Gestione di basi di dati relazionali con SQL (parte I) Linguaggi per basi di dati

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1 Gestione di basi di dati relazionali con SQL (parte I) Gian Pietro Picco Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di, Italy picco@elet.polimi.it Linguaggi per basi di dati I linguaggi per la definizione dei dati (Data Definition Language, DDL) sono usati per definire gli schemi logici, fisici e il controllo degli accessi I linguaggi di manipolazione dei dati (Data Manipulation Language, DML) sono usati per l interrogazione e l aggiornamento dei dati delle istanze della base dati L accesso ai dati viene effettuato: con linguaggi testuali interattivi, es. SQL con linguaggi tradizionali (es. C) equipaggiati con librerie che contengono comandi simili a quelli interattivi con linguaggi di sviluppo ad hoc che contengono comandi simili a quelli interattivi con interfacce amichevoli e non-testuali Gian Pietro Picco - Informatica A 2

2 Utenti di basi di dati L amministratore della base dati (Database Administrator, DBA) è responsabile del progetto, controllo e amministrazione, e usa prevalentemente il DDL I progettisti e programmatori di applicazioni definiscono e realizzano i programmi che accedono alla base dati, e usano prevalentemente il DML o le interfacce non-testuali Gli utenti usano la base dati per le loro attività: gli utenti finali utilizzano programmi che realizzano attività frequenti e predefinite gli utenti casuali sono in grado di impiegare i linguaggi interattivi formulando le interrogazioni a loro necessarie Gian Pietro Picco - Informatica A 3 Il linguaggio SQL SQL (Structured Query Language) è nato nella seconda metà degli anni 70, ed è uno standard: SQL-1 (o SQL- 89), SQL-2 (o SQL-92) e SQL-3 (o SQL-99, in via di approvazione) SQL-92 è il più diffuso, ma esistono prodotti che forniscono interpreti SQL con sintassi e semantica diverse dallo standard (es. MS Access) Contiene sia le funzionalità di DDL che di DML In questo corso vedremo solo una parte del DML SQL è solitamente interpretato, ma può essere compilato quando impiegato con un linguaggio ospite Gian Pietro Picco - Informatica A 4

3 Esempio di riferimento: schemi concettuale e logico Codice Nome Città Quantità Codice Nome Città Grado Azienda (0,m) Scarico (1,n) Prodotto Nome Codice (1,p) Inquinante Stato PesoSpec Città AZIENDA(CodA,, Grado, Città) INQUINANTE(CodI, NomeI, Stato, PesoSpec, Città) PRODOTTO(CodP,NomeP, Città) SCARICO(CodA, CodI, CodP, Quantità) Gian Pietro Picco - Informatica A 5 Esempio di riferimento: istanza della base di dati AZIENDA CodA Grado Città A1 Colle & Vernici 20 A2 Factotum SpA 10 A3 SuperClean Inc. 30 A4 Elektron Srl. 20 A5 Acme Ltd. 30 Bologna INQUINANTE CodI NomeI Stato PesoSpec Città I1 Anidride solforosa G 12 I2 Diossina G 17 I3 Ammoniaca L 17 Venezia I4 Biossido di azoto S 14 I5 Mercurio S 12 I6 Acido cloridrico G 19 PRODOTTO SCARICO CodA CodI CodP Qtà A1 I1 P1 200 A1 I1 P4 700 A2 I3 P1 400 A2 I3 P2 200 A2 I3 P3 200 A2 I3 P4 500 A2 I3 P5 600 A2 I3 P6 400 A2 I3 P7 800 A2 I5 P2 100 A3 I3 P1 200 A3 I4 P2 500 A4 I6 P3 300 A4 I6 P7 300 A5 I2 P2 200 A5 I2 P4 100 A5 I5 P5 500 A5 I5 P7 100 A5 I6 P2 200 A5 I1 P4 100 A5 I3 P4 200 A5 I4 P4 800 A5 I5 P4 400 CodP NomeP Città P1 Detersivo P2 Vernice Venezia P3 Batteria Bologna P4 Detergente Bologna P5 Collante P6 Nastro magnetico Firenze P7 Trasformatore Gian Pietro Picco - Informatica A A5 I6 P

4 Manipolazione dei dati SQL esprime le interrogazioni in modo dichiarativo, cioè specifica cosa cercare nella base dati ma non come cercarlo (all opposto dei linguaggi procedurali) Ciò significa che non si possono (e non si devono) fare assunzioni sull efficienza di una interrogazione: gli aspetti (procedurali) di ottimizzazione sono completamente gestiti dall interprete SQL SQL opera su insiemi di dati come nel modello relazionale, ma alcuni suoi costrutti vengono meno a questa caratteristica Gian Pietro Picco - Informatica A 7 Una semplice query SQL Visualizzare il nome e il peso specifico degli inquinanti prodotti nella città di. INQUINANTE CodI NomeI Stato PesoSpec Città I1 Anidride solforosa G 12 I2 Diossina G 17 I3 Ammoniaca L 17 Venezia I4 Biossido di azoto S 14 I5 Mercurio S 12 I6 Acido cloridrico G 19 SELECT NomeI, PesoSpec FROM INQUINANTE WHERE Città = ; NomeI PesoSpec Anidride solforosa 12 Biossido di azoto 14 Acido cloridrico 19 Gian Pietro Picco - Informatica A 8

5 Inclusione di tutti gli attributi nel risultato Visualizzare tutte le informazioni relative agli inquinanti prodotti nella città di. INQUINANTE CodI NomeI Stato PesoSpec Città I1 Anidride solforosa G 12 I2 Diossina G 17 I3 Ammoniaca L 17 Venezia I4 Biossido di azoto S 14 I5 Mercurio S 12 I6 Acido cloridrico G 19 SELECT * FROM INQUINANTE WHERE Città = ; Questa interrogazione è equivalente a SELECT CodI, NomeI, Stato, PesoSpec, Città FROM INQUINANTE WHERE Città = ; ed è semplicemente una scorciatoia sintattica Gian Pietro Picco - Informatica A 9 Osservazioni circa i duplicati Visualizzare tutte le città in cui viene prodotto un inquinante. SELECT Città FROM INQUINANTE; Città Venezia I duplicati non vengono eliminati In questo caso, SQL non mantiene la semantica del modello logico relazionale, in cui non sono ammessi duplicati degli elementi di un istanza di relazione I duplicati non vengono eliminati per default, ma soltanto quando viene usata la clausola DISTINCT: SELECT DISTINCT Città FROM INQUINANTE; Città Venezia Gian Pietro Picco - Informatica A 10

6 Espressioni booleane in WHERE Visualizzare il nome delle aziende con sede a e grado di pericolosità superiore o pari a 20. AZIENDA CodA Grado Città A1 Colle & Vernici 20 A2 Factotum SpA 10 A3 SuperClean Inc. 30 A4 Elektron Srl. 20 A5 Acme Ltd. 30 Bologna SELECT WHERE Città = AND Grado >= 20; SuperClean Inc. Le espressioni in WHERE sono ottenute combinando predicati semplici (costruiti con gli operatori =, <>, <, >, <=, >=) mediante gli operatori booleani AND, OR, NOT Gian Pietro Picco - Informatica A 11 Espressioni booleane in WHERE Oltre ai comuni operatori già menzionati, SQL supporta anche altri due operatori: LIKE per ricerche testuali e IS NULL per la gestione dei valori nulli Visualizzare i nomi delle aziende che contengono almeno una C seguita da almeno una L oppure la cui prima parola inizia per A ed è lunga 4 lettere. SELECT WHERE LIKE %C%L% OR LIKE A % ; Colle & Vernici SuperClean Inc. Acme Ltd. L operatore IS NULL ritorna TRUE se il valore dell attributo a cui è applicato è NULL; IS NOT NULL può essere usato per verificare invece se il valore dell attributo è diverso da NULL SELECT WHERE Grado IS NOT NULL; E diverso da WHERE Grado <> NULL il quale ritornerebbe un errore Gian Pietro Picco - Informatica A 12

7 Ordinamento delle tuple Visualizzare il nome delle aziende con sede a in ordine decrescente rispetto al loro grado di pericolosità. SELECT WHERE Città = ORDER BY Grado DESC; SuperClean Inc. Factotum SpA La possibilità di ordinare le tuple del risultato è un altra deroga al modello relazionale, basato su insiemi: tuttavia, questa possibilità è estremamente utile in pratica Se il tipo di ordinamento (ASC o DESC) è omesso, si assume ASC È possibile specificare più attributi in sequenza, ad esempio: SELECT Acme Ltd. SuperClean Inc. ORDER BY Grado DESC, Città; Colle & Vernici Elektron Srl. Factotum SpA Gian Pietro Picco - Informatica A 13 Uso di espressioni in SELECT Visualizzare il nome delle aziende di seguito dal loro grado di pericolosità espresso in 100mi anziché 30mi. SELECT,Grado/0.3 WHERE Città = ; SuperClean Inc. 100 Factotum SpA 33.3 L attributo non ha più un nome Gli attributi con espressioni possono essere rinominati con un alias, espresso mediante la clausola AS SELECT,Grado/0.3 AS Grado100mi WHERE Città = ; SuperClean Inc. 100 Factotum SpA 33.3 Grado100mi In caso sia necessario ordinare rispetto a un attributo anonimo, ci si può comunque riferire direttamente alla sua posizione SELECT,Grado/0.3 WHERE Città = ORDER BY 2; Factotum SpA 33.3 SuperClean Inc. 100 Gian Pietro Picco - Informatica A 14

8 Interrogazioni su più relazioni Visualizzare le coppie di aziende ed inquinanti tali che entrambi si trovino nella medesima città. CodA Grado Città CodI NomeI Stato PesoSpec Città A1 Colle & Vernici 20 I1 Anidride solforosa G 12 A1 Colle & Vernici 20 I2 Diossina G 17 A1 Colle & Vernici 20 I3 Ammoniaca L 17 Venezia A1 Colle & Vernici 20 I4 Biossido di azoto S 14 A1 Colle & Vernici 20 I5 Mercurio S 12 A1 Colle & Vernici 20 I6 Acido cloridrico G 19 A2 Factotum SpA 10 I1 Anidride solforosa G 12 A2 Factotum SpA 10 I2 Diossina G 17 A2 Factotum SpA 10 I3 Ammoniaca L 17 Venezia A2 Factotum SpA 10 I4 Biossido di azoto S 14 A2 Factotum SpA 10 I5 Mercurio S 12 A2 Factotum SpA 10 I6 Acido cloridrico G 19 A3 SuperClean Inc. 30 I1 Anidride solforosa G 12 A3 SuperClean Inc. 30 I2 Diossina G 17 A3 SuperClean Inc. 30 I3 Ammoniaca L 17 Venezia A3 SuperClean Inc. 30 I4 Biossido di azoto S 14 A3 SuperClean Inc. 30 I5 Mercurio S 12 A3 SuperClean Inc. 30 I6 Acido cloridrico G 19 A4 Elektron Srl. 20 I1 Anidride solforosa G 12 A4 Elektron Srl. 20 I2 Diossina G 17 A4 Elektron Srl. 20 I3 Ammoniaca L 17 Venezia A4 Elektron Srl. 20 I4 Biossido di azoto S 14 A4 Elektron Srl. 20 I5 Mercurio S 12 A4 Elektron Srl. 20 I6 Acido cloridrico G 19 A5 Acme Ltd. 30 Bologna I1 Anidride solforosa G 12 A5 Acme Ltd. 30 Bologna I2 Diossina G 17 A5 Acme Ltd. 30 Bologna I3 Ammoniaca L 17 Venezia A5 Acme Ltd. 30 Bologna I4 Biossido di azoto S 14 A5 Acme Ltd. 30 Bologna I5 Mercurio S 12 A5 Acme Ltd. 30 Bologna I6 Acido cloridrico G 19 Gian Pietro Picco - Informatica A 15 Interrogazioni su più relazioni Visualizzare le coppie di aziende ed inquinanti tali che entrambi si trovino nella medesima città. SELECT, NomeI, INQUINANTE WHERE AZIENDA.Città=INQUINANTE.Città E necessario specificare completamente i nomi degli attributi includendo la tabella a cui fanno riferimento, per evitare ambiguità NomeI Colle & Vernici Anidride solforosa Colle & Vernici Biossido di azoto Colle & Vernici Acido cloridrico Elektron Srl. Anidride solforosa Elektron Srl. Biossido di azoto Elektron Srl. Acido cloridrico Factotum SpA Diossina Factotum SpA Mercurio SuperClean Inc. Diossina SuperClean Inc. Mercurio La clausola FROM specifica le tabelle coinvolte, la clausola WHERE esprime la connessione tra di esse L operazione che permette di combinare due o più tabelle per effettuare un interrogazione complessa viene comunemente chiamata join Gian Pietro Picco - Informatica A 16

9 Interrogazioni su più ù relazioni Visualizzare il nome degli inquinanti scaricati durante la lavorazione del prodotto con codice P3. CodI NomeI Stato PesoSpec Città CodA CodI CodP Qtà I1 Anidride solforosa G 12 A2 I3 P3 200 I2 Diossina G 17 A2 I3 P3 200 I3 Ammoniaca L 17 Venezia A2 I3 P3 200 I4 Biossido di azoto S 14 A2 I3 P3 200 I5 Mercurio S 12 A2 I3 P3 200 I6 Acido cloridrico G 19 A2 I3 P3 200 I1 Anidride solforosa G 12 A4 I6 P3 300 I2 Diossina G 17 A4 I6 P3 300 I3 Ammoniaca L 17 Venezia A4 I6 P3 300 I4 Biossido di azoto S 14 A4 I6 P3 300 I5 Mercurio S 12 A4 I6 P3 300 I6 Acido cloridrico G 19 A4 I6 P3 300 SELECT NomeI FROM INQUINANTE, SCARICO WHERE CodP = P3 AND INQUINANTE.CodI = SCARICO.CodI; Il problema consiste nel ricuperare dati da una tabella sulla base di dati contenuti in un altra tabella La connessione fra le tabelle viene realizzata testando l uguaglianza degli attributi chiave Gian Pietro Picco - Informatica A 17 Interrogazioni su più relazioni Visualizzare le coppie di nomi di città tali che un azienda che ha sede nella prima città scarichi nella seconda un inquinante relativo a un qualsiasi prodotto. SELECT DISTINCT AZIENDA.Città, INQUINANTE.Città, INQUINANTE, SCARICO WHERE SCARICO.CodA = AZIENDA.CodA AND SCARICO.CodI = INQUINANTE.CodI; AZIENDA.Città Bologna Bologna Bologna INQUINANTE.Città Venezia Venezia La connessione fra le tabelle viene effettuata testando l uguaglianza degli attributi chiave: la selezione delle righe e la proiezione delle colonne richieste viene effettuata sul sottoinsieme del prodotto cartesiano per il quale i valori del codice dell azienda e quello dell inquinante compaiono insieme negli attributi corrispondenti della relazione di scarico Gian Pietro Picco - Informatica A 18

10 Join di una tabella con se stessa Visualizzare le coppie di aziende tali che abbiano sede nella stessa città. CodA Grado Città CodA Grado Città A1 Colle & Vernici 20 A1 Colle & Vernici 20 A1 Colle & Vernici 20 A2 Factotum SpA 10 A1 Colle & Vernici 20 A3 SuperClean Inc. 30 A1 Colle & Vernici 20 A4 Elektron Srl. 20 A1 Colle & Vernici 20 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A2 Factotum SpA 10 A1 Colle & Vernici 20 A2 Factotum SpA 10 A2 Factotum SpA 10 A2 Factotum SpA 10 A3 SuperClean Inc. 30 A2 Factotum SpA 10 A4 Elektron Srl. 20 A2 Factotum SpA 10 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A3 SuperClean Inc. 30 A1 Colle & Vernici 20 A3 SuperClean Inc. 30 A2 Factotum SpA 10 A3 SuperClean Inc. 30 A3 SuperClean Inc. 30 A3 SuperClean Inc. 30 A4 Elektron Srl. 20 A3 SuperClean Inc. 30 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A4 Elektron Srl. 20 A1 Colle & Vernici 20 A4 Elektron Srl. 20 A2 Factotum SpA 10 A4 Elektron Srl. 20 A3 SuperClean Inc. 30 A4 Elektron Srl. 20 A4 Elektron Srl. 20 A4 Elektron Srl. 20 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A5 Acme Ltd. 30 Bologna A1 Colle & Vernici 20 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A2 Factotum SpA 10 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A3 SuperClean Inc. 30 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A4 Elektron Srl. 20 A5 Acme Ltd. 30 Bologna A5 Acme Ltd. 30 Bologna Gian Pietro Picco - Informatica A 19 Join di una tabella con se stessa Visualizzare le coppie di aziende tali che abbiano sede nella stessa città. SELECT A., B., AS A, AZIENDA AS B WHERE A.Città = B.Città AND A.CodA < B.CodA; Colle & Vernici Factotum Spa Elektron Srl. SuperClean Inc. Se si vogliono eliminare le coppie con elementi identici ma presi in ordine diverso, bisogna aggiungere una condizione aggiuntiva a quella di join È necessario introdurre degli alias nella FROM per poter distinguere tra le due copie della tabella AZIENDA Gli alias possono essere utilizzati semplicemente per rendere più compatto il codice in presenza di nomi di tabella lunghi Gian Pietro Picco - Informatica A 20

11 Sintassi alternative per il join SQL-92 introduce una sintassi alternativa per il join, che ne sposta la specifica dal WHERE al FROM Questo tipo di join viene chiamato inner join (join esterno) e in generale il risultato è un sottoinsieme delle righe di ciascuna tabella Esiste un altro tipo di join, chiamato outer join (join esterno), in cui il risultato del join interno è esteso mantenendo le righe di una o ambedue le tabelle coinvolte Left outer join. Mantiene le righe della tabella che compare a sinistra della clausola di join per le quali non esiste una SELECT NomeI FROM INQUINANTE AS I, SCARICO AS S WHERE CodP = P3 AND I.CodI = S.CodI; SELECT NomeI FROM INQUINANTE AS I JOIN SCARICO AS S ON I.CodI = S.CodI WHERE CodP = P3 ; corrispondente riga a destra; Right outer join. Come il left join, ma per la tabella a destra Full outer join. Mantiene le righe provenienti da ambedue le tabelle Gian Pietro Picco - Informatica A 21