maternità Madre Eva Eva Sara Figlio Abele Set Isacco REN Genitore Madre (Maternità) Genitore Figlio Eva Abele Eva Set Sara Isacco

10 REN Genitore Padre (Paternità) Genitore Figlio Adamo Abele Adamo Caino Abramo Isacco REN Genitore Madre (Maternità) Genitore Figlio Eva Abele Eva Set Sara Isacco REN Genitore Padre (Paternità) REN Genitore Madre (Maternità) Genitore Figlio Adamo Abele Adamo Caino Abramo Isacco Eva Abele Eva Set Sara Isacco

11 Impiegati Cognome Rossi Neri Ufficio Roma Milano Stipendio Operai Cognome runi Verdi Fabbrica Monza Latina Salario REN Sede, Retribuzione Ufficio, Stipendio (Impiegati) REN Sede, Retribuzione Fabbrica, Salario (Operai) Cognome Sede Retribuzione Rossi Roma 55 Neri Milano 64 runi Monza 45 Verdi Latina 55

12 SELEZIONE operatore monadico produce un risultato che ha lo stesso schema ell'operando contiene un sottoinsieme delle ennuple dell'operando, quelle che soddisfano una condizione Impiegati Matricola Cognome Filiale Stipendio 7309 Rossi Roma Neri Milano Milano Milano Neri Napoli 64 impiegati che guadagnano più di 50 guadagnano più di 50 e lavorano a Milano hanno lo stesso nome della filiale presso cui lavorano

13 Selezione, sintassi e semantica Sintassi: SEL Condizione (Operando) Condizione: espressione booleana Semantica: il risultato contiene le ennuple dell'operando che soddisfano la condizione

14 Impiegati Matricola Cognome Filiale Stipendio Rossi Roma 55 Neri Milano 64 Milano Milano 44 Neri Napoli 64 impiegati che guadagnano più di 50 SEL Stipendio > 50 (Impiegati) Impiegati Matricola Cognome Filiale Stipendio 7309 Rossi Roma Neri Milano Milano Neri Milano Napoli Neri Napoli 64

15 impiegati che guadagnano più di 50 e lavorano a Milano SEL Stipendio > 50 AND Filiale = 'Milano' (Impiegati) impiegati che hanno lo stesso nome della filiale presso cui lavorano SEL Cognome = Filiale (Impiegati)

16 Proiezione operatore monadico produce un risultato che ha parte degli attributi dell'operando contiene ennuple cui contribuiscono tutte le ennuple dell'operando Selezione e proiezione operatori "ortogonali" selezione: decomposizione orizzontale proiezione: decomposizione verticale

17 proiezione selezione

18 Proiezione, sintassi e semantica sintassi PROJ ListaAttributi (Operando) semantica il risultato contiene le ennuple ottenute da tutte le ennuple dell'operando ristrette agli attributi nella lista

19 Impiegati Matricola matricola e cognome di tutti gli impiegati PROJ Matricola, Cognome (Impiegati) Matricola Cognome Filiale Stipendio Neri Napoli 55 Neri Milano 64 Rossi Roma 44 Rossi Roma 64 Cognome Filiale Stipendio Neri Napoli 55 Neri Milano 64 Rossi Roma 44 Rossi Roma 64 cognome e filiale di tutti gli impiegati PROJ Cognome, Filiale (Impiegati)

20 Cardinalità delle proiezioni una proiezione contiene al più tante ennuple quante l'operando può contenerne di meno se X è una superchiave di R, allora PROJ X (R) contiene esattamente tante ennuple quante R Selezione e proiezione Combinando selezione e proiezione, possiamo estrarre interessanti informazioni da una relazione

21 Impiegati Matricola Cognome Filiale Stipendio Neri Napoli 55 Neri Milano 64 Rossi Roma 44 Rossi Roma 64 matricola e cognome degli impiegati che guadagnano più di 50 Matricola Cognome Filiale Stipendio 7309 Rossi Roma Neri Milano Milano Neri Milano Napoli Neri Napoli 64 PROJ Matricola,Cognome (SEL Stipendio > 50 (Impiegati) )

22 Combinando selezione e proiezione, possiamo estrarre informazioni da una relazione non possiamo però correlare informazioni presenti in relazioni diverse Join il join è l'operatore più interessante dell'algebra relazionale permette di correlare dati in relazioni diverse Prove scritte in un concorso pubblico I compiti sono anonimi e ad ognuno è associata una busta chiusa con il nome del candidato Ciascun compito e la relativa busta vengono contrassegnati con uno stesso numero

23 Numero Voto Numero Candidato 1 Mario Rossi 2 Nicola Russo 3 Mario ianchi 4 Remo Neri Numero Candidato Mario Rossi Nicola Russo Mario ianchi Remo Neri Voto Sono stati correlati dati diversi in relazioni diverse sulla base di valori uguali in attributi con lo stesso nome

24 Join naturale operatore binario (generalizzabile) produce un risultato sull'unione degli attributi degli operandi con ennuple costruite ciascuna a partire da una ennupla di ognuno degli operandi Join, sintassi e semantica R 1 (X 1 ), R 2 (X 2 ) R 1 JOIN R 2 è una relazione su X 1 X 2 { t su X 1 X 2 esistono t 1 R 1 e t 2 R 2 con t[x 1 ]=t 1 e t[x 2 ] =t 2 }

25 Impiegato Rossi Reparto A Reparto A Capo Mori Neri runi ianchi Impiegato Reparto Capo Rossi A Mori Neri runi ianchi runi ogni ennupla contribuisce al risultato: join completo (ciascuna ennupla di ciascun operando contribuisce ad almeno una ennupla del risultato)

26 Reparto C Reparto D C Impiegato Rossi Neri ianchi Capo Mori runi Capo Mori runi Reparto A Un join non completo Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi Mori Un join vuoto Impiegato Reparto Capo

27 Un join completo, con n x m ennuple Impiegato Reparto Reparto Capo Rossi A A Mori Neri runi Impiegato Reparto Capo Rossi Mori Rossi runi Neri Mori ianchi runi

28 Cardinalità del join Il join di R 1 e R 2 contiene un numero di ennuple compreso fra zero e il prodotto di R 1 e R 2 se il join coinvolge una chiave di R 2, allora il numero di ennuple è compreso fra zero e R 1 se il join coinvolge una chiave di R 2 e un vincolo di integrità referenziale, allora il numero di ennuple è pari a R 1 R 1 (A,), R 2 (,C) in generale 0 R 1 JOIN R 2 R 1 R 2 se è chiave in R 2 0 R 1 JOIN R 2 R 1 se è chiave in R 2 ed esiste vincolo di integrità referenziale fra (in R 1 ) e R 2 : R 1 JOIN R 2 = R 1

29 Join, una difficoltà Impiegato Reparto Reparto Capo Rossi A Mori Neri C runi ianchi Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi Mori alcune ennuple non contribuiscono al risultato: vengono "tagliate fuori"

30 Join esterno Il join esterno estende, con valori nulli, le ennuple che verrebbero tagliate fuori da un join (interno) esiste in tre versioni: sinistro, destro, completo sinistro: mantiene tutte le ennuple del primo operando, estendendole con valori nulli, se necessario destro:... del secondo operando... completo: di entrambi gli operandi...

31 Impiegati Reparti Impiegato Reparto Reparto Capo Rossi A Mori Neri C runi ianchi Impiegati JOIN LEFT Reparti Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi Mori Rossi A NULL

32 Impiegati Reparti Impiegato Reparto Reparto Capo Rossi A Mori Neri C runi ianchi Impiegati JOIN RIGHT Reparti Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi Mori NULL C runi

33 Impiegati Reparti Impiegato Reparto Reparto Capo Rossi A Mori Neri C runi ianchi Impiegati JOIN FULL Reparti Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi Mori Rossi A NULL NULL C runi

34 Join e proiezioni Impiegato Reparto Reparto Capo Rossi A Mori Neri C runi ianchi Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi Mori Impiegato Reparto Reparto Capo Neri Mori ianchi

35 Impiegato Neri ianchi Verdi Proiezioni e join Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi runi Verdi A ini Reparto A Reparto A Impiegato Reparto Capo Neri Mori ianchi runi Neri runi ianchi Mori Verdi A ini Capo Mori runi ini

36 R 1 (X 1 ), R 2 (X 2 ) Join e proiezioni PROJ X1 (R 1 JOIN R 2 ) R 1 R(X), X = X 1 X 2 (PROJ X1 (R)) JOIN (PROJ X2 (R)) R

37 Prodotto cartesiano un join naturale su relazioni senza attributi in comune contiene sempre un numero di ennuple pari al prodotto delle cardinalità degli operandi (le ennuple sono tutte combinabili )

38 Impiegati Reparti Impiegato Reparto Codice Capo Rossi A A Mori Neri runi ianchi Impiegati JOIN Reparti Impiegato Reparto Codice Capo Rossi A A Mori Rossi A runi Neri A Mori Neri runi ianchi A Mori ianchi runi

39 Il prodotto cartesiano, in pratica, ha senso (quasi) solo se seguito da selezione: SEL Condizione (R 1 JOIN R 2 ) L'operazione viene chiamata theta-join e indicata con R 1 JOIN Condizione R 2 Perché "theta-join"? La condizione C è spesso una congiunzione (AND) di atomi di confronto A 1 ϑ A 2 dove ϑ è uno degli operatori di confronto (=, >, <, ) se l'operatore è sempre l'uguaglianza (=) allora si parla di equijoin

40 Impiegati Reparti Impiegato Reparto Codice Rossi A A Neri ianchi Impiegati JOIN Reparto=Codice Reparti Capo Mori runi Impiegato Reparto Codice Capo Rossi A A Mori Rossi Neri A runi ianchi Neri A runi Mori Neri runi ianchi A Mori ianchi runi

41 Impiegati Reparti Impiegato Reparto Reparto Capo Rossi A A Mori Neri runi ianchi Impiegati JOIN Reparti

42 Join naturale ed equi-join Impiegati Impiegato Reparto Reparti Reparto Capo Impiegati JOIN Reparti PROJ Impiegato,Reparto,Capo ( SEL Reparto=Codice ( Impiegati JOIN REN Codice Reparto (Reparti) ))

43 Esempi Impiegati Matricola Nome Età Stipendio 7309 Rossi ianchi Neri runi Mori Lupi Supervisione Impiegato Capo

44 Trovare matricola, nome, età e stipendio degli impiegati che guadagnano più di 40 milioni SEL Stipendio>40 (Impiegati)

45 Matricola Nome Età Stipendio Rossi ianchi runi Mori Neri runi Lupi Mori Lupi SEL Stipendio>40 (Impiegati)

46 Trovare matricola, nome ed età degli impiegati che guadagnano più di 40 milioni PROJ Matricola, Nome, Età (SEL Stipendio>40 (Impiegati))

47 Matricola Nome Età Stipendio Rossi ianchi runi Mori Neri runi Lupi Mori Lupi PROJ Matricola, Nome, Età ( SEL Stipendio>40 (Impiegati) )

48 Trovare le matricole dei capi degli impiegati che guadagnano più di 40 milioni

49 Impiegati Matricola Nome Età Stipendio 7309 Rossi ianchi runi Mori Neri runi Lupi Mori Lupi Supervisione Impiegato Capo Supervisione PROJ Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola JOIN Impiegato=Matricola (SEL SEL Stipendio>40 (SEL Stipendio>40 Stipendio>40 (Impiegati)) (Impiegati)))

50 Trovare nome e stipendio dei capi degli impiegati che guadagnano più di 40 milioni

51 Impiegati Matricola Nome Età Stipendio 7309 Rossi ianchi Neri runi Mori Lupi Supervisione Impiegato Capo

52 Trovare nome e stipendio dei capi degli impiegati che guadagnano più di 40 milioni PROJ Capo Nome,Stipendio (Supervisione ( JOIN Impiegato=Matricola Impiegati JOIN (SEL Matricola=Capo Stipendio>40 (Impiegati))) PROJ Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola (SEL Stipendio>40 (Impiegati))))

53 PROJ Matr,Nome,Stip,MatrC,NomeC,StipC (SEL Stipendio>StipC ( REN MatrC,NomeC,StipC,EtàC Matr,Nome,Stip,Età (Impiegati) JOIN MatrC=Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola Impiegati))) Quale problema viene risolto? Partire dall esempio ed eseguire a pezzi!!! Ma da dove cominciamo?

54 Impiegati Matricola Nome Età Stipendio 7309 Rossi ianchi Neri runi Mori Lupi Supervisione Impiegato Capo

55 PROJ Matr,Nome,Stip,MatrC,NomeC,StipC (SEL Stipendio>StipC ( REN MatrC,NomeC,StipC,EtàC Matr,Nome,Stip,Età (Impiegati) JOIN MatrC=Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola Impiegati))) Supervisione JOIN Impiegato=Matricola Impiegati Chiamiamo X il risultato REN MatrC,NomeC,StipC,EtàC Matr,Nome,Stip,Età (Impiegati) Chiamiamo Y il risultato PROJ Matr,Nome,Stip,MatrC,NomeC,StipC (SEL Stipendio>StipC (Y JOIN MatrC=Capo (X))) Ed ora possiamo rispondere?

56 Trovare gli impiegati che guadagnano più del proprio capo, mostrando matricola, nome e stipendio dell'impiegato e del capo

57 Ed ora si risolva il seguente problema: Trovare le matricole dei capi i cui impiegati guadagnano tutti più di 40 milioni

58 Impiegati Matricola Nome Età Stipendio 7309 Rossi ianchi Neri runi Mori Lupi Supervisione Impiegato Capo

59 Trovare le matricole dei capi i cui impiegati guadagnano tutti più di 40 milioni PROJ Capo (Supervisione) - PROJ Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola (SEL Stipendio 40 (Impiegati)))