Spis treści

1. Podstawowe pojęcia.
2. Zapytania wyszukujące dane.
3. Zapytania modyfikujące dane.
4. Zapytania raportujące.
5. Zapytania łączące kolumny.
6. Zapytania modyfikujące strukturę tabeli.
7. Zapytania tworzące tabelę.
8. Operacje na użytkownikach.
9. Diagramy ERD.

1. Podstawowe pojęcia

Tabela

Dane w bazie danych są przechowywane w obiektach bazy danych, które są nazywane tabelami. Ta tabela jest w zasadzie zbiorem powiązanych wpisów danych i składa się z wielu kolumn i wierszy

Encja

Można powiedzieć, że encje to rzeczowniki wyjęte z opisu bazy danych ;). Encje to rodzaje “obiektów” przechowywanych w bazie. Na przykład towar, czy producent. Odpowiednikiem encji w programowaniu obiektowym jest klasa. Zatem w przypadku bazy danych opisującej magazyn występuje pięć rodzajów encji.

Atrybut

Każda z encji ma swoje właściwości. Na przykład opiekun handlowy ma numer telefonu, imię czy nazwisko. Każdy z tych elementów to atrybut. Podobnie jak w programowaniu obiektowym instancje mają swoje atrybuty. Podobnie jak w języku programowania tak i tutaj atrybuty mają swoje typy. Relacyjne bazy danych obsługują różne typy. W większości przypadków typy z języków programowania mają swoje odpowiedniki w typach w bazie danych. Na przykład:

Przykładowe typy danych:

• string
• bool
• double
• enum
• varchar
• int
• datetime

Krotka

Krotka to zbiór atrybutów. Upraszczając można powiedzieć, że krotka w modelu relacyjnym odpowiada instancji obiektu w programowaniu obiektowym2. Krotki często prezentowane są w postaci wiersza w tabeli gdzie każda kolumna odpowiada poszczególnym atrybutom.

Przykładem krotki zawierającej towar może być:

Nazwa	Stan magazynowy	Cena
trampki	10	99.99

Relacja

W relacyjnym modelu bazy danych relacją określamy zbiór krotek. Skoro pojedyncza krotka to wiersz w tabeli, to zbiór krotek to cała tabela :). Istnieją różne konwencje nazywania relacji. W dalszej części artykułu będę używał liczby mnogiej od nazwy encji. Dla przykładu relacja przechowująca krotki towar będzie nazywała się towary.

Zbierając kilka krotek, relacja towary może wyglądać następująco:

Nazwa	Stan magazynowy	Cena
trampki	10	99.99
sweter	0	299.99
lizak	2500	0.5
spinacz	500	0.01

W modelu relacyjnym krotki w relacji nie mogą się powtarzać (elementy w zbiorze są unikalne). W praktyce relacyjne bazy danych posługujące się SQL pozwalają na duplikaty wierszy w tabelach. Sam język SQL pozwala na pobranie unikalnych elementów z danej tabeli.

Pole

Każda tabela jest podzielona na mniejsze jednostki zwane polami. Przykładowo w tabeli klienci możemy mieć takie pola jak: imie, nazwisko, adres, wiek

Rekord

Rekord jest również nazywany wierszem danych, to każdy pojedynczy wpis istniejący w tabeli.

Kolumna

Kolumna to pionowa jednostka w tabeli, która zawiera wszystkie informacje powiązane z określonym polem w tabeli.

Wartość NULL

Wartość NULL w tabeli to wartość w polu, które wydaje się być puste, co oznacza, że pole z wartością NULL jest polem bez wartości.

Klucz główny

Zbiór atrybutów (kolumn w tabeli) tworzy klucz główny. Klucz główny to unikalny identyfikator dla każdego wiersza w tabeli. W większości przypadków tabele zawierają dodatkową kolumnę, która zawiera identyfikator w postaci liczby:

Id	Nazwa
1	trampki
2	sweter
3	lizak
4	spinacz

W tabeli wyżej kolumna Id jest kluczem głównym (ang. primary key). Tworzenie kluczy głównych przy pomocy liczby pozwala na automatyczne tworzenie nowej wartości klucza dla nowego wiersza. Wystarczy podnieść o 1 największą wartość klucza głównego. Klucze główne składające się z wielu kolumn nazywa się kluczami złożonymi.

Bazy danych optymalizują dostęp do danych przy pomocy klucza głównego. Oznacza to tyle, że pobranie wiersza z tabeli towary na podstawie kolumny Id będącej kluczem głównym może być bardziej wydajne niż pobranie tego samego wiersza na podstawie wartości kolumny Nazwa.

Klucz obcy

Tabele mogą być ze sobą powiązane. Te zależności pomiędzy tabelami pokazane są przez klucze obce (ang. foreign key). Klucz obcy to dodatkowa kolumna (lub kolumny), która pokazuje zależność. Na przykład tabela producenci może wyglądać następująco:

Id	Siedziba	Rok założenia
1	Wrocław	2007
2	Warszawa	1980
3	Kraków	1948

Dodatkowa kolumna producent_id znajdująca się wewnątrz tabeli towary pokazuje zależność pomiędzy towarami a producentami:

Id	Nazwa	Producent id
1	trampki	1
2	sweter	2
3	lizak	3
4	spinacz	3

Taka tabela pokazuje, że trampki produkowane są przez producenta z Wrocławia, swetry przez producenta z Warszawy. Producent z Krakowa produkuje lizaki i spinacze.

Rodzaje powiązań

Tabele mogą mieć trzy rodzaje zależności.

Jeden do jednego (1:1)

Przykładem takiej zależności może być samochód – numer rejestracyjny. Każdy numer rejestracyjny przypisany jest do jednego samochodu, podobnie każdy samochód ma tylko jeden numer rejestracyjny. W przypadku magazynu relacją tego typu może być opiekun handlowy – producent. Zależność tego typu reprezentuje dodatkowa kolumna w tabeli:

Tabela producenci

Id	Siedziba	Rok założenia
...	...	...
Tabela opiekunowie
Id	Nazwisko	Producent Id
----	------	-
...	...	...

Kolumna Producent id w tabeli opiekunowie wskazuje na producenta, za którego jest odpowiedzialny dany opiekun.

Jeden do wielu (1:n)

Przykładem takiej zależności może być producent – towar. Każdy producent produkuje wiele towarów. Innymi słowy każdy towar produkowany jest przez jednego producenta. Podobnie jak w przypadku relacji jeden do jednego zależność tego typu uzyskuje się poprzez dodanie odpowiedniej kolumny:

Tabela producenci

Id	Siedziba	Rok założenia
...	...	...
Tabela towary
Id	Nazwa	Producent Id
----	------	-
...	...	...

Zarówno zależność jeden do wielu, jak i jeden do jednego możliwa jest przy pomocy pojedynczej kolumny.

Wiele do wielu (n:m)

Zależność wiele do wielu może występować pomiędzy hurtownikami i towarami. Oznacza ona tyle, że wielu hurtowników zaopatruje się w wiele towarów. Ten sam towar pobierany jest przez wielu hurtowników. W przypadku takiej zależności niezbędna jest dodatkowa tabela, która połączy ze sobą dwie tabele:

Tabela towary

Id	Nazwa	Producent id
...	...	...
Tabela hurtownicy
Id	Nazwa hurtowni
----	------
...	...
Tabela towary_hurtownicy
Towary id	Hurtownik id
----	------
...	...

W tym przypadku tabela towary_hurtownicy ma dwa klucze obce. Jeden z nich pokazuje na tabelę towary drugi na hurtownicy. W przypadku tej tabeli kluczem głównym, który identyfikuje każdy wiersz może być para tych kolumn. Jest to tak zwany klucz złożony.

Formularz

Formularz służy do wygodnego wprowadzania, edytowania i usuwania danych w tabeli. Wymienione operacje wykonuje się za pomocą okna w którym użytkownik obsługuje pola. Znaczenie pól opisane jest za pomocą etykiet, czyli nazw pól. Jest on wizytówką bazy.

Raport

Raportem nazywamy konstrukcję systemu bazy danych, która służy do definiowania postaci i zawartości danych pobieranych z tabel, a następnie umieszczanych na wydruku. Jest to dokument przedstawiający w sposób przejrzysty i zorganizowany, wybrane i posortowane przez nas dane.

2. Zapytania wyszukujące dane

SELECT: używany do wybrania danych z bazy danych

• SELECT * FROM books;

DISTINCT: filtruje zduplikowane wartości i zwraca wiersze z unikalnymi wartościami

• SELECT DISTINCT rentals;

WHERE: używany do filtrowania rekordów/komórek

• SELECT name, surname FROM authors WHERE 1;
• SELECT * FROM authors WHERE id > 1 AND id < 7;
• SELECT * FROM authors WHERE id < 5 OR name = "Jan";
• SELECT * FROM authors WHERE NOT name = "Jan";
• SELECT * FROM books WHERE id_category = 3 AND (id_author = 1 OR id_author = 2);

ORDER BY: używane do posortowania wyniku w rosnącej lub malejącej kolejnościs

• SELECT * FROM readers ORDER BY id;
• SELECT * FROM readers ORDER BY name DESC;
• SELECT * FROM readers ORDER BY name ASC, surname DESC;

SELECT LIMIT: określa liczbę rekordów zwróconych zapytaniem

• SELECT title FROM books LIMIT 0, 10;

• % (znak procenta) jest znakiem, który reprezentuje 0, 1 lub więcej znaków

LIKE: operator używany w klauzuli WHERE do wyszukiwania określonego wzoru w kolumnie

• _ (podkreślenie) jest specjalnym znakiem, które reprezentuje jeden znak
• SELECT nazwa_kolumny FROM nazwa_tabeli WHERE nazwa_kolumny LIKE pattern;
• LIKE ‘a%’ (znajdź każdą komórkę, która zaczyna się na “a”)
• LIKE ‘%a’ (znajdź każdą komórkę, która kończy się na “a”)
• LIKE ‘%or%’ (znajdź każdą komórkę, w której znajduje się fraza “or” na dowolnej pozycji)
• LIKE ‘_r%’ (znajdź każdą komórkę, która ma literę “r” na drugiej pozycji)
• LIKE ‘a_%_%’ (znajdź każdą komórkę, która zaczyna się na “a” i posiada co najmniej 3 znaki długości)
• LIKE ‘[a-c]%’ (znajdź każdą komórkę, która zaczyna się na “a”, “b”, lub “c”)

IN:operator pozwalajcy na określenie wielu wartości w klauzuli WHERE

• SELECT name FROM authors WHERE name IN ("Jan", "Joanna", "Leon");

BETWEEN: operator wybierający wartości z podanego zakresu

• SELECT title FROM books WHERE id_category BETWEEN 1 AND 2;
• SELECT * FROM books WHERE (id_publisher BETWEEN 2 AND 3) AND NOT id_author IN (3, 6);
• SELECT * FROM rentals WHERE return_date BETWEEN #2017-12-10# AND #2018-01-13#;

NULL: wartości w polu, które nie posiadają wartości

• SELECT * FROM readers WHERE code IS NULL;
• SELECT * FROM readers WHERE code IS NOT NULL;

AS: aliasy używane do tymczasowej zmiany nazwy tabeli lub kolumny

• SELECT name AS author FROM authors;
• SELECT id_author FROM books AS bookcase;
• SELECT id_book AS bookId, id_reader AS readerId FROM rentals;

GROUP BY: instrukcja często używana z funkcjami agregującymi (COUNT, MAX, MIN, SUM, AVG) do grupowania zbioru wyników według jednej lub więcej kolumn

• SELECT title, COUNT(id_publisher) FROM books WHERE 1 GROUP BY id_author ORDER BY id_author DESC;

3. Zapytania modyfikujące dane

INSERT INTO: używany do wstawiania nowych rekordów/komórek w tabeli

• INSERT INTO readers (id, name, surname, code) VALUES (11, "Jakub", "Złotek", "JZ");
• INSERT INTO readers VALUES (12, "Daniel", "Kamiński", "DK");

UPDATE: używany do modyfikacji istniejących rekordów w tabeli

• UPDATE publishers SET name = "Polska księgarnia" WHERE id = 1;
• UPDATE publishers SET name = "Brak wydawnictwa";

DELETE: używany do usunięcia istniejących rekordów/komórek w tabeli

• DELETE FROM books WHERE id_publisher = 3;
• DELETE * FROM rentals;

4. Zapytania raportujące

COUNT: zwraca liczbę wystąpień (np. wierszy)

• SELECT COUNT (DISTINCT id_reader);

MIN() and MAX(): zwraca najmniejszą/największą wartość z wybranej kolumny

• SELECT MIN (id_author) FROM books;
• SELECT MAX (id_publisher) FROM books;

AVG(): zwraca średnią z liczb znajdujących się w kolumnie

• SELECT AVG (rental_date) FROM rentals WHERE id > 1;

SUM(): zwraca sumę wszystkich liczb znajdujących się w kolumnie

• SELECT SUM (id) FROM rentals WHERE id > 4;

5. Zapytania łączące kolumny

INNER JOIN: zwraca rekordy, które mają pasującą wartość w obu tabelach

• SELECT id FROM books INNER JOIN rentals ON books.id=rentals.id_book;

LEFT (OUTER) JOIN: zwraca wszystkie rekordy z lewej tabeli(tabela1), oraz dopasowane rekordy z prawej tabeli(tabela2)

• SELECT * FROM rentals LEFT JOIN books ON rentals.id_book=book.id;

RIGHT (OUTER) JOIN: zwraca wszystkie rekordy z prawej tabeli(tabela2), oraz dopasowane rekordy z lewej tabeli(tabela1)

• SELECT title FROM books RIGHT JOIN authors ON books.id_author=authors.id;

FULL (OUTER) JOIN: zwraca wszystkie rekordy, gdy istnieje dopasowanie w lewej lub prawej tabeli

• SELECT * FROM books FULL OUTER JOIN categories ON books.id_category=categories.id;

6. Zapytania modyfikujące tabelę

ADD: dodaje kolumnę

• ALTER TABLE authors ADD born_date datetime;

MODIFY: modyfikuje typ danych w kolumnie

• ALTER TABLE authors MODIFY name longtext;

DROP: usuwa kolumnę

• ALTER TABLE authors DROP kolumna born_date;

7. Zapytanie tworzące tabelę

CREATE: tworzy tabelę

• CREATE TABLE authors ( id int(11), name varchar(15), surname varchar(30), born_date datetime, );

8. Operacje na użytkownikach

Nadawanie uprawnień systemowych odbywa się poprzez polecenie SQL:

• GRANT [nazwa_uprawnienia] TO [nazwa_użytkownika]; odbieranie natomiast
• REVOKE [nazwa_uprawnienia] FROM [nazwa_użytkownika];

Aby utworzyć nowego użytkownika, który będzie się logował z komputera lokalnego, stosujemy polecenie:

• CREATE USER 'uzytkownik'@'localhost' [IDENTIFIED BY 'haslo']; Parametr ujęty w nawias kwadratowy jest opcjonalny, czyli można utworzyć konto bez hasła.
• CREATE USER 'user01'@'localhost' IDENTIFIED BY 'zsbelzyce'; Zostało utworzone konto o nazwie user01 zabezpieczone hasłem zsbelzyce. Hasła użytkowników są przechowywane w postaci zaszyfrowanej. Można je uzyskać, stosując polecenie:
• SELECT PASSWORD('haslo'); Aby dany użytkownik mógł logować się z dowolnego komputera w wybranej domenie, używamy symbolu %:
• CREATE USER user01@' %.szkola_belzyce' IDENTIFIED BY 'zsbelzyce'; Jeśli w nazwie użytkownika lub w nazwie domeny nie występują znaki specjalne - lub %, to w poleceniu można opuścić apostrofy. Zastosowanie symbolu % oznacza dowolny komputer:
• CREATE USER uzytkownik@' %' IDENTIFIED BY 'hasło'; Nazwa hosta może być również podawana w postaci adresu IP:
• CREATE USER 'user'@'192.168.0.1' IDENTIFIED BY 'hasło'

9. Diagramy ERD

Wykorzystywane są do tworzenia modelu graficznego schematu bazy danych. Pozwalają na modelowanie struktur danych oraz związków zachodzących między tymi strukturami. Nadają się szczególnie do modelowania relacyjnych baz danych, ponieważ umożliwiają prawie bezpośrednie przekształcenie diagramu w schemat relacyjny.

Diagramy ERD składają się z trzech rodzajów elementów:

• zbiorów encji (tabel)
• atrybutów encji (kolumn)
• związków zachodzących między encjami (relacji)

W tworzeniu diagramów wykorzystujemy poniższe elementy:

[obrazek1.png]

Diagramy ERD możemy tworzyć za pomocą różnych notacji. Najpopularniejsze są diagramy w zapisie według Martina i Chena.

[obrazek2.png]

Przykład:

[obrazek3.png]