DB

Man kann damit Bedingungen für Unterabfragen formulieren . 

Beispiel : 
Welcher Angestelle aus Abteilung 3 verdient mehr als alle aus Abteilung 2? 

SELECT * 
FROM angestellte 
WHERE abt_nr= 3 AND  gehalt > ALL (
       SELECT gehalt 
       FROM angestellte 
       WHERE abt_nr=2
)

Erläuterung : ALL : Bedingung für ALLE Datensätze der Unterabfrage 
                        ANY : Beidngung für mind. 1 Datensatz der Unterabfrage 

SELECT name , NVL(telefonnummer, "ohne nummer")
FROM lieferanten ;

Count zählt die Einträge in der Spalte gehalt.
Distinct bezieht nur unterschiedliche Werte in die Berechnung ein .
=> Anzahl an unterschiedlichen Gehältern in der angestellten Tabelle.

SELECT AVG(gehalt) , MIN(gehalt), MAX(gehalt) , SUM(gehalt)
FROM angestellte;

Mit der GROUP-BY Klausel werden Tupel nach der Auswertung der WHERE Klausel in Gruppen zusammengefasst, die in einer Spalte die gleichen Werte haben .

Beispiel :
Zeige das durchschnittliche Gehalt der Angestellten gruppiert nach Abteilung .

SELECT abteilung ,AVG(gehalt)
FROM angestellte
GROUP BY abteilung ;

SELECT *
FROM kunden
WHERE kunden_nr NOT IN (
     SELECT kunden_nr
     FROM angestellte
);

IN vergleicht einen Wert mit einer Liste von Werten .
z.B

SELECT produkt_NR
FROM produkt
WHERE produkt_NR IN (
   3,4,5,6
);

IN kann auch mit einer Unterabfrage genutzt werden :
SELECT produkt_NR
FROM produkt
WHERE produkt_NR IN (
      SELECT produkt_NR
      FROM auftraege ;
);
=> Zeige alle Produkte, die auch in der aufträge Tabelle stehen.

EXISTS liefert einen boolean , sagt also nur aus OB es ein matching gibt .

SELECT produkt_NR
FROM produkt
WHERE produkt_NR EXISTS (
      SELECT produkt_NR
      FROM auftraege ;
);

 

Der "für alle" QUantor ist nicht direkt imeplementiert. Er muss über ein doppeltes NOT EXISTS simuliert werden und beantwortet quasi die doppelte Verneinung : Welche Lieferanten können KEIN material NICHT liefern ?

 

Mittels COUNT .
Zähle Anzahl unterschiedlicher Materialien ,
Zähle wieviele Materialien ein Lieferant liefert ,
Wenn diese Anzahl gleich ist kann man logisch schließen , dass dieser Lieferant alle Materialien liefert.

SELECT *
FROM artikel a
WHERE EXISTS (
    SELECT *
    FROM auftraege p 
    WHERE p.artikelNR=a.artikelNR;
)

SELECT a.name , a.artikel_NR
FROM artikel a , (SELECT * FROM auftrage ) p
WHERE a.artikel_NR = p.artikel_NR ;

SELECT nachname FROM angestellte
INTERSECT
SELECT nachname FROM kunden ;

SELECT nachname FROM kunden
MINUS
SELECT nachname FROM angestellte ;
 

SELECT nachname FROM kunden
UNION
SELECT nachname FROM angestellte ;

Die zweite Anfrage ist schneller, da Tabellen Joins sehr schnell sind . Unterabfragen und Tabellenverknüpfungen sind dagegen eher langsam.

Was Query Optimizer ist Teil von Datenbanksystemen . 
Da SQL nur deklarativ ist (also beschreibt WAS passieren soll) kann der Query Optimizer eine Anfrage bezüglich ihrer Auführung optmieren (das WIE ) . 

Weil SELECT-Anfragen und ihre Ergebnisse ggf. im Hauptspeicher zwischengespeichert sind! 
Wenn man jedoch z.B ein Leerzeichen anders setzt, so wird die Anfrage erneut ausgeführt. 

CREATE TABLE SCHIEDSRICHTER(
Schiri_ID number(20) ,
Name varchar (20)
CONSTRAINT Constraint_Name PRIMARY KEY(Schiri_ID));

alter table schiedrichter 
add constraint constraint_name
foreign key schiri_id 
references personen(personen_ID);

Die konkrete Ausprägung eines Datenmodells , mit Daten ,die einen Ausschnitt der Wirklichket modellieren 
Beispiel : ER-Modell z.B über Schulen , das dann konkret in das relationale Schema überführt wird. 

Andere Schemata sind : 
-Objektrelational 
-Objektorientiert 

SELECT * 
FROM spieler
WHERE monatliche_einsatzzeit > 90 
ORDER BY herkunftsland 
DESC;

ALTER TABLE fußballspiel DROP COLUMN heimmannschaft;

UPDATE mitarbeiter SET gehalt=5000 WHERE abschluss='Bachelor' ;

Wenn man ein FK-Constraint schon beim CREATE-TABLE anlegt, muss die referenzierte Master-Entity bereits bestehen  , man legt sich selbst also eine Reihenfolge bei der Tabellenerstellung fest. 
Fügt man den Constraint nachträglich ein sind bereits alle Tabellen erstellt. 

Der Ausdruck nutzt eine sog. Aggregate Function (TO_DATE) um den String "31.10.1960" in einen Date- Datentypen umzuwandeln . DD.MM.RRRR ist dabei die sog. Formatmaske die angibt , wie die Umwandlung ablaufen muss. 

1. Analysephase 
2. Entwurfsphase 
3. Implementierungsphase 
4. Abnahme und Einfürhungsphase 
5. Wartungs;- und Pflegephase