Linguaggi per basi di dati. Interrogazione delle basi di dati. Linguaggi di interrogazione per basi di dati relazionali. Linguaggi di interrogazione

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1 Interrogazione delle basi di dati Linguaggi per basi di dati Algebra Relazionale operazioni sullo schema DDL: data definition language operazioni sui dati DML: data manipulation language interrogazione ("query") aggiornamento Atzeni Paraboschi, asi di dati) 1 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 2 Linguaggi di interrogazione per basi di dati relazionali Linguaggi di interrogazione Dichiarativi specificano le proprietà del risultato ("che cosa") Procedurali specificano le modalità di generazione del risultato ("come") Algebra relazionale: procedurale Calcolo relazionale: dichiarativo (teorico) SQL(Structured Query Language): con caratteristiche dichiarative e procedurali QE(Query by Example): dichiarativo (reale) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 3 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 4 Algebra relazionale Operatori insiemistici: Unione intersezione e differenza Insieme di operatori definiti su relazioni e producono relazioni possono essere composti Operatori Unione, intersezione, e differenza ridenominazione selezione proiezione join (join naturale, prodotto cartesiano, theta-join) le relazioni sono insiemi, quindi possiamo applicare operatori insiemistici i risultati debbono essere relazioni (un insieme omogeneo di tuple) è possibile applicare unione, intersezione, differenza solo a relazioni definite sugli stessi attributi Atzeni Paraboschi, asi di dati) 5 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 6

2 Unione R1, R2 due relazioni con uguale schema R1 Unione R2 è una relazione R con schema quello di R1 (equiv. di R2) e con tuple l insieme delle tuple t che appartengono ad R1, R2 o ad entrambe R1 intersezione R2 è una relazione R con schema quello di R1 (equiv. di R2) e con tuple l insieme delle tuple t che appartengono sia ad R1 che ad R2 R1 meno R2 è una relazione R con schema quello di R1 (equiv. di R2) e con le tuple che stanno in R1 e non in R2 Il risultato è ancora una relazione (per cui senza duplicati) Laureati Matricola 7274 Nome Età Verdi Laureati Quadri Quadri Matricola Matricola Nome Età Verdi Nome Verdi Età 33 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 7 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 8 Intersezione Differenza Laureati Matricola 7274 Nome Età Verdi Quadri Matricola 9297 Nome Età Verdi Laureati Matricola Nome Età Verdi Quadri Matricola Nome Verdi Età 33 Laureati Quadri Matricola Nome Età Verdi Laureati Quadri Matricola Nome Età Verdi Atzeni Paraboschi, asi di dati) 9 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 10 Un unione significativa ma impossibile Paternità Padre Abramo Figlio Caino Maternità Madre Eva Eva Sara Figlio Set Paternità Maternità?? Il problema: Padre e Madre sono attributi differenti ma rappresentano la stessa informazione: genitore. Soluzione: rinominare gli attributi Atzeni Paraboschi, asi di dati) 11 Ridenominazione (renaming) operatore monadico (un solo argomento) "modifica il nome degli attributi" lasciando inalterata l'istanza dell'operando Notazione: ρ Y X (r ) con r nome di relazione Esempio: ρ genitore padre (Paternità ) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 12

3 Ridenominazione (renaming): esempio Paternità Padre Figlio Caino Abramo ρ Genitore Padre (Paternità) Genitore Padre Abramo Figlio Caino Atzeni Paraboschi, asi di dati) 13 Ridenominazione e unione Paternità Padre Abramo Figlio Caino Maternità Madre Eva Eva Sara Figlio Set ρ Genitore Padre (Paternità) ρ Genitore Madre Maternità Genitore Abramo Eva Eva Sara Figlio Caino Set Atzeni Paraboschi, asi di dati) 14 Ridenominazione con più attributi Impiegati Cognome Ufficio Roma Stipendio 55 Milano 64 Operai Cognome Fabbrica Salario runi Monza Verdi Latina 55 ρ Sede, Retribuzione Ufficio, Stipendio (Impiegati) ρ Sede, Retribuzione Fabbrica, Salario (Operai) Cognome Sede Retribuzione Roma 55 Milano 64 runi Monza Verdi Latina 55 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 15 Selection and projection proiezione selezione 2 operatori unari, ortogonali: Selezione: decomposizione orizontale proiezione decomposizione vertticale Atzeni Paraboschi, asi di dati) 16 Selezione Selezione: esempio produce un risultato che ha lo stesso schema dell'operando contiene un sottoinsieme di tuple della relazione su cui si applica la proiezione, (tuple che soddisfano una condizione) Notazione: σ F (r), con F condizione Semantica: σ F (r) = { t t r and t satisfies F} Atzeni Paraboschi, asi di dati) 17 Impiegati 7309 Roma Milano Milano Milano Napoli 64 σ Stipendio > 50 (Impiegati) Impiegati 7309 Roma Milano Milano Milano Napoli Napoli 64 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 18

4 Selezione: esempio Selezione: esempio σ Stipendio > 50 AND Filiale = 'Milano' (Impiegati) Impiegati Milano Roma Milano Milano Milano Napoli 64 σ Cognome = Filiale (Impiegati) Impiegati Milano Milano Roma Milano Milano Milano Napoli 64 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 19 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 20 Algebra relazionale Insieme di operatori definiti su relazioni e producono relazioni possono essere composti Operatori Unione, intersezione, e differenza ridenominazione selezione proiezione join (join naturale, prodotto cartesiano, theta-join) Proiezione operatore monadico produce un risultato che ha parte degli attributi dell'operando contiene ennuple cui contribuiscono tutte le ennuple dell'operando Notation (given a relation r(x) and a subset Y of X: π Y (r) Semantics: π Y (r) = { t[y] t r } Atzeni Paraboschi, asi di dati) 21 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 22 Proiezione: esempio Impiegati 7309 Napoli Milano Roma Roma 64 π Matricola, Cognome (Impiegati) 7309 Napoli Milano Roma Roma 64 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 23 Proiezione: esempio cognome e filiale di tutti gli impiegati π Cognome, Filiale (Impiegati) 7309 Napoli Milano Roma Roma 64 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 24

5 Cardinalità delle proiezioni Il risultato di una proiezione contiene al più tante tuple quante l'operando. Può contenerne di meno se alcune tuple collassano. π Y (r) contiene tante tuples quante in r iff sey è superchiave; Selezione e proiezione Combinando selezione e proiezione, possiamo estrarre interessanti informazioni da una relazione matricola e cognome degli impiegati che guadagnano più di Roma Milano Milano Milano Napoli Napoli 64 π Matricola, Cognome (σ Stipendio > 50 (Impiegati) ) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 25 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 26 Join Combinando selezione e proiezione, possiamo estrarre informazioni da una relazione non possiamo però correlare informazioni presenti in relazioni diverse il join è l'operatore più interessante dell'algebra relazionale permette di correlare dati in relazioni diverse 2 versioni di join: "natural" join: usa il nome degli attributi "theta" join Sono entrambi rappresentati dal simbolo di join Atzeni Paraboschi, asi di dati) 27 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 28 Join naturale (natural join) Join, sintassi e semantica R Employee 1 Department Smith sales R 2 lack production White production R 1 R 2 Department production sales Employee Department Head Smith sales rown lack production White production Head rown R 1 (X 1 ), R 2 (X 2 ) R 1 R 2 è una relazione su X 1 X 2 (l unione dei due insiemi) { 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 } Opp. In modo equivalente { t su X 1 X 2 t [X 1 ] R 1 and t [X 2 ] R 2 } Atzeni Paraboschi, asi di dati) 29 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 30

6 Natural join: commenti Le tuple del risultato sono ottenute combinando le tuple negli operandi con valori uguali sugli attributi uguali. Spesso gli attributi uguali formano una chiave in uno degli operandi (infatti le connessioni tra tabelle sono realizzate usando chiavi primarie es esterne: noi usiamo il join per seguire i riferimenti. Esempio Infrazioni idinfra Data Vigile ProvNumero /2/ MI 398K /3/95 5/4/96 5/2/ TO E398 PR 8398 PR 8398 infrazioni auto auto Prov NumeroCognome MI TO PR 398K E Nome Mario Mario Luca IdInfra Data Vigile Prov Numero Cognome Nome /2/ MI 398K Mario /3/ TO E398 Mario 621 5/4/ PR 8398 Luca /2/98 93 PR 8398 Luca Atzeni Paraboschi, asi di dati) 31 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 32 Natural join: un altro esempio Paternità Padre Figlio Maternità Madre Figlio Eva Caino Eva Set Abramo Sara Un join non completo Impiegato Reparto Reparto A C ianchi Capo runi Paternità Maternità Padre Figlio Madre Eva Abramo Sara Non tutte le tuple partecipano al risultato: join non completo Atzeni Paraboschi, asi di dati) 33 Impiegato Reparto Capo ianchi Atzeni Paraboschi, asi di dati) 34 Un join completo Impiegato Reparto A ianchi Reparto A Impiegato Reparto Capo A runi ianchi runi ogni tupla contribuisce al risultato Capo runi Atzeni Paraboschi, asi di dati) 35 Un join completo, con n x m ennuple Impiegato Reparto A Reparto A Impiegato Reparto Capo runi ianchi runi Capo runi Atzeni Paraboschi, asi di dati) 36

7 Cardinalità del join N-ary 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 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 Il join naturale è commutativo: r 1 r 2 = r 2 r 1 associative: (r 1 r 2 ) r 3 = r 1 (r 2 r 3 ) Si può inoltre scrivere un join n-ario senza ambiguità come: r 1 r 2 r n Atzeni Paraboschi, asi di dati) 37 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 38 N-ary join Prodotto cartesiano (cartesian product) R 1 Employee Department R 2 Smith sales lack production rown marketing White production R 1 R 2 R 3 R 3 Division A Department production marketing purchasing Head rown Employee Department Division Head lack production A rown marketing rown White production A Division A 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 ) Il risultato contiene tuple ottenute combinando le tuple degli operandi in tutti i modi possibili Atzeni Paraboschi, asi di dati) 39 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 40 Prodotto cartesiano (cartesian product) Impiegati Impiegato Reparto A ianchi Impiegati Reparti Reparti Codice A Capo runi Impiegato Reparto Codice Capo A A A runi A runi ianchi A ianchi runi Atzeni Paraboschi, asi di dati) 41 Prodotto cartesiano (cartesian product) In alcuni testi è dato come operatore di base: R1 x R2 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 42

8 Prodotto Cartesiano Theta-join Nella maggior parte dei casi, il prodotto cartesiano è usato quando seguito da una operazione di selezione (theta-join): Quando è necessario combinare tutte le tuple di due o più relazioni theta-join: un operatore derivato r 1 F r 2 = σ F (r 1 r 2 ) Se la condizione F è una condizione di equivalenza, si parla di: equi-join Atzeni Paraboschi, asi di dati) 43 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 44 Queries Esempi Una query è una funzione definita su un istanza di database e come risultati una relazione Le queries sono formulate in algebra relazionale costruendo delle espressioni algebriche sulle relazioni della base Atzeni Paraboschi, asi di dati) Impiegati Matricola Nome Età Stipendio ianchi runi Lupi Supervisione Impiegato Capo Atzeni Paraboschi, asi di dati) 46 Trovare matricola, nome, età e stipendio degli impiegati che guadagnano più di 40 mila euro σ Stipendio>40 (Impiegati) Matricola Nome Età Stipendio ianchi runi runi Lupi Lupi σ Stipendio>40 (Impiegati) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 47 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 48

9 Trovare matricola, nome ed età degli impiegati che guadagnano più di 40 mila euro π Matricola, Nome, Età (σ Stipendio>40 (Impiegati)) Matricola Nome Età Stipendio 34 ianchi runi runi Lupi Lupi π Matricola, Nome, Età ( σ Stipendio>40 (Impiegati) ) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 49 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 50 Trovare le matricole dei capi degli impiegati che guadagnano più di 40 mila euro Trovare nome e stipendio dei capi degli impiegati che guadagnano più di 40 mila euro π Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola ( σ Stipendio>40 (Impiegati))) π Nome,Stipendio (Impiegati JOIN Matricola=Capo π Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola (σ Stipendio>40 (Impiegati)))) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 51 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 52 Trovare gli impiegati che guadagnano più del proprio capo, mostrando matricola, nome e stipendio dell'impiegato e del capo π Matr,Nome,Stip,MatrC,NomeC,StipC (σ Stipendio>StipC ( ρ MatrC,NomeC,StipC,EtàC Matr,Nome,Stip,Età (Impiegati) Trovare le matricole dei capi i cui impiegati guadagnano tutti più di 40 milioni π Capo (Supervisione) - π Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola (σ Stipendio 40 (Impiegati))) JOIN MatrC=Capo (Supervisione JOIN Impiegato=Matricola Impiegati))) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 53 Atzeni Paraboschi, asi di dati)

10 Divisione Divisione La query precedente si può fare negando l operatore Se la query è esistenziale (e.g., nome delle persone che lavorano tutti al progetto dove lavora Y), non si può fare in modo così semplice Atzeni Paraboschi, asi di dati) 55 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 56 Equivalenza di espressioni Un 'equivalenza importante Due espressioni sono equivalenti se producono lo stesso risultato qualunque sia l'istanza attuale della base di dati L'equivalenza è importante in pratica perché i DMS cercano di eseguire espressioni equivalenti a quelle date, ma meno "costose" Push selections (se A è attributo di R 1 ) SEL A=10 (R 1 JOIN R 2 ) = R 1 JOIN SEL A=10 ( R 2 ) Riduce in modo significativo la dimensione del risultato intermedio (e quindi il costo dell'operazione) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 57 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 58 Viste (relazioni derivate) Rappresentazioni diverse per gli stessi dati (schema esterno) Relazioni derivate: relazioni il cui contenuto è funzione del contenuto di altre relazioni (definito per mezzo di interrogazioni) Relazioni di base: contenuto autonomo Le relazioni derivate possono essere definite su altre derivate, ma Architettura standard (ANSI/SPARC) a tre livelli per DMS utente Schema esterno utente utente Schema esterno Schema logico Schema interno utente Schema esterno utente D Atzeni Paraboschi, asi di dati) 59 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 60

11 Viste virtuali e materializzate Viste materializzate Due tipi di relazioni derivate: viste materializzate relazioni virtuali (o viste) relazioni derivate memorizzate nella base di dati vantaggi: immediatamente disponibili per le interrogazioni svantaggi: ridondanti appesantiscono gli aggiornamenti sono raramente supportate dai DMS Atzeni Paraboschi, asi di dati) 61 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 62 Viste virtuali relazioni virtuali (o viste): sono supportate dai DMS (tutti) una interrogazione su una vista viene eseguita "ricalcolando" la vista (o quasi) Viste, esempio Afferenza Impiegato Reparto Direzione A Reparto Capo A ianchi runi ianchi runi una vista: Supervisione = PROJ Impiegato, Capo (Afferenza JOIN Direzione) Atzeni Paraboschi, asi di dati) 63 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 64 Interrogazioni sulle viste Sono eseguite sostituendo alla vista la sua definizione: SEL Capo='Leoni' (Supervisione) viene eseguita come SEL Capo='Leoni' ( PROJ Impiegato, Capo (Afferenza JOIN Direzione)) Viste, motivazioni Schema esterno: ogni utente vede solo ciò che gli interessa e nel modo in cui gli interessa, senza essere distratto dal resto ciò che e' autorizzato a vedere (autorizzazioni) Strumento di programmazione: si può semplificare la scrittura di interrogazioni: espressioni complesse e sottoespressioni ripetute Utilizzo di programmi esistenti su schemi ristrutturati Invece: L'utilizzo di viste non influisce sull'efficienza delle interrogazioni Atzeni Paraboschi, asi di dati) 65 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 66

12 Viste come strumento di programmazione Trovare gli impiegati che hanno lo stesso capo di Senza vista: PROJ Impiegato (Afferenza JOIN Direzione) JOIN REN ImpR,RepR Imp,Reparto ( SEL Impiegato='' (Afferenza JOIN Direzione)) Con la vista: PROJ Impiegato (Supervisione) JOIN REN ImpR,RepR Imp,Reparto ( SEL Impiegato='' (Supervisione)) Viste e aggiornamenti (view updating) Afferenza Direzione Impiegato Reparto Reparto Capo A A runi Verdi A C runi Supervisione Impiegato Verdi Capo runi Vogliamo inserire, nella vista, il fatto che Lupi ha come capo runi; oppure che elli ha come capo Falchi; come facciamo? Atzeni Paraboschi, asi di dati) 67 Atzeni Paraboschi, asi di dati) 68 Viste e aggiornamenti "Aggiornare una vista": modificare le relazioni di base in modo che la vista, "ricalcolata" rispecchi l'aggiornamento L'aggiornamento sulle relazioni di base corrispondente a quello specificato sulla vista deve essere univoco In generale però non è univoco! en pochi aggionamenti sono ammissibili sulle viste Atzeni Paraboschi, asi di dati) 69