Base de datos

1
Modelo Relacional de Datos
Competencias específicas a adquirir (I)
• Describir la terminología y principios fundamentales del modelo de datos
relacional formal.
• Describir los conceptos de integridad de entidad, integridad referencial y nulos
en el modelo relacional.
• Construir consultas de bases de datos empleando las sentencias del álgebra
relacional y del cálculo relacional de tuplas, así como del lenguaje estándar
SQL-92
Tema 2. Modelo relacional de datos
SQL 92.
1
Modelo Relacional de Datos
Competencias específicas a adquirir (I)
• Construir, depurar y ejecutar sentencias SQL de obtención y modificación de
información almacenada en una base de datos relacional.
• Construir y ejecutar sentencias SQL de definición de datos, es decir, de
creación, alteración y eliminación de los elementos que componen un
esquema de bases de datos relacional: esquema, tablas, vistas, restricciones,
etc.
• Construir depurar y ejecutar programas para el acceso y gestión de la
• Construir, depurar y ejecutar programas para el acceso y gestión de la
información almacenada en una base de datos (procedimientos, funciones,
disparadores, SQL embebido, entornos de cuarta generación, etc
• Acceder a las bases de datos relacionales desde un lenguaje de programación
2

2
Modelo relacional de datos
ContenidosContenidos
Presentación y orígenes del modelo relacional
Estructura de datos relacional
Características generales de integridad de datos
Manipulación de datos: lenguajes relacionales
Á
Álgebra relacional
Cálculo relacional de tuplas
SQL-92
Programación con SQL
3
Modelo relacional de datos
Bibliografía
• [D 2001] capítulos 2 y 9;
• [EN 2007] capítulos 5 a 9;
• [CB 2005] capítulos 3 a 7;
• [SKS 2002] capítulos 3 y 4;
• [ACPT 1999] capítulos 2 y 4;
• [DD 1996] capítulos 7 a 13.
4

3
• Introducido por Codd, 1970
1 Presentación y orígenes del MR
• Es un Modelo de Datos Lógico - de Representación -
(basado en registros)
• El modelo más usado en las aplicaciones comerciales de
procesamiento de datos convencional
• Dividido en 3 partes:
Dividido en 3 partes:
1. Estructura de Datos
2. Integridad de Datos (características generales)
3. Manipulación de Datos
5
Base de Datos = Conjunto de Relaciones
• Relación
– Estructura de datos fundamental del modelo
2 Estructura de datos relacional
Estructura de datos fundamental del modelo
– Tiene un nombre y representa una entidad genérica
– Conjunto de tuplas
• Cada tupla representa una entidad concreta
– Compuesta de atributos con nombre (y dominio)
• Cada atributo representa un atributo de la entidad
– Representada mediante una tabla con filas y columnas
• Modelo basado en Teoría matemática
– Analogía entre “Relación” (concepto matemático) y “Tabla”
– Teoría de Conjuntos y Lógica de Predicados de 1er orden
» Sólida Base Formal
6

4
La relación PELICULA
--- --
Ciencia-ficción,
Drama,Thriller,
Comedia...
--- --
2002, 1997,
1999, 2001,
1994, 1972...
Italia,Argentina,
España, EEUU,
Francia,Japón..
--- --
ominios
Títulos Nombres
Géneros Años Países
Tiempo
título director género rodaje nacionalidad duración
Amores Perros A. González Drama 2000 México 145
The Matrix A. Wachowsky Ciencia-ficción 1999 EEUU 138
Torrente S. Segura Comedia 1997 España 110
N i N Ló P li i 2001 E ñ 118
tuplas
inalidad
-
--- --
-
-
--- --
-
, , p -
--- --
-
do
Nos miran N. López Policiaco 2001 España 118
Amelie J. P. Jeunet Comedia 2001 Francia 122
Los lunes al sol F. León Drama 2002 España 117
cardi
grado
atributos
7
Términos básicos
Modelo Relacional
Procesamiento
de Ficheros
Formal SQL-92
Relación Tabla Fichero
Tupla
Si la tupla t está en la relación
R, entonces t∈R
Fila Registro concreto
Atributo
Debe tener un nombre único
dentro de cada relación
cabecera de
Columna
Nombre de
Campo de registro
di lid d ó
Cardinalidad nº de tuplas en una relación =
Grado nº atributos en una relación =
Dominio
colección de valores permitidos
para ciertos atributos
=
8

5
• Conjunto de valores atómicos del mismo tipo, donde
toman su valor los atributos
Definiciones formales: DOMINIO
– La definición de dominios forma parte de la definición de la BD
– Cada atributo definido sobre un ÚNICO dominio OBLIGATORIO
– Si A, B representan un mismo concepto, A y B con mismo dominio
– Dominio D puede contener valores no tomados por ningún atributo
{valores de A} ⊆ Dominio(A)
• Comparaciones Restringidas a Dominio
– La comparación de dos atributos sólo tiene sentido si ambos toman
valores del mismo dominio
– Si el SGBD soporta dominios, podrá detectar este tipo de errores
9
Una relación R, sobre conjunto de dominios D1, D2 ... Dn
se compone de dos partes:
Definiciones formales: RELACIÓN (1)
p p
• Esquema o Cabecera
Conjunto de pares Atributo:Dominio
{ (A1:D1), (A2:D2) ... (An:Dn) }
– Cada Aj tiene asociado sólo un Dj
– Los Di no tienen por qué ser distintos entre sí
i
• Estado, Cuerpo o Instancia
– Conjunto de tuplas que contiene en un instante concreto
– tupla = conjunto de pares Atributo:Valor
{ { (A1:vi1), (A2:vi2) ... (An:vin) } }, donde i=1..m
10

6
Un esquema de relación:
PELICULA (titulo:Titulos, duracion:Tiempo, director:Nombres, estreno:Fechas)
Un estado de la relación:
{ { (titulo:Torrente), (duracion:110), (director:S.Segura), (estreno:1997) }
{ (titulo:The Matrix), (duracion:138), (director:A.Wachowski), (estreno:1999) }
... }
• El estado de una relación es variable en el tiempo
– nuevas tuplas, modificación o borrado de existentes
• El esquema no suele variar
costoso:
· reescritura de “miles” de tuplas
· ¿valores de nuevos atributos para tuplas ya existentes?
– Suele incluir un conjunto de Reglas de Integridad (se verá)
11
• Propiedades de una Relación
1 No e i ten t plas epetidas
1. No existen tuplas repetidas
2. Las tuplas no están ordenadas
3. Los atributos no están ordenados
esquema = conjunto de pares Atributo:Dominio
4 Los valores de atributos son Atómicos
estado = conjunto
matemático de tuplas
4. Los valores de atributos son Atómicos
dominio = conjunto de valores atómicos
Intersección fila/columna = un solo valor (no lista de valores)
Si R cumple esta propiedad, R está en 1FN
12

7
• FORMAS NORMALES
R está en <determinada> FN si
R está en determinada FN si
cumple <cierto> conjunto de condiciones o restricciones
necesarias para estar bien diseñada
de acuerdo con el modelo relacional de datos.
• Toda relación ha de estar en 1FN (estructura de datos simple)
Tema 2. Modelo relacional de datos 13
• Relación vs. Tabla
– Relación: Representación abstracta de un elemento de datos
Relación: Representación abstracta de un elemento de datos
– Tabla: Representación concreta de tal elemento abstracto
– Ventajas
Representación muy sencilla (tabla) del elemento abstracto
básico (relación) del Modelo Relacional
á l d l d
Fácil de utilizar, entender, razonar...
– Inconveniente
Aparente orden entre filas y entre columnas de la tabla
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8
• Percibida por usuarios como una colección de relaciones
– de diversos grados (nº de atributos)
Definiciones formales: BD RELACIONAL (1)
g ( )
– que varían con el tiempo (nº de tuplas, estado)
• Las relaciones (tablas) son la estructura lógica de la BD
– Niveles externo y conceptual ANSI/X3/SPARC
• Toda BDR cumple el Principio de Información:
Todo contenido de información de la BD está representado
d ól f l lí it
de una y sólo una forma: como valores explícitos
dentro de posiciones de columnas dentro de filas dentro de tablas
• Conexión lógica entre Relaciones (vínculo o interrelación)
– Representada mediante valores
– No existen punteros (visibles al usuario)
15
• En una BDR distinguimos...
– Esquema de base de datos
Definiciones formales: BD RELACIONAL (2)
Esquema de base de datos
Descripción de la base de datos
Conjunto de esquemas de relación
PELICULA ( titulo:Títulos, director:Nombres, género:Géneros,
rodaje:Años, nacionalidad:Países, duración:Tiempo )
ACTOR ( nombre:Nombres, nombreArtistico: Nombres,
agente:Nombres, cache:Dinero )
DIRECTOR ( b N b i lid d P í P i Tít l )
DIRECTOR ( nombre:Nombres, nacionalidad:Países, operaPrima:Títulos )
...
– Estado o instancia de base de datos
Visión del contenido de la base de datos en cierto instante
Conjunto de estados de relación
16

9
• Qué es una Relación
Recopilando…
• Qué es un Dominio
• Cuáles son las propiedades de una Relación
• Diferencias entre Relación y Tabla
Diferencias entre Relación y Tabla
• Rol de las relaciones en la arquitectura ANSI/SPARC
17
• Todo estado de BD refleja la realidad
– es un modelo de una porción del mundo real (minimundo)
3 Características generales de integridad de datos
• Algunas configuraciones de valores NO tienen SENTIDO
– pues no representan ningún estado posible del minimundo
2 personas distintas con el mismo DNI
Un empleado sin NSS
Un alumno con -29 años
Una película sin director
Definición de la BD (esquema) necesita incluir
REGLAS DE INTEGRIDAD
18

10
• Informan al SGBD de restricciones del mundo real
A í l SGBD it fi i d d t i ibl
3 Características generales de integridad
de datos
Reglas de integridad
• Así, el SGBD evita configuraciones de datos imposibles
• Aumentan la capacidad expresiva del modelo relacional
• Cumplen que:
• Forman parte de la base de datos
• Se cumplen para cualquier estado de la BD
• No varían con el tiempo
• Son específicas de cada BD particular pero el
Claves Candidatas y Primarias
Claves Ajenas (o foráneas o externas)
• Son específicas de cada BD particular, pero el
Modelo Relacional incluye...
características generales de integridad
importantes y necesarias en toda BD
19
Sea R una relación R(A1:D1 , A2:D2 ,... An:Dn )
de datos
Superclave y Clave de una relación
• Una superclave de R es un subconjunto SK de atributos
tal que cumple la restricción de Unicidad:
No existen dos tuplas distintas con la misma
combinación de valores para SK
• Una clave de R es una superclave tal que cumple la
restricción de Irreductibilidad:
restricción de Irreductibilidad:
Ningún subconjunto de CK cumple la r. Unicidad
• Clave Simple (1 atributo) o Compuesta (varios atributos)
• Cada clave es una restricción de integridad
20

11
• Claves como restricción de integridad
CLIENTE (codCliente nombre ciudad telefono )
3 Características generales de
integridad de datos
Superclave y Clave: Ejemplos
CLIENTE (codCliente, nombre, ciudad, telefono,...)
¿Qué implicaciones tiene establecer como clave...
a) CK = {codCliente, ciudad}
b) CK = {codCliente} …?
• Varias claves en una relación
«Relación para registrar las visitas de pacientes a sus médicos de familia. Un mismo
i t d i it édi i i dí
paciente puede visitar a su médico varias veces en un mismo día»
VISITAMEDICA (nssPaciente, historial, fecha, hora, numVisita, medico, observ)
Claves (VISITAMEDICA)={ {nssPaciente, numVisita}, {nssPaciente, fecha, hora},
{historial, numVisita}, {historial, fecha, hora} }
21
• Si R tiene varias claves Claves Candidatas
Claves (ACTOR) = { {nombre} {nombreArtistico} }
de datos
Clave Candidata, Primaria y Alternativa
Claves (ACTOR) = { {nombre}, {nombreArtistico} }
Claves (EMPLEADO) = { {dni}, {nombre, fechaNac}, {nss} }
• La Clave Primaria (Primary Key, PK ) es la clave candidata
elegida para identificar las tuplas de R
Clave Primaria (ACTOR) = {nombreArtistico}
Clave Primaria (EMPLEADO) = {nss}
• Las Claves Alternativas (Alternative Keys, AK) son el resto
de claves candidatas
Claves Alternativas (ACTOR) = {nombre}
Claves Alternativas (EMPLEADO) = { {dni}, {nombre, fechaNac} }
22

12
• Conjunto de atributos FK de una relación R2, tal que:
integridad de datos
Clave Ajena (Externa o Foránea)
1. Existe otra relación R1 con clave primaria PK , y
2. Cada valor de FK en R2 es idéntico al de PK en alguna tupla de R1
Conjunto de atributos de una relación que hace referencia a
la clave primaria de otra relación (o la misma)
• PELICULA (título, género, duración, director, ...)
DIRECTOR (nombre, nacionalidad, ...)
( )
• EMPLEADO (codEmp, nombre, jefe, nss, ...)
• LIBRO (título, isbn, autor, editorial, edición, año, ...)
ESCRITOR (dni, nombre, ...)
ARTICULO (título, tema, autor, revista, página, ...)
23
• Cada componente de una FK debe estar definido
integridad de datos
Clave Ajena (Externa o Foránea) (2)
sobre el mismo dominio que el correspondiente
atributo de la PK a la que referencia
PACIENTE (nss, nombre, dirección, ...)
HISTORIAL (nss, especialidad, fechaApert, ...)
VISITA (nss, especialidad, numVisita, fecha, ...)
• Clave Ajena Simple o Compuesta
• Clave Ajena Simple o Compuesta
• El uso de Claves Ajenas facilita...
– Eliminación de la Redundancia: Integridad entre ficheros
– Mecanismo del Modelo Relacional de datos para establecer
VÍNCULOS ENTRE RELACIONES
24

13
CUENTA
integridad de datos
número saldo ...
Cada cliente sólo puede tener
CLIENTE nombre dirección ciudad cuenta
G í A G Ví 6 M i 200
200 35000
505 40000
821 50000
...
Cada cliente sólo puede tener
una cuenta a su nombre.
Una cuenta puede tener más de
un cliente como titular.
Vínculo Cliente-
García, A Gran Vía, 6 Murcia 200
López, B Ronda Norte, 3 Murcia 821
Azorín, C Paseo Nuevo, 9 Valencia 505
Pérez, C Plaza Mayor, 2 Valencia 505
...
Cuenta
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• Restricción de Integridad Referencial
integridad de datos
Todo valor de una FK debe coincidir
con un valor en la correspondiente PK
– La BD no debe contener claves ajenas sin correspondencia:
Si una tupla en una relación hace referencia a otra relación, debe
referirse a una tupla existente en esa relación
ESCRITORARTICULO
FK
• Puede existir algún valor de PK al que NO haga referencia
ningún valor de la FK
– ESCRITOR que no haya escrito artículos: ninguna tupla de ARTICULO
hará referencia a la tupla correspondiente a dicho escritor
ESCRITORARTICULO
26

14
• Diagrama Referencial
E ió d l i t i d Cl Aj
integridad de datos
Clave Ajena (Externa o Foránea) (y 5)
– Expresión de la existencia de Claves Ajenas
• Camino Referencial
ESCRITOR dni nombre ... editorial
LIBRO título isbn autor editorial ...
ARTICULO título tema autor revista pág
EDITORIAL nombre dirección ...
ARTICULO título tema autor revista pág ...
• Ciclo Referencial
– Camino que empieza y acaba en la misma relación
– Caso especial: Autorreferencia EMPLEADO codEmp ... jefe
EMPL codEmp ... dep DEPTO codDep ... dire
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• Las operaciones que no satisfacen –violan– la Integridad
R f i l d j l BD t d i t
integridad de datos
Mantenimiento de la Integridad Referencial
Referencial, dejan la BD en un estado incorrecto
Ejemplo de un Hotel:
– ¿Qué pasaría si se eliminara la tupla (501, D, ...) en HABITACIÓN?
– ¿Y si se eliminara la tupla (100, D, ...)?
– ¿Y si se anotara la ocupación de la habitación 900?
OCUPACIÓN codClie habit ...
CLI04 100
HABITACIÓN numHabit tipo ...
115 I
CLI04 100
CLI02 420
CLI05 115
CLI10 100
115 I
420 I
100 D
304 D
405 I
501 D
28

15
• ¿Cómo evita el SGBD esos estados incorrectos?
integridad de datos
Mantenimiento de la Integridad Referencial (2)
El SGBD puede...
Rechazar toda operación que pueda provocar un estado ilegal,
o
Aceptar (y ejecutar) tales operaciones, pero
realizar acciones que restauren la integridad de los datos
Di ñ d d l BD d ifi l SGBD
Diseñador de la BD puede especificar al SGBD
Acciones de Mantenimiento
de la Integridad Referencial
para que la BD SIEMPRE alcance un estado final legal
29
R2 ⎯→ R1
integridad de datos
Operación: Eliminar una tupla t de R1 que es referenciada
por otras de R2
Ejemplo: Eliminar la tupla (100, D, ...) de HABITACIÓN
Acciones posibles:
1. Rechazar la operación (acción por defecto)
Sólo permite borrar t si ninguna otra tupla hace referencia a t
Sólo permite borrar t si ninguna otra tupla hace referencia a t
2. Cascada. Propagar la eliminación
1º Borrar todas las tuplas de R2 que referencian a t
2º Eliminar t
3. Establecer nulos – (* se verá después *)
30

16
R2 ⎯→ R1
integridad de datos
Operación: Modificar el valor de una FK a un valor no
existente en la PK de R1
Ejemplo: Modificar (CLI02, 420,...) a (CLI02, 900,...) en OCUPACIÓN
Acción:
1. Rechazar la operación (SIEMPRE)
Intento de violación de la restricción de Integridad
Referencial
31
Operación: Modificar el valor de la PK de una tupla t de R1
f i d t t l d R2
integridad de datos
que es referenciada por otras tuplas de R2
Ejemplo: Modificar la tupla (100, D,...) a (130, D,...) en HABITACIÓN
Acciones posibles:
Sólo permite modificar la PK de t si ninguna tupla referencia a t
2. Cascada. Propagar la modificación
p g
- Toda tupla de R2 que referencia a t seguirá haciendolo:
modificar su valor de FK al nuevo valor de la PK de t
- Modificar el valor de la clave primaria de t
3. Establecer nulos – (* se verá después *)
32

17
R2 ⎯→ R1
integridad de datos
Operación: Inserción de una tupla t en R2 cuyo valor de FK
no se corresponde con ningún valor de la PK en
ninguna tupla de R1
Ejemplo: Insertar una tupla (CLI03, 555, ...) en OCUPACIÓN
Acciones posibles:
- Rechazar la operación (SIEMPRE)
ec a a a ope ac ó (S )
Intento de violación de la restricción de Integridad
Referencial
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• Encadenamiento de eliminaciones (análogo para Modificación)
integridad de datos
Mantenimiento de la Integridad Referencial (y 7)
R3 R2 R1R2 → R1, Acción de Eliminación en Cascada
R3 → R2, Acción de Eliminación XX
- Eliminar una tupla de R1 eliminar tuplas de R2 que la referencian
- Pero existen tuplas en R3 que referencian esas tuplas de R2...
¿cómo afecta la Acción de Eliminación XX en esta operación?
Si XX = en CASCADA, no-problemo! eliminar esas tuplas de R3
Si XX = RECHAZAR La operación completa fallará
R3 → R2 → R1
• Las operaciones de actualización en una BD son siempre
atómicas: se realiza “TODO o NADA”
PROFESOR → ÁREA → DEPARTAMENTO
ASIGNATURA → TITULACIÓN → UNIVERSIDAD
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18
• En el mundo real existe...
– información perdida fechaNacimiento desconocida
integridad de datos
Nulos
– información perdida fechaNacimiento desconocida
– ausencia de información ¿tiene teléfono?
– valores no aplicables a ciertos atributos fechJubilac a empleado activo
• Para representar estas situaciones en los sistemas de BD
se utiliza el NULO (null)
– Si una tupla tiene un atributo que contiene un nulo,
significa que el valor real de tal atributo es desconocido
– Es posible especificar si un atributo puede o no contener nulo
nulo no es un valor en sí mismo,
sino un indicador de ausencia de información
No hay dos nulos iguales (num_telefono NULL ≠ edad NULL)
35
• Nulo y Claves Primarias
integridad de datos
Implicaciones de los nulos en la integridad
Restricción de Integridad de Entidad:
Ningún atributo componente de una
clave primaria puede contener nulo
EMPLEADO (codEmp, nss, nombre, telefono, depto, jefe...)
¿Qué pasaría si codEmp pudiera contener NULO?
• Nulo y Claves Ajenas
• Nulo y Claves Ajenas
El Modelo Relacional permite nulo
como valor de clave ajena
depto = null empleados no asignados a ningún departamento
jefe = null empleados sin jefe
36

19
• Hemos de extender la definición de clave ajena
integridad de datos
Implicaciones de los nulos en la integridad (2)
Sea R2 una relación. FK es una clave ajena en R2 si es un
subconjunto de sus atributos tal que:
1. Existe otra relación R1 con clave primaria PK y
2. En todo momento, cada valor de FK en R2
a) es NULO, o
b) es idéntico a un valor de PK en alguna tupla de R1
• Restricción de Integridad Referencial
La Base de Datos no debe contener valores no nulos
de clave ajena sin correspondencia
37
• Hay que extender algunas acciones de mantenimiento de
l I t id d R f i l R2 R1
integridad de datos
Implicaciones de los nulos en la integridad (3)
la Integridad Referencial: R2 ⎯→ R1
Operación: Eliminar una tupla t de R1 que es referenciada
por otras de R2
Acciones posibles:
2. Cascada. Propagar la eliminación
3. Establecer nulos
Sólo si la FK de R2 permite NULO
- Toda tupla de R2 que referencia a t pasa a contener NULL en FK
- Eliminar la tupla t
38

20
R2 ⎯→ R1
integridad de datos
Implicaciones de los nulos en la integridad (y 4)
Operación: Modificar el valor de la PK de una tupla t de R1
que es referenciada por otras tuplas de R2
Acciones posibles:
2. Cascada. Propagar la modificación
3. Establecer nulos
3. Establecer nulos
Sólo si la FK de R2 permite NULO
- Toda tupla de R2 que referencia a t pasa a contener NULL en FK
- Modificar el valor de la PK de t
39
• Comprobar las claves candidatas (primaria y alternativas):
No existen dos tuplas distintas con igual valor para una clave
integridad de datos
Resumiendo, el SGBD se encarga de...
No existen dos tuplas distintas con igual valor para una clave
Definición de BD : indicar los Atributos Componentes de las Claves Candidatas
• Comprobar la restricción de Integridad de entidad
Ningún atributo componente de una clave primaria contiene nulo
Definición de BD : indicar los Atributos Componentes de la Clave Primaria
• Comprobar la restricción de Integridad Referencial...
El valor de la clave ajena en cualquier tupla o es nulo o coincide con
El valor de la clave ajena en cualquier tupla, o es nulo, o coincide con
un valor de clave primaria de alguna tupla en la relación referenciada
Definición de BD : indicar los Atributos Componentes de las Claves Ajenas
• ... y mantenerla frente operaciones que puedan violar la integridad
Definición de BD : indicar Acciones de Mantenimiento de la Integridad Referencial
40

21
• Definir la restricción de integridad de entidad
Recopilando…
• Definir la restricción de integridad referencial
• Explicar el papel desempeñado por los valores nulos y sus
implicaciones en la integridad
Dominio Definición del Dominio
CODPEL enteros(3)
CODGUI enteros(3)
CODDIR enteros(3)
CODDIS enteros(2)
CODACT enteros(4)
CODAGE enteros(2)
SEXOS { M, F }
TEXTO cadena caracteres variable (500)
PORCENT enteros (2)
DINERO enteros(9)
NIF cadena caracteres fija (12)
TITULOS cadena caracteres variable (120)
GENEROS {comedia,drama,terror,suspense,accion,romantica,gore,pulp,roadmovie}
PAISES {españa,francia,gran_bretaña,eeuu,australia,alemania,la_india,argentina}
AÑOS AÑO
AÑOS AÑO
FECHAS FECHA
NOMBRES cadena caracteres variable (35)
APELLIDOS cadena caracteres variable (80)
DOMICILIOS cadena caracteres variable (50)
TELEFONOS cadena caracteres variable (15)
TIPO_PAPEL {protagonista, secundario, reparto, figuracion}
42

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Esquema “PRODUCTORA”
PELICULA (codP:CODPEL, titulo:TITULOS, año:AÑO, genero:GENEROS, guion:CODGUI,
director:CODDIR, directorFotog:CODDIR, distrib:CODDIS, nacio:PAISES,
estreno:FECHA, numOscar:enteros(2), taquilla:DINERO)
DIRECTOR (codDir:CODDIR, nombre:NOMBRES, apellidos:APELLIDOS, nacio:PAISES,
fechaNacim:FECHA operaPrima:CODPEL)fechaNacim:FECHA, operaPrima:CODPEL)
DIREC_FOTOG (codDF:CODDIR, nombre:NOMBRES, apellidos:APELLIDOS, nacionalidad:PAISES,
fechaNacim:FECHA, ultTrabajo:CODPEL)
GUION (codG:CODGUI, titulo: TITULOS, resumen: TEXTO,
nomAutorPpal:NOMBRES, fechaFin:FECHA, fechaEntrega:FECHA)
DISTRIBUIDORA (codDis:CODDIS, nombre:NOMBRES, cif:NIF, direccion:DOMICILIO,
telefono:TELEFONOS, porcentaje:PORCENT)
ACTOR (codA:CODACT, nombre:NOMBRES, nomReal:NOMBRES, nacionalidad:PAISES,
fechaNacim:FECHA, sexo:SEXOS, agencia:CODAGE, cache:DINERO)
AGENCIA (codAg:CODAGE, nombre:NOMBRES, direccion:DOMICILIO, telefono:TELEFONOS)
ACTUA_EN (actor:CODACT, film:CODPEL, papel:TIPO_PAPEL, paga:DINERO)
43
• Definida por Codd, 1972
• Colección de operadores que toman relaciones como
operandos y devuelven relaciones como resultado
4 Manipulación de datos
4.1. Álgebra Relacional
operandos y devuelven relaciones como resultado
– Operadores tradicionales sobre conjuntos
unión
intersección
diferencia
producto cartesiano
Los operandos son relaciones, y NO conjuntos arbitrarios
operaciones adaptadas a relaciones (tipo especial de conjuntos)
– Operadores relacionales especiales
restricción
proyección
reunión ( join )
división
44

23
El resultado de cualquier operación del álgebra
relacional es otra relación
Álgebra Relacional
Clausura relacional
☺ la salida de una operación puede ser entrada
(operando) de otra
Expresiones Anidadas
Sus operandos son otras expresiones del álgebra
(en lugar de nombres de relación)
45
• En matemáticas, A∪B = { e / e∈A y-o e∈B }
• Relación = conjunto de tuplas
ibl h l ió d d l i R S
Álgebra Relacional
Compatibilidad de tipos (o con la unión)
es posible hacer la unión de dos relaciones R y S
• R∪S = { t / t∈R y-o t∈S }
– Conjunto de todas las tuplas que están en R y/o en S
– Sin embargo...
PELICULA ∪ DIRECTOR es un conjunto, pero no es una relación
Las relaciones deben ser homogéneas: no pueden
Las relaciones deben ser homogéneas: no pueden
contener mezcla de tuplas de distintos tipos
– Ha de mantenerse la Propiedad de Clausura:
el resultado de la operación DEBE ser una relación
» Las relaciones de entrada deben ser de tipos compatibles
46

24
Sean R ( r1, r2,..., rn ), S ( s1, s2, ..., sn )
• Relaciones R y S compatibles en tipo si tienen el
“ i ” d i
Álgebra Relacional
Compatibilidad de tipos (y 2)
“mismo” esquema, es decir:
1. Igual número de atributos:
grado(R) = grado(S) = n
2. Atributos correspondientes definidos sobre el mismo dominio:
dom(ri) = dom(si) ,, i = 1, 2, ..., n
Ejemplo DIRECTOR DIR FOTOG son de tipos compatibles
Ejemplo: DIRECTOR y DIR_FOTOG son de tipos compatibles
UNIÓN, INTERSECCIÓN, DIFERENCIA necesitan operandos
compatibles en tipo
PRODUCTO CARTESIANO no necesita compatibilidad de tipo
en sus operandos
47
R∪S, con R y S compatibles en tipo, es una relación tal que:
Esquema: el de R (o S)
Álgebra Relacional
Unión de relaciones
Estado: conjunto de tuplas que están en R, en S o en ambas
Las tuplas repetidas se eliminan (por definición)
Ejemplo: DIRECTOR ∪ DIR_FOTOG
R∩S, con R y S compatibles en tipo, es una relación tal que:
Intersección de relaciones
, y p p , q
Estado: conjunto de tuplas que están a la vez en R y en S
Ejemplo: DIRECTOR ∩ DIR_FOTOG
48

25
R―S, con R y S compatibles en tipo, es una relación tal que:
á R S
Álgebra Relacional
Diferencia entre relaciones
Estado: conjunto de tuplas que están en R, pero NO en S
operación con «cierta direccionalidad», como la resta aritmética
Ejemplo: DIRECTOR ― DIR_FOTOG
• La propiedad de clausura relacional permite aplicar una
operación tras otra
Secuencias de operaciones
operación tras otra
Sean R, S, T relaciones de tipos compatibles,
– Única expresión: expresiones anidadas R ∩ ( S ∪ T )
– Varias expresiones: relaciones intermedias con nombre
A ← S ∪ T
B ← R ∩ A
49
Álgebra Relacional
• Por defecto, los atributos de la relación resultado de una
operación heredan los nombres de los del operando más
Renombramiento de atributos
operación heredan los nombres de los del operando más
a la izquierda
DIR ← DIRECTOR ∪ DIR_FOTOG
Los atributos de DIR tienen los mismos nombres que los de DIRECTOR
• Se puede indicar una lista con nuevos nombres para los
atributos de la relación resultado:
DIR(codDir nomDir apeDir nacDir fechaNac pelic) ← DIRECTOR ∪ DIR FOTOG
DIR(codDir,nomDir,apeDir,nacDir,fechaNac,pelic) ← DIRECTOR ∪ DIR_FOTOG
50

26
• En matemáticas, A Χ B = { (a,b) / a∈A y b∈B }
• Relación = conjunto de tuplas,
ibl l d t t i t l i R S
Álgebra Relacional
Producto Cartesiano entre relaciones
es posible el producto cartesiano entre relaciones R y S
• R Χ S = { (tR,tS) / tR∈R y tS∈S }
– Conjunto de pares ordenados de tuplas de R y S
– Pero ha de conservarse la Propiedad de Clausura:
» El resultado debe ser un conjunto de tuplas (no de pares de)
Producto Cartesiano Ampliado, pues cada par
ordenado es sustituido por la tupla resultante
de la combinación de las dos tuplas origen
51
• R Χ S, con R y S cualesquiera, es una relación tal que:
Esquema: combinación (unión) de los esquemas de R y S
Álgebra Relacional
Producto Cartesiano entre relaciones (2)
Estado: conjunto de todas las tuplas formadas por las posibles
combinaciones de cada tupla de R con cada tupla de S
Ejemplo: PELICULA Χ DIRECTOR
Obtiene un conjunto de tuplas tales que cada una es la combinación de una tupla de
PELICULA y otra de DIRECTOR
• Operación sin demasiada importancia práctica
– No se tiene más información a la salida que a la entrada
– pero es necesaria para definir la operación REUNIÓN (JOIN)
52

27
• El esquema de la relación resultante de R Χ S
debe estar bien formado (nombres de atributos únicos)
Álgebra Relacional
Producto Cartesiano entre relaciones (y 3)
• Si R y S tienen atributos con igual nombre, R Χ S tendría
¡dos atributos nombrados igual! ko!
ACTOR Χ AGENCIA “colisión” de nombres en atributo “nombre”
• Soluciones posibles:
1. Renombrar atributos de una relación, antes del producto
AGENCIA_2(codAge, nomAge, direccion, telefono) ← AGENCIA
RESULTADO ← ACTOR Χ AGENCIA_2
2. Prefijar atributos con el nombre de su tabla, en la tabla resultado
RESULTADO(codA, ACTOR.nombre, nomreal,..., codAg, AGENCIA.nombre, ...)
← ACTOR Χ AGENCIA
53
R, S, T relaciones de tipos compatibles
• Asociativa
Álgebra Relacional
Propiedades de los operadores relacionales
( R ∪ S ) ∪ T ≡ R ∪ ( S ∪ T ) ≡ R ∪ S ∪ T
( R ∩ S ) ∩ T ≡ R ∩ ( S ∩ T ) ≡ R ∩ S ∩ T
( R Χ S ) Χ T ≡ R Χ ( S Χ T) ≡ R Χ S Χ T
• Conmutativa
R ∪ S ≡ S ∪ R
R ∩ S ≡ S ∩ R
R Χ S ≡ S Χ R
• La diferencia no cumple ninguna de estas propiedades
El producto cartesiano “normal” no las cumple, pero sí el “ampliado”
54

28
• Obtener un subconjunto de las tuplas de una relación
para las cuales se satisface una condición de selección
Álgebra Relacional
Restricción de una relación σ
σ<condición> (<relación>)
• Resultado: Relación (conjunto de tuplas) con atributos de <relación>
• <condición> es una expresión booleana…
– Especificada en términos de atributos de <relación>
– Compuesta por una o más cláusulas, del tipo:
p p , p
<nomAtrib> <opComp> <cte> o bien <nomAtrib> <opComp> <nomAtrib>
• <opComp> operador de comparación ∈ {=, <, ≤, >, ≥, ≠}
• <cte> valor constante ∈ dominio del atributo <nomAtrib>
• Cláusulas conectadas por operadores booleanos AND, OR, NOT
55
• Ejemplos:
* Tuplas de actores representados por la agencia número 2
Álgebra Relacional
Restricción de una relación (2)
σagencia=2 (ACTOR)
* Actores cuyo caché rebasa los 30.000€
σcache>30000 (ACTOR)
* Actores representados por la agencia número 2 cuyo cache no llega
Actores representados por la agencia número 2, cuyo cache no llega
a los 22.000€, o bien por la agencia 4 y con caché superior a 32.000€
σ(agencia=2 AND cache<25000) OR (agencia=4 AND cache>35000) (ACTOR)
56

29
• Mecanismo de selección del sistema
– Aplica <condición> a cada tupla individual de <relación>, sustituyendo
d t ib t l l t l
Álgebra Relacional
Restricción de una relación (3)
cada atributo por su valor en la tupla
– Si <condición> es TRUE, la tupla se selecciona para el resultado
• Operador Restricción: Unario
– Sólo se aplica a UNA relación
Nunca puede seleccionar tuplas de más de una relación
– Se aplica a UNA sola tupla a la vez
<condición> nunca se refiere a más de una tupla
• Grado(Relación Resultado) = Grado(Relación Origen)
– Tienen los mismos atributos
• Nº Tuplas(Relación Resultado) ≤ Nº Tuplas(Relación Origen)
57
• La operación restricción es conmutativa
σ (σ (R))≡ σ (σ (R))
Álgebra Relacional
Restricción de una relación (y 4)
σcond1 (σcond2 (R))≡ σcond2 (σcond1 (R))
Esto permite …
̶ Secuencia de restricciones (selecciones) en cualquier orden
̶ Combinación de una secuencia de restricciones en una
única restricción con una condición conjuntiva:
σcond1(σcond2(...(σcondn(R))...))≡σcond1 AND cond2 AND...AND condn(R)
58

30
• Sólo interesan algunos atributos de una relación
• Se proyecta la relación sobre esos atributos
R t i ió P ió
Álgebra Relacional
Proyección de una relación ∏
• Restricción vs. Proyección :
– σselecciona algunas tuplas de la relación y desecha otras
– ∏ selecciona ciertos atributos y desecha los demás
∏<listAtrib>(<relación>)
• Resultado: Relación (conjunto de tuplas) cuyos atributos son
ó
sólo los de <listAtrib> y en ese orden
• <listAtrib> lista de nombres de atributos de <relación>
* Obtener el código, nombre y el caché de todos los actores
∏codA, nombre, cache(ACTOR)
59
• Si <listAtrib> no contiene atributos clave ¡tuplas repetidas!
* Obt l i l i lid d d t d l t
Álgebra Relacional
Proyección de una relación (2)
* Obtener la agencia y la nacionalidad de todos los actores
∏agencia, nacionalidad(ACTOR)
» Eliminación implícita de duplicados
– Resultado ≡ relación válida
• Grado(Relación Resultado) = Nº atributos(<listAtrib>)
• Nº Tuplas(Relación Resultado) ≤ Nº Tuplas(Relación Origen)
y es igual (=) si <listAtrib> contiene una clave candidata
60

31
• La operación proyección no es conmutativa
∏ (∏ (R)) ∏ (∏ (R))
Álgebra Relacional
Proyección de una relación (y 3)
∏lista1 (∏lista2 (R))≠ ∏lista2 (∏lista1 (R))
• Además, siempre que lista1 ⊆ lista2, entonces...
∏lista1 (∏lista2 (R))= ∏lista1 (R)
Álgebra Relacional
Ejercicios

32
• Combina las tuplas relacionadas de dos relaciones
en una sola tupla
Álgebra Relacional
Reunión o Join entre dos relaciones
• Permite procesar vínculos entre relaciones
* Datos de películas junto con los de su director correspondiente
– Es necesario combinar cada tupla de PELÍCULA, p, con la tupla
DIRECTOR, d, tal que el valor de codDir en d coincida con el de
director en p
– Se consigue aplicando la operación REUNIÓN a las dos relaciones
R1 ← PELICULA director=codDir DIRECTOR
63
PELICULA ( codP, título, año, genero, guión, director, directorFotog, distrib,
nacio, estreno, numOscar, taquilla )
DIRECTOR ( codDir, nombre, apellido, nacio, fechaNacim, óperaPrima )
Álgebra Relacional
Reunión o Join entre dos relaciones (2)
* Títulos de películas junto con nombre y apellido de su director
– Se consigue aplicando la operación REUNIÓN a las dos relaciones
– Y proyectando el resultado sobre los atributos requeridos
R2←∏titulo,nombre,apellido (PELICULA director=codDir DIRECTOR)
R2 titulo nombre apellido
La caja 507 Enrique Urbizu
Mensaka Salvador Gª Ruiz
El viaje de Carol Imanol Uribe
Airbag Juanma Bajo Ulloa
64

33
• Forma General para relaciones A(a1, a2, ... an) y B(b1, b2, ... bm):
A < di ió d ió >B
Álgebra Relacional
A <condición de reunión>B
• Resultado: Relación con n+m atributos (a1, a2, ... an, b1, b2, ... bm)
Esquema: unión de las cabeceras de A y B
Estado: conjunto de tuplas, una por cada combinación de tuplas
(una de A y otra de B) que satisface <condición de reunión>
• Reunión vs. Producto Cartesiano
– En el Producto Cartesiano aparecen todas las combinaciones
posibles de tuplas de A y de B
65
• <condición de reunión>
– Expresión booleana especificada en términos de atributos de A y B
Álgebra Relacional
– Evaluada para cada combinación (par) de tuplas:
Si la cumplen, forman una nueva tupla de la relación resultado
– Es de la forma:
<condición> AND <condición> AND... AND <condición>
donde:
<condición> tiene la forma ai θ bj (condición de reunión general), y
<condición> tiene la forma ai θ bj (condición de reunión general), y
· ai es un atributo de A; bj es un atributo de B,
· Dominio(ai) = Dominio(bj),
· θ (theta) cumple que θ ∈ {=, <, ≤, >, ≥, ≠}
• Reunión con condición de reunión general ≡ REUNIÓN THETA
66

34
• La reunión más común es la que implica comparación
de igualdad ( θ ≡ = ) EQUI-REUNIÓN (o REUNIÓN, a secas)
* A t i l t
Álgebra Relacional
* Actores y agencias que los representan
ACTOR agencia=codAg AGENCIA
• Problema: colisión de nombres de atributos
– Existen atributos nombrados igual en ACTOR y AGENCIA
– Resultado con varios atributos de igual nombre ko!
– Dos soluciones alternativas posibles:
1. Previo renombramiento de atributos de una relación
AGENC(codAg, nomAg, dirAg, tel) ← AGENCIA
R← ∏nombre, nomAg (ACTOR agencia=codAgAGENC)
2. Prefijar atributos con el nombre de su tabla
R← ∏ACTOR.nombre,AGENCIA.nombre(ACTOR agencia=codAgAGENCIA)
67
• Las tuplas cuyos atributos de reunión son nulos,
NO aparecen en la relación resultado
Álgebra Relacional
– Los actores que se auto-representan tienen NULL en atributo agencia
– Sus tuplas no aparecen en ACTOR agencia=codAgAGENC
• Las tuplas de una relación que no encuentran
correspondencia en la otra, tampoco aparecen en la
relación resultado
relación resultado
– Los actores que no han actuado en ninguna película, no aparecen
en ninguna tupla de la tabla ACTUA_EN
– Sus tuplas no aparecen en ACTOR codA=actorACTUA_EN
68

35
• En general, sea A con nA tuplas y B con nB tuplas, entonces
R ← A <condición de reunión> B cumple que 0 ≤ nR ≤ nA *nB
Álgebra Relacional
Reunión o Join entre dos relaciones (y 7)
<condición de reunión> p q R A B
• Si ninguna combinación de tuplas de A y B cumple la
<condición de reunión>, entonces
– Relación Resultado = Relación vacía (cero tuplas)
• Si NO se especifica <condición de reunión> entonces
• Si NO se especifica <condición de reunión>, entonces
– la <condición de reunión> es TRUE para todas las tuplas, y
– ≡ Χ (REUNIÓN ≡ PROD. CARTESIANO ≡ REUNIÓN CRUZADA)
69
A B
• Caso particular de reunión, quizá el más importante
Álgebra Relacional
Reunión natural entre relaciones
• No «necesita» especificar condición de reunión, pues...
• ... iguala todos los pares de atributos con igual
nombre en A y B
– Es una EQUI-REUNIÓN + eliminación de atributos superfluos
Sólo conserva un atributo de reunión
– La definición estándar de reunión natural exige que los
La definición estándar de reunión natural exige que los
atributos de reunión deben tener nombre idéntico en ambas
relaciones operando
– Si no es así, aplicar antes un renombramiento de atributos
– deben tener el mismo dominio
70

36
R(a, b, c)
S(b, d)
Álgebra Relacional
Reunión natural entre relaciones (2)
S b d
3 -4
1
R a b c
10 1 100
20 3 100
T1 ← R R.b=S.b S, tiene el esquema T1 ( a, R.b, c, S.b, d )
1 -5
T1 a R.b c S.b d
10 1 100 1 -5
20 3 100 3 4
20 3 100
30 5 300
T2 ← R S, tiene el esquema T2 ( a, b, c, d )
20 3 100 3 -4
T2 a b c d
10 1 100 -5
20 3 100 -4
71
• Ejemplos:
1. Título de todas las películas junto con el título y resumen de su guión
GUIO(guion, titGuion, resumen, nomAutorPpal, fechaFin, fechaEntrega) ← GUION
Álgebra Relacional
Reunión natural entre relaciones (y 3)
(g , , , p , , g )
RESUMEN ← ∏titulo, titGuion, resumen(PELICULA GUIO)
2. Títulos de películas junto con el nombre y apellidos de su director
DIREC(director, nombre, apellidos, nacio, fechaNacim, operaPrima) ← DIRECTOR
PELI_DIRE ← ∏titulo, nombre, apellidos (PELICULA DIREC)
3. Nombre de actores y de las agencias que los representan
AGENC(agencia, nomAg, direccion, telefono) ← AGENCIA
ACT_AGEN ← ∏nombre, nomAg (ACTOR AGENC)
¿A qué se debe el renombramiento en cada caso?
72

37
Sean las relaciones A(a1, a2, ... an, b1, b2, ... bm) y B(b1, b2, ...bm)
• A÷B es una relación tal que:
Álgebra Relacional
División entre relaciones ÷
q
Esquema: Relación con los atributos no comunes R( a1, a2, ... an )
Estado: Conjunto de tuplas { (ai1, ai2, ... ain) } tal que existe
en A una tupla (ai1, ai2, ... ain, bj1, bj2, ... bjm) para
TODAS las tuplas (bj1, bj2, ... bjm ) de B
• Poco común Útil para consultas especiales ocasionales
• Poco común. Útil para consultas especiales ocasionales
Nombres de los actores que trabajan en todas las películas dirigidas por los
hermanos Cohen
• Para que una tupla t aparezca en el resultado, los valores
de t deben aparecer en A en combinación con todas las
tuplas de B
73
A a b
y1 x1
B b
x1
Álgebra Relacional
División entre relaciones (y 2)
y1, y4 aparecen en A en combinación con
las 3 tuplas de B, por eso están en el
y1 x1
y1 x2
y1 x3
y1 x4
y2 x1
y2 x3
y3 x2
3 3
x2
x3 R a
y1
y4
p , p
resultado R = A ÷ B
El resto de valores de y en A, no aparecen
con todas las tuplas de B y no son
seleccionadas: y2 no aparece con x2,
e y3 no aparece con x1
y3 x3
y3 x4
y4 x1
y4 x2
y4 x3
74

38
• Algunas consultas comunes no pueden expresarse con las
operaciones estándar del Álgebra Relacional
A li ió d d i i di i l
Álgebra Relacional
Otras operaciones del Álgebra Relacional
– Ampliación de su poder expresivo con operaciones adicionales
– Incluidas en la mayoría de los lenguajes de consulta relacionales
comerciales
• Funciones de agregados
– Funciones matemáticas de agregados sobre colecciones de valores de
la base de datos
Valor medio del caché de todos los actores
Número de películas (almacenadas en la BD)
Máximo porcentaje de comisión de las distribuidoras de películas
Mínima recaudación en taquilla
Cantidad total pagada a los actores de cierta película
75
• Funciones aplicadas a un conjunto de tuplas
– SUMA
– PROMEDIO
Álgebra Relacional
Funciones de agregados
PROMEDIO
– MÁXIMO
– MÍNIMO
– CUENTA (número de tuplas en una relación)
• Agrupación de tuplas según valor de ciertos atributos
– Puede aplicarse una función agregada a cada grupo por separado
* Media del caché de los actores agrupados por agencias ¿Solución?
g p p g
Agrupar actores según su agencia representante (valor de atributo agencia)
» Cada grupo incluye tuplas de actores representados por la misma agencia
Cálculo del caché medio de cada grupo (función PROMEDIO)
• El resultado es una relación R(agencia, PROMEDIO_caché)
76

39
Álgebra Relacional
Funciones de agregados (2)
ACTOR
a9AG1 AG8
R PROMEDIO_cache
Media del cache de a1... a10
a1
a10
a2
a3
a4
a9
a5
a8
a7
a6
AG2
AG3
R agencia PROMEDIO cache
R agencia PROMEDIO_cache
AG8 Media del cache de a9 y a2
AG3 Media del cache de a5, a6 y a3
AG1 Media del cache de a7, a1 y a4
AG2 Media del cache de a8 y a10
77
<atributos de agrupación> F<lista funciones>(<relación>)
Álgebra Relacional
• <atributos de agrupación>
– Lista de nombres de atributos de <relación>
– Indican atributos con los que construir los grupos
– Puede estar vacía la relación es un (único) grupo
• <lista funciones>
– Lista de pares <función> <atributo>
donde <función> ∈ {SUMA, PROMEDIO, MÁXIMO, MÍNIMO, CUENTA}
y <atributo> es uno de los atributos de <relación>
• Resultado: una relación R, tal que
Esquema: atributos de <atributos de agrupación> +
un atributo por cada elemento de <lista funciones>
Cuerpo: conjunto de tuplas tal que existe una por cada grupo
78

40
• Ejemplos:
1. Códigos de Películas, número de actores en cada película y su paga media
R(codpeli numActores pagaMedia)← F (ACTUA EN)
Álgebra Relacional
R(codpeli, numActores, pagaMedia)← film FCUENTA actor,PROMEDIO paga(ACTUA_EN)
2. Códigos de agencias, número de actores en cada agencia y caché medio
R(codAg, numActores, cacheMedio)←agencia FCUENTA codA,PROMEDIO cache(ACTOR)
• Si no se indican nombres para los atributos de la relación
resultado R, dicha relación incluirá...
– un atributo por cada atributo incluido en <atributos de agrupación>,
con el mismo nombre y
con el mismo nombre, y
– un atributo por cada función incluida en <lista funciones>,
denominado FUNCIÓN_atributo
Los esquemas de las relaciones resultado de los ejemplos anteriores serían:
1. R(film,CUENTA_actor, PROMEDIO_paga)
2. R(agencia, CUENTA_codA, PROMEDIO_cache)
79
• Si no se especifican atributos de agrupación
– Toda la relación es un único grupo
L f i li t d l t l
Álgebra Relacional
Funciones de agregados (y 5)
– Las funciones se aplican a todas las tuplas
– La relación resultado tendrá una sola tupla
* Número de películas y recaudación media
FCUENTA codP,PROMEDIO taquilla(PELICULA)
• El resultado de aplicar una función agregada siempre es
El resultado de aplicar una función agregada siempre es
una relación, no un nº escalar, aunque tenga un único
valor
* Recaudación máxima obtenida
FMÁXIMO taquilla(PELICULA)
R MAXIMO_taquilla
232.850
80

41
• No pueden expresarse en el Álgebra Relacional
• Se aplican a una referencia recursiva entre tuplas del mismo
ti ( l d j f l l ió EMPLEADO)
Álgebra Relacional
Operaciones de cierre recursivo
tipo (empleado y jefe en la relación EMPLEADO)
* Códigos de los empleados que tienen como superior a “e”, en todos los
niveles
_________________Nivel 1
e
e11 e12 ... e1n
_________________Nivel 2
_________________Nivel 3
etc.
e21... e2 m ... ... ... e2p
e31... e3q ... e3r ... ... ... e3t
...
81
• En Álgebra Relacional es sencillo especificar empleados
cuyo jefe es “e” en cierto nivel conocido, pero no en todos
los niveles
Álgebra Relacional
Operaciones de cierre recursivo (y 2)
los niveles
Ejemplo para el nivel 2: código de los empleados cuyo jefe directo es “e” o bien su jefe es
un empleado cuyo jefe es “e”
EMP_JEF(codE, codJ) ← ∏codemp, codjefe(EMPLEADO)
EMP 1(cod) ← ∏ dE (σ dJ “ ” (EMP JEF)) Empleados de nivel 1
EMP_1(cod) ← ∏codE (σcodJ=“e” (EMP_JEF)) Empleados de nivel 1
EMP_2(cod) ← ∏codE (EMP_JEF codJ=cod (EMP_1)) Empleados de nivel 2
RESULTADO ← EMP_1 ∪ EMP_2
82

42
• Extensión de la operación REUNIÓN
• Permiten conservar todas las tuplas en A o B o ambas,
Álgebra Relacional
Reunión externa (Outer-join) entre relaciones
aunque...
– No tengan tuplas coincidentes
– Contengan nulos en los atributos de reunión
* Nombres de actores y de sus agencias representantes, si tienen
AGEN(codAg, nomAg, direccion,telefono) ← AGENCIA
AGEN(codAg, nomAg, direccion,telefono) ← AGENCIA
TEMP ← (ACTOR agencia=codAg AGEN)
RESULTADO ← ∏nombre, nomAg (TEMP)
83
• REUNIÓN EXTERNA IZQUIERDA R = A B
– Conserva en R todas las tuplas de A
Si no encuentra una tupla coincidente en B cada atributo de R
Álgebra Relacional
Reunión externa entre relaciones (2)
– Si no encuentra una tupla coincidente en B, cada atributo de R
(correspondiente a B) es NULO
• REUNIÓN EXTERNA DERECHA R = A B
– Conserva en R todas las tuplas de B
– Si no encuentra una tupla coincidente en A, cada atributo de R
(correspondiente a A) es NULO
• REUNIÓN EXTERNA COMPLETA R = A B
– Conserva en R todas las tuplas de A y de B
– Cuando no encuentra tuplas coincidentes, rellena con NULO
84

43
Álgebra Relacional
Reunión externa entre relaciones (3)
ACTOR nomAc ... agencia ...
Carmelo Gómez A23
M í P j lt A03
AGENCIA codAg nomAg ...
A10 AgeRep
A30 R A t
* Nombres de agencias y de los actores a los que representan, incluyendo...
1.- las agencias que no representan a ningún actor
R1= πnomAc, nomAg (ACTOR agencia=codAg AGENCIA)
María Pujalte A03
Pere Ponce A10
Javier Bardem NULL
A30 ReprActors
A03 ActorsMngr
A23 ARA
2.- los actores que no tienen agencia de representación
R2 = πnomAc, nomAg ( ACTOR agencia=codAg AGENCIA
3.- tanto las agencias que no representan a ningún actor, como los actores que no
tienen agencia
R3 = πnomAc, nomAg ( ACTOR agencia=codAg AGENCIA
85
Álgebra Relacional
Reunión externa entre relaciones (y 4)
ACTOR AGENCIA nomAc nomAg
C l Gó ARACarmelo Gómez ARA
María Pujalte ActorsMngr
Pere Ponce AgeRep
NULL ReprActors
ACTOR AGENCIA nomAc nomAg
Carmelo Gómez ARA
ACTOR AGENCIA
nomAc nomAg
Carmelo Gómez ARA
Pere Ponce AgeRep
Javier Bardem NULL
Pere Ponce AgeRep
Javier Bardem NULL
NULL ReprActors
86

44
Álgebra Relacional
Ejercicios II
• Lenguaje formal para BD Relacionales
• Basado en Cálculo de Predicados de Primer Orden (rama
de Lógica Matemática)
Manipulación de datos
Cálculo Relacional
de Lógica Matemática)
Cálculo Relacional vs. Álgebra Relacional
- Expresiones Declarativas
(lenguaje no procedimental)
- Secuencias de Operaciones
» No se indica CÓMO evaluar la
consulta sino QUÉ se desea
» Aunque se anidan para formar
una sola expresión, siempre se
d lí d
consulta, sino QUÉ se desea
obtener
» Describe la información deseada
sin dar un procedimiento
específico para obtenerla
indica explícitamente cierto orden
de las operaciones
» Estrategia parcial de
evaluación de la consulta
(≈ lenguaje procedimental de
alto nivel )
88

45
• Poder expresivo idéntico de álgebra y cálculo relacionales
Cualquier obtención de datos especificada en el Álgebra
Relacional puede expresarse en el Cálculo Relacional (restringido a
expresiones seguras) y viceversa
Cálculo Relacional
e p es o es segu as) y ce e sa
• Definición: Lenguaje Relacionalmente Completo
Lenguaje en el que es posible expresar cualquier consulta
que pueda especificarse en el Cálculo Relacional
– Cálculo Relacional como medida del poder selectivo de lenguajes
relacionales
• Formas de adaptar el Cálculo de Predicados de 1er Orden
para crear un Lenguaje de Consultas para BDR:
̶ Cálculo Relacional de Tuplas (CRT) –– Codd, 1972
̶ Cálculo Relacional de Dominios –– Lacroix y Pirotte, 1977
89
• CRT basado en la especificación de variables de tupla
• Toda variable de tupla «abarca» o recorre una relación
Cálculo Relacional
Expresiones de consulta
puede tomar como valor cualquier tupla de esa relación
{ t | COND(t) }
• Resultado: conjunto de tuplas t que satisfacen la condición COND(t)
• COND(t): expresión condicional en la que interviene la var. de tupla t
* A t hé b l 2 000€
* Actores cuyo caché rebasa los 2.000€
{ t | ACTOR(t) and t.cache>2000 }
– ACTOR(t) indica que ACTOR es la Relación de Intervalo que t recorre
– t.cache hace referencia al atributo caché de la variable de tupla t
90

46
• Obtención de algunos atributos de las tuplas seleccionadas
{ <lista atributos> | COND(t) }
Cálculo Relacional
Expresiones de consulta (y 2)
• Ejemplos:
* Nombre y nacionalidad de los actores cuyo caché rebasa los 2.000€
{ t.nombre, t.nacionalidad | ACTOR(t) and t.cache>5000 }
* Fecha de nacimiento y nombre real del actor “Javier Bardem”
{ t.fechaNacim, t.nombreReal | ACTOR(t) and t.nombre = “Javier Bardem” }
91
• Expresión General
{ t1.a1, t2.a2, ... , tn.ap | COND(t1, t2, ..., tn, tn+1,tn+2,...tn+m) }
Cálculo Relacional
Expresión del CRT: punto de vista formal
{ t1.a1, t2.a2, ... , tn.ap | COND(t1, t2, ..., tn, tn+1,tn+2,...tn+m) }
donde:
– t1, t2, ..., tn, tn+1, tn+2, ... tn+m son variables de tupla
– ai es un atributo de la relación que tj recorre
– COND(..): fórmula (bien formada) del Cálculo Relacional de Tuplas
( ) ( ) p
constituida por átomos del Cálculo de Predicados
92

47
• Átomos
– R(ti) el intervalo de la variable de tupla ti es la relación R
t t b
Cálculo Relacional
Expresión del CRT: punto de vista formal (2)
– ti.a op tj.b ,, op ∈ { =, ≠, <, ≤, >, ≥ }
ti y tj variables de tupla
a atributo de la relación que ti abarca
b atributo de la relación que tj abarca
– ti.a op c ,, c op tj.b ,, op ∈ { =, ≠, <, ≤, >, ≥ }
ti y tj variables de tupla
a t ib t d l l ió t b
a atributo de la relación que ti abarca
b atributo de la relación que tj abarca
c valor constante
Los átomos están ligados mediante operadores and, or, not y →
93
• Valor lógico de un átomo
Evaluación del átomo para una combinación específica de tuplas
TRUE FALSE
Cálculo Relacional
valor TRUE o FALSE
– R(ti)
TRUE si se asigna una tupla de R a ti
Si no, es FALSE
– ti.a op tj.b ,, ti.a op c ,, c op tj.b
TRUE si ti y tj se asignan a tuplas tales que los atributos
TRUE si ti y tj se asignan a tuplas tales que los atributos
especificados (a y b) satisfacen la condición
Si no es así, será FALSE
94

48
• Fórmula bien formada (fbf)
– Definición recursiva
Cálculo Relacional
D1. Todo átomo es una fórmula bien formada
R(ti) ,, ti.a op tj.b ,, ti.a op c ,, c op tj.b
D2. Si F1 y F2 son fbf, también lo son...
(F1 and F2), (F1 or F2), not(F1), not(F2) y (F1 → F2)
y los valores lógicos de estas fórmulas
y los valores lógicos de estas fórmulas
se derivan de F1 y F2, según la Lógica Booleana
Nota: (F1 → F2) ≡ (not(F1) or F2)
continuará...
95
• Cuantificadores
– Universal ∀ (∀t) (BANCO(t) and not(t.ciudad = ‘Londres’))
Cálculo Relacional
– Existencial ∃ (∃t) (BANCO(t) and t.ciudad = ‘Amsterdam’)
• Variable de tupla libre y ligada en una fbf
informal
t está ligada si está cuantificada ( aparece en cláusulas (∀t) o (∃t) )
si no está libre
si no, está libre
96

49
• Variable de tupla libre y ligada en una fbf
formal
– Si F ≡ átomo cualquier ocurrencia de una variable de tupla t
Cálculo Relacional
– Si F ≡ átomo, cualquier ocurrencia de una variable de tupla t,
está libre
– En (F1 and F2), (F1 or F2), not(F1), not(F2) y (F1 → F2),
una ocurrencia de t está libre o ligada según lo esté en F1 o F2
– Toda ocurrencia libre de t en F está ligada en F’, si
F’=(∃t)F o bien F’=(∀t)F
y t estará ligada al cuantificador especificado en F’
F1 : d.nombre = “Carmelo Gómez”
F2 : (∃t) (d.agencia = t.codAg)
La variable de tupla d está libre en F1 y en F2
t está ligada al cuantificador ∃ en F2
97
• Fórmula bien formada (continuación)
( )F
Cálculo Relacional
D3. Si F es una fbf, también lo es (∃t)F, donde t es una variable de
tupla
(∃t)F es TRUE si F es TRUE para al menos una tupla asignada
a ocurrencias libres de t en F
de lo contrario es FALSE
D4. Si F es una fbf, también lo es (∀t)F, donde t es una variable de
tupla
(∀t)F es TRUE si F es TRUE para toda tupla (en el universo)
asignada a ocurrencias libres de t en F
de lo contrario es FALSE
98

50
• Fórmula bien formada (continuación)
Si l fó l d (t d i bl li d tifi d )
Cálculo Relacional
– Si la fórmula es cerrada (toda variable ligada a cuantificadores),
entonces representa una expresión que será TRUE o FALSE
F3 : (∃a) (ACTOR(a) and a.nombre = “Javier Cámara”)
F4 : (∀p) (PELICULA(p) (∃d) (DIRECTOR(d) and d.coddir=p.director)
– Si la fórmula es abierta (tiene variables libres), entonces
representa una consulta cuya evaluación devolverá los valores
p y
de sus variables libres que hacen TRUE la fórmula
F5 : ACTOR(a) and a.fechaNacim > 31/12/1971
sirve para preguntar por los actores/actrices que nacieron en 1972 o después
99
• Expresión segura
– Su resultado es un número finito de tuplas
– Al usar cuantificadores (∃ ∀) o negación (not) la expresión ha de tener
Cálculo Relacional
Expresión del CRT: punto de vista formal (y 9)
– Al usar cuantificadores (∃,∀) o negación (not), la expresión ha de tener
sentido: ser segura y no generar una relación infinita
E= {t | not(ACTOR(t))} tuplas del universo que NO son de ACTOR ¡¡∞!!
• Dominio de una expresión del CRT
– Valores constantes en la expresión o que existen en cualquier
tupla de las relaciones a las que se referencia en la expresión
Dominio ( E={t | not(ACTOR(t))} )= todos los valores de atributos de tuplas ACTOR
Dominio ( E={t | not(ACTOR(t))} )= todos los valores de atributos de tuplas ACTOR
Una expresión es segura si todo valor del resultado ∈ dominio
de la expresión
E es insegura, ya que el resultado incluye tuplas (y, por tanto, valores) que no están en
la relación ACTOR (es decir, que ∉ su dominio)
100

51
Cálculo Relacional
Ejercicios
Structured Query Language (lenguaje estructurado de consulta)
• Primer lenguaje de BD de alto nivel. Años 70.
Manipulación de datos
El lenguaje relacional SQL-92
– Diseñado e implementado en el IBM’s Research Laboratory (San José -
California), para el SGBD Relacional experimental System R
• Definición de un lenguaje estándar para SGBDR
ANSI (American National Standards Institute)
+ ISO (International Standardization Organization)
– SQL1 (ANSI 1986), extendido en 1989 (SQL-89)
– SQL-92 (SQL2) y
– SQL-92 (SQL2), y
– SQL:1999 (extensiones de Orientación a Objetos, disparadores, …)
– SQL:2003 (incluye XML y otros conceptos recientes)
• Primeras implementaciones:
– ORACLE (finales 70) y poco después INGRES
102

52
• Lenguaje de bases de datos completo (no sólo «de consulta»)
– Definición y Manipulación de Datos (LDD + LMD)
– Definición y destrucción de Vistas (LDV)
– Creación y destrucción de índices (aunque en SQL-92 «ya no existen»)
SQL-92
– Incorporación de SQL dentro de código escrito con un Lenguaje de
Programación de propósito general (Pascal, C, etc.)
• Los proveedores de SGBDR comerciales (Oracle) implementan variaciones de
SQL
– Algunas incluyen características que no están estandarizadas
(triggers /reglas activas incluidos en la versión SQL:1999)
• Niveles de compatibilidad con el estándar de SQL
– Entry SQL
– Intermediate SQL
– Full SQL
103
• Consultas o Selección de datos
• Modificación de datos
SQL-92
Lo que vamos a estudiar...
Modificación de datos
• Vistas
• Definición y Alteración de datos
–Esquemas, Dominios, Tablas
• Restricciones de Integridad Generales (Asertos)
Restricciones de Integridad Generales (Asertos)
• Seguridad y Control de Acceso
104

53
• SQL-92 vs. Modelo Relacional Formal
– No utiliza los términos formales relación, atributo, tupla…,
sino tabla, columna, fila…
SQL-92
Consultas básicas (4)
sino tabla, columna, fila…
– Permite que las tablas tengan 2 o más filas idénticas en todos los
valores de sus columnas
En general, tabla SQL ≠ conjunto de filas, sino que
Tabla SQL = Multiconjunto de filas (saco, bag)
• Es posible forzar que las tablas SQL sean conjuntos de filas:
- con restricciones de clave o
- mediante opción DISTINCT en una SELECT (*se verá*)
mediante opción DISTINCT en una SELECT ( se verá )
– Las columnas de una tabla están ordenadas, y es posible indicar
un orden de visualización de las filas
– Una clave ajena puede referenciar a una clave candidata
105
SQL-92
Esquema de base de datos COMPAÑÍA
NOMBRE APELLIDO NSS NIF FECHAN DIRECCION SEXO SALARIO NSSJEFE ND
EMPLEADO
NOMBRED NUMEROD NSSDIRE FECHAINICDIRE
NUMEROD OFICINA
DEPARTAMEN
TO
OFICINA_DEPT
O
PROYECTO
NOMBREP NUMEROP LUGARP NUMEROD
NSSE NUMP HORAS
NSSE NOMBRE_FAMILIAR SEXO FECHAN PARENTESCO
PROYECTO
TRABAJA_E
N
FAMILIAR

54
• Orden SELECT:
Instrucción básica de
obtención de
SELECT <lista columnas>
FROM <lista tablas>
WHERE <condición>
SQL-92
Consultas básicas
donde:
<lista columnas> columnas cuyos valores va a obtener la consulta
<lista tablas> tablas necesarias para realizar la consulta
<condición> expresión booleana para identificar filas que obtendrá la consulta
(expresión de reunión y/o de selección)
Fecha de nacimiento y dirección del empleado llamado José Silva
SELECT fechan, direccion
FROM E l d
información
WHERE <condición>
FROM Empleado
WHERE nombre = ‘José’ AND apellido = ‘Silva’;
• La consulta selecciona las filas de <lista tablas>
que satisfacen <condición> y
proyecta el resultado sobre las columnas de <lista columnas>
107
• La orden SELECT ... FROM ... WHERE...
– No es igual a la operación restricción σ del Álgebra Relacional
– SELECT de SQL tiene muchas más opciones y matices
SQL-92
Q p y
– En caso de una única tabla T en <lista tablas>
SELECT <lista columnas>
FROM T
WHERE <condición>
es equivalente a...
Π <lista columnas>(σ<condición> ( T ))
* Nombre, apellido y dirección de los empleados del departamento de Investigación
SELECT nombre, apellido, direccion
FROM Empleado, Departamento → reunión o join de tablas
WHERE nombred=‘Investigación’ → condición de selección
AND numerod=nd; → condición de reunión entre tablas
108

55
• Cualquier nº de condiciones selección/reunión en SELECT
* Para cada proyecto ubicado en Santiago, obtener el nº del proyecto, nº del departamento que lo controla y el
llid di ió f h d i i t d l t d d t t
SQL-92
apellido, dirección y fecha de nacimiento del gerente de ese departamento
SELECT numerop, numd, apellido, direccion, fechan
FROM Proyecto, Departamento, Empleado
WHERE numd=numerod AND nssdire=nss AND lugarp=‘Santiago’;
• Una SELECT puede obtener filas repetidas
* Salario de los empleados de los departamentos de Administración y de Investigación
* Salario de los empleados de los departamentos de Administración y de Investigación
SELECT salario
FROM Empleado, Departamento
WHERE (nombred = ‘Administración’ OR nombred = ‘Investigación’)
AND numerod=nd;
109
• Obtención de los valores de todas las columnas de las filas seleccionadas
–No es necesario listar todos los nombres tras
cláusula
SQL-92
Consultas básicas (5): uso de *
cláusula SELECT
–Uso del símbolo * (todas las columnas)
SELECT *
FROM Empleado
WHERE nd=5;
SELECT *
FROM Departamento
WHERE nombred=‘Investigación’;
SELECT *
WHERE nombred=‘Investigación’ AND nd=númerod;
110

56
• Selección incondicional
–Equivale a una condición TRUE para todas las filas
l ió d t d l fil d
SQL-92
Consultas básicas (6): omisión de WHERE
selección de todas las filas de...
• una tabla (si la cláusula FROM sólo contiene una tabla), o
• el producto cartesiano entre varias tablas (si FROM incluye más de
una)
* Seleccionar todos los nss de empleados
SELECT nss
FROM Empleado;
FROM Empleado;
* Obtener todas las combinaciones de nss de empleados y nombres de departamentos
SELECT nss, nombred
FROM Empleado, Departamento;
111
• Operador LIKE
– Comparación de cadenas de caracteres
– Caracteres reservados: ‘%’ y ‘ ’ (comodines)
SQL-92
Consultas básicas (7): cadenas de caracteres
Caracteres reservados: % y _ (comodines)
*Nombres y apellidos de los empleados cuya dirección esté en Higueras, estado de México
SELECT nombre, apellido
FROM Empleado
WHERE direccion LIKE ‘%Higueras, MX%’ ;
• Operador ||
– Concatenación de cadenas de caracteres
* N b l t l l d l d di ió Hi
* Nombres completos en una sola columna de empleados con dirección en Higueras
(México)
SELECT nombre || ‘ ’ || apellido
FROM Empleado
WHERE direccion LIKE ‘%Higueras, MX%’ ;
112

57
• Operaciones aritméticas
– Aplicación de operadores aritméticos ( + - * / ) sobre valores numéricos
* Salarios de los empleados que trabajan en el proyecto ProductoX tras un aumento del 10%
SQL-92
Consultas básicas (8): aritmética y tiempo
Salarios de los empleados que trabajan en el proyecto ProductoX, tras un aumento del 10%
SELECT apellido, nombre, 1.1*salario
FROM Empleado, Trabaja_en, Proyecto
WHERE nss=nsse AND nump=numerop AND nombrep=‘ProductoX’ ;
el valor real de los salarios en la tabla EMPLEADO no cambia
• Operaciones con fechas, horas, marcas de tiempo e intervalos
Especificación del valor de un INTERVAL
– Especificación del valor de un INTERVAL
como diferencia de dos valores DATE, TIME o TIMESTAMP
– Incremento y Decremento de valores de columnas de tipo DATE, TIME,
TIMESTAMP en un intervalo compatible con el tipo
113
• En SQL los nombres de las columnas deben ser únicos dentro de
cada tabla
• Consulta que referencia a varias columnas de igual nombre, pero de
SQL-92
Consultas básicas (9): calificación
Consulta que referencia a varias columnas de igual nombre, pero de
tablas distintas...
AMBIGÜEDAD --------------Solución: CALIFICACIÓN
El esquema COMPAÑÍA incluye las siguientes tablas:
DEPARTAMENTO (nombred, numerod, nssdire, fechainicdire)
OFICINA_DEPTO (numerod, oficina)
* Código, nombre y lugares de los departamentos de Marketing y de Investigación
SELECT Departamento.numerod, nombred, oficina
FROM Departamento, Oficina_depto
WHERE Departamento.nombred IN (‘Marketing’, ‘Investigación’)
AND Departamento.numerod = Oficina_depto.numerod;
114

58
• Puede utilizarse seudónimos para acortar nombres de tabla dentro de
las consultas con calificación:
SQL-92
Consultas básicas (10): seudónimos
SELECT nombred, D.numerod, oficina
FROM Departamento AS D, Oficina_depto L ← ‘AS’ es opcional
WHERE D.nombred IN (‘Marketing’, ‘Investigación’)
AND D.numerod = L.numerod;
• Consulta que se refiere dos veces a la misma tabla
AMBIGÜEDAD Solución: SEUDÓNIMOS
AMBIGÜEDAD ------------------- Solución: SEUDÓNIMOS
* Obtener nombre y apellido de cada empleado y de su supervisor inmediato
SELECT E.nombre, E.apellido, S.nombre, S.apellido
FROM Empleado E, Empleado S
WHERE E.nssjefe=S.nss;
115
• En el resultado de evaluar la consulta
* Nombres de cada empleado y su supervisor, cambiando al mismo tiempo los nombres de las columnas
resultantes a ‘nom empleado’ y ‘nom supervisor’
SQL-92
Consultas básicas (11): renombrar columnas
resultantes a nom_empleado y nom_supervisor
SELECT E.nombre AS nom_empleado,
S.nombre AS nom_supervisor
FROM Empleado E, Empleado S
WHERE E.nssjefe = S.nss;
Nueva cabecera para la tabla resultado
• Seudónimos de columnas (y/o tablas) en cláusula FROM
SELECT nom, num, oficina
FROM Departamento D(nom, num, dire, inidire), Oficina_depto
WHERE nom IN (‘Marketing’, ‘Investigación’) AND num = numerod;
116

59
• SQL permite presentar las filas resultado de una consulta
de forma ordenada: Cláusula ORDER BY
– Ordenación según valores de una o varias columnas
SQL-92
Consultas básicas (y 12): orden de presentación
Ordenación según valores de una o varias columnas
– Ascendente ASC (por defecto) o Descendente DESC
– Suele ser una operación muy costosa
las filas no se ordenan en disco: se ven ordenadas, pero no lo están
*Nombre y apellido de los empleados, y proyectos en los que trabajan, en orden
descendente por departamentos y, dentro de cada departamento, en orden
alfabético ascendente por apellido y nombre
SELECT nombred, apellido, nombre, nombre
FROM Departamento, Empleado, Trabaja_en, Proyecto
WHERE numerod=nd AND nss=nsse AND nump=numerop
ORDER BY nombred DESC, apellido ASC, nombre ASC;
117
• SQL no elimina filas repetidas del resultado de una consulta, porque...
– Eliminación de duplicados costosa (ordenar+recorrer+eliminar)
– El usuario puede desear ver las filas repetidas en el resultado
SQL-92
Tablas como conjuntos
– Si se aplica una función agregada a filas, rara vez deben eliminarse las
duplicadas
• Operador DISTINCT:
– Para eliminar duplicados del resultado de una consulta SQL
»Resultado = Relación del Modelo Relacional Formal (conjunto de filas)
* Salarios de todos los empleados
SELECT salario FROM Empleado;
* Salarios distintos de empleados, sin importar cuántos perciban cada cantidad
SELECT DISTINCT salario
FROM Empleado;
118

60
• Operaciones de conjuntos
– UNION( ∪ ), INTERSECT( ∩ ), EXCEPT ( — ) (minus en ORACLE)
– Resultado: conjunto de filas las filas repetidas se eliminan
L bl d h d ibl i
Tablas como conjuntos (2)
SQL-92
– Las tablas operando han de ser compatibles en tipo:
– igual nº de columnas, y
– columnas “correspondientes” con el mismo dominio
* Nombres de los proyectos en que participa el empleado de apellido ‘Silva’, ya sea como trabajador o como gerente del
departamento que controla el proyecto
( SELECT nombrep FROM Proyecto, Trabaja_en, Empleado
WHERE numerop=nump AND nsse=nss AND apellido=‘Silva’ )
UNION
( SELECT nombrep FROM Proyecto, Departamento, Empleado
WHERE numd=numerod AND nssdire=nss AND apellido=‘Silva’ );
• Para no eliminar duplicados...
– UNION ALL, INTERSECT ALL, EXCEPT ALL
119
• Un conjunto explícito de valores es una lista de valores encerrada
entre paréntesis
• Puede aparecer en la cláusula WHERE
Tablas como conjuntos (3): conjuntos explícitos
SQL-92
uede apa ece e a c áusu a
* nss de los empleados que trabajan en los proyectos 1, 2 ó 3
SELECT DISTINCT nsse FROM Trabaja_en
WHERE nump IN (1, 2, 3);
• Operador IN
v IN V
–Indica si el valor v pertenece al conjunto de valores V
–Devuelve TRUE si algún elemento e de V cumple que v = e
* nss de los empleados que trabajan en algún proyecto que no sea el 4 ni el 6
WHERE nump NOT IN (4, 6);
120

61
• Operador ANY (o SOME)
v <op> ANY V o v <op> SOME V ,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, <>, = }
– Compara un valor individual v con los elementos de un conjunto V
D l TRUE i l ú l t d V l
Tablas como conjuntos (4): conjuntos explícitos
SQL-92
– Devuelve TRUE si algún elemento e de V cumple que v <op> e
* nss de los empleados que trabajan en alguno de los proyectos 1, 2 ó 3
WHERE nump = ANY (1, 2, 3);
• Operador ALL
v <op> ALL V,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, <>, = }
– Compara un valor v con los elementos de un conjunto V
– Devuelve TRUE si para todo elemento e de V se cumple v <op> e
* nss de los empleados que no trabajan en ninguno de los proyectos 1, 2 y 3
WHERE nump <> ALL (1, 2, 3);
121
• Es una consulta SELECT completa, dentro de cláusula WHERE de
otra consulta (consulta exterior)
• Obtiene valores de la BD que se usan en la condición de otra consulta,
Consultas anidadas
SQL-92
q ,
para obtener otros datos
* Números de los proyectos en que participa el empleado de apellido ‘Silva’, sea como trabajador o como
gerente del departamento que controla el proyecto
SELECT DISTINCT numerop FROM PROYECTO
WHERE numerop IN ( SELECT nump
FROM Trabaja_en, Empleado
WHERE nsse=nss AND apellido=‘Silva’ )
OR numerop IN ( SELECT numerop
FROM Proyecto, Departamento, Empleado
WHERE numd=númerod
AND nssdire=nss AND apellido=‘Silva’ ) ;
• Es posible tener varios niveles de consultas anidadas
122

62
• Operador IN (otro uso del mismo operador)
t IN S
– indica si la fila t pertenece al conjunto de filas S (subconsulta)
Consultas anidadas (2): comparar conjuntos
SQL-92
indica si la fila t pertenece al conjunto de filas S (subconsulta)
* Nombre y dirección de los empleados que trabajan en algún proyecto.
SELECT nombre, dirección FROM Empleado
WHERE nss IN ( SELECT nsse FROM TRABAJA_EN );
* Números de seguridad social de aquellos empleados que trabajan en algún proyecto en el que trabaje el empleado ‘José B.
Silva’, de forma que ambos tengan la misma combinación (proyecto, horas); es decir, todo empleado que trabaje las mismas
horas que ‘José B. Silva’, en cada proyecto en el que trabajen ambos. El nss de ‘José B. Silva’ es ‘123456789’.
WHERE (númp, horas) IN ( SELECT númp, horas
FROM Trabaja_en
WHERE nsse=‘123456789’);
123
• Operador ANY o SOME (otro uso del mismo operador)
t <op> ANY S o t <op> SOME S,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, ≠, = }
– Compara una fila t con las filas resultado de una consulta anidada S
Consultas anidadas (3): comparar conjuntos
SQL-92
Compara una fila t con las filas resultado de una consulta anidada S
– Devuelve TRUE si alguna fila e de S cumple que t <op> e
• Operador ALL (otro uso del mismo operador)
t <op> ALL S,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, ≠, = }
– Compara una fila t con filas resultado de una consulta anidada S
– Devuelve TRUE si para toda fila e de S se cumple que t <op> e
* Nombres y apellidos de los empleados cuyo salario es menor que el de todos los empleados del departamento 5
* Nombres y apellidos de los empleados cuyo salario es menor que el de todos los empleados del departamento 5
SELECT nombre, apellido FROM Empleado
WHERE salario < ALL ( SELECT salario
FROM Empleado
WHERE nd=5 );
¿”Mejor” con DISTINCT
en la subconsulta?
124

63
• Coincidencia de nombres de columnas en las consultas
exterior y anidada Ambigüedad
* Nombre y apellidos de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él
Consultas anidadas (4): columnas ambiguas
SQL-92
Nombre y apellidos de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él
WHERE nss IN ( SELECT nsse FROM Familiar
WHERE nsse=nss AND nombre_familiar=nombre
AND sexo=sexo ); ¿cómo evitar esta ambigüedad?
Regla: Una columna no calificada se refiere a la tabla
declarada en la consulta anidada más interior
Si en una consulta anidada es necesario usar columnas de
Si en una consulta anidada es necesario usar columnas de
tablas declaradas en una consulta exterior calificar
* Nombre y apellidos de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él
SELECT nombre, apellido FROM Empleado E
WHERE nss=nsse AND nombre_familiar=nombre
AND sexo= E.sexo );
125
• Una consulta exterior y otra anidada están correlacionadas
si una condición de la anidada contiene columnas de
una tabla declarada en la consulta exterior
Consultas anidadas (5): correlación
SQL-92
una tabla declarada en la consulta exterior
WHERE nss=nsse AND sexo=‘F’ );
• La consulta anidada se evalúa una vez para cada fila
(o combinación de filas) de la consulta exterior
– Evalúa la consulta anidada para cada fila de EMPLEADO,
– Si el valor de nss de la fila EMPLEADO está en el resultado de la consulta
– Si el valor de nss de la fila EMPLEADO está en el resultado de la consulta
anidada, selecciona la fila EMPLEADO para el resultado final
• Una consulta anidada que use el operador = o IN
siempre puede expresarse como una reunión (join)
SELECT E.nombre, E.apellido
FROM Empleado, Familiar D
WHERE nss=nsse AND D.sexo=‘F’;
126

64
• Operador EXISTS (S): comprobación de tablas vacías
–Devuelve TRUE si la tabla S contiene al menos una fila
–Devuelve FALSE si S es una tabla vacía (sin filas)
Consultas anidadas (6): EXISTS
SQL-92
–Devuelve FALSE si S es una tabla vacía (sin filas)
S suele ser una consulta anidada correlacionada
* Nombre y apellido de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él
SELECT E.nombre, E.apellido FROM Empleado E
WHERE EXISTS ( SELECT * FROM Familiar
WHERE nsse=nss AND nombre_familiar=nombre
AND sexo=E.sexo );
AND sexo E.sexo );
* Nombres de empleados sin familiares
SELECT nombre, apellido FROM Empleado E
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Familiar WHERE nsse=nss);
127
• Operador UNIQUE (S): Comprobación de filas duplicadas
– Devuelve TRUE si NO hay filas repetidas en S
Consultas anidadas (y 7): UNIQUE
SQL-92
* Nombres y apellidos de los empleados que trabajan en un único proyecto
WHERE UNIQUE ( SELECT nsse
FROM Trabaja_en
WHERE nsse = nss );
* Nombres apellidos y salario de los empleados con un solo familiar
* Nombres, apellidos y salario de los empleados con un solo familiar
SELECT nombre, apellido, salario FROM Empleado
WHERE UNIQUE ( SELECT *
FROM Familiar
WHERE nsse = nss );
128

65
• Null
– Ausencia o desconocimiento de información
– Comparar NULL con cualquier cosa da FALSE
Nulos
SQL-92
– Comparar NULL con cualquier cosa da FALSE
• Operador IS NULL ,, IS NOT NULL
v IS NULL
– es TRUE si v es NULL
v IS NOT NULL
– es TRUE si v es un valor no NULL
* Nombres de empleados sin supervisores
WHERE nssjefe IS NULL;
129
SQL
Ejercicios I

66
• Función COUNT( )
– Cuenta el número de filas o de valores especificados en una consulta
• Funciones SUM( ), MAX( ), MIN( ), AVG( )
S á i í i di it éti ( di )
Funciones agregadas
SQL-92
– Suma, máximo, mínimo y media aritmética (promedio)
– Aplicadas a un multiconjunto (saco, bag) de valores numéricos
Pueden aparecer en cláusula SELECT
* Suma de los salarios y salario máximo, mínimo y medio de los empleados
SELECT SUM(salario), MAX(salario), MIN(salario), AVG(salario)
FROM EMPLEADO;
* Suma de los salarios y salario máximo, mínimo y medio de empleados del depto. de Investigación
SELECT SUM(salario), MAX(salario), MIN(salario), AVG(salario)
WHERE nd=númerod AND nombred=‘Investigación’;
También pueden aparecer en cláusula HAVING (*se verá*)
131
FUNCIONES AGREGADAS
• Uso de *
* Número total de empleados de la compañía
SELECT COUNT(*) FROM Empleado ( cuenta filas)
Funciones agregadas (2): uso de * y de DISTINCT
SQL-92
( ) p ( )
* Contar el número de empleados de la compañía que tienen un jefe
SELECT COUNT(nssjefe) FROM Empleado;
( cuenta filas con nssjefe no NULL)
* Número de empleados en el departamento de Investigación
SELECT COUNT(*) FROM Empleado, Departamento
WHERE nd=númerod AND nombred=‘Investigación’;
• Uso de DISTINCT
• Uso de DISTINCT
* Contar el nº de valores distintos de salario que pueden cobrar los empleados
SELECT COUNT(salario) FROM Empleado;
Error: NO se eliminan duplicados, así que COUNT(salario) ≡ COUNT(*)
SELECT COUNT(DISTINCT salario) FROM Empleado; OK !!
132

67
• Es posible que una consulta anidada y correlacionada con
otra exterior, incluya una función agregada
Funciones agregadas (y 3) y correlación
SQL-92
* Nombres de los empleados con 2 o más familiares
SELECT apellido, nombre FROM Empleado
WHERE 2 ≤ ( SELECT COUNT(*)
FROM Familiar
WHERE nss=nsse );
133
• Cláusula GROUP BY
– Para formar subgrupos de filas dentro de una tabla
– Los grupos se forman según el valor de las columnas de agrupación
Agrupación
SQL-92
Los grupos se forman según el valor de las columnas de agrupación
– Las filas de cada grupo tendrán el mismo valor en las columnas
de agrupación
• Aplicación de funciones agregadas a grupos de filas
* Para cada departamento, obtener su número, cuántos empleados tiene dicho departamento y el salario medio de los
empleados del mismo
SELECT nd, COUNT(*), AVG(salario)
FROM Empleado
GROUP BY nd ; ← una columna de agrupación
Las columnas de agrupación deben aparecer en la cláusula
SELECT, antes de cualquier función agregada, para que su valor
(único para cada grupo) aparezca junto al resultado de aplicar la
función al grupo
134

68
• Cláusula HAVING
– Siempre junto a GROUP BY
– Condición que deben cumplir los grupos de filas asociados a
Agrupación (2)
SQL-92
Condición que deben cumplir los grupos de filas asociados a
cada valor de las columnas de agrupación
– Un grupo que no cumple la condición, no es seleccionado para el
resultado
* Para cada proyecto en el que trabajen más de dos empleados, obtener el número y nombre del proyecto, y el nº de
empleados que trabajan en él
SELECT numerop, nombrep, COUNT(*)
FROM Proyecto, Trabaja_en
WHERE numerop=nump
GROUP BY numerop, nombrep
HAVING COUNT(*) > 2 ;
135
• WHERE... se aplica a filas individuales
• HAVING... se aplica a grupos de filas
Agrupación (y 3)
SQL-92
* Nº de empleados cuyos salarios superan los 1.800€ en cada departamento, pero sólo en el caso
de departamentos en los que trabajen más de 5 empleados
(* Consulta incorrecta ¿por qué? *)
SELECT nombred, COUNT(*)
FROM Departamento, Empleado
WHERE númerod nd
(* Consulta correcta *)
SELECT nombred, COUNT(*)
WHERE númerod=nd
AND salario>1800
WHERE númerod=nd
AND salario>1800
GROUP BY nombred
HAVING COUNT(*) > 5 ;
(* pista: orden de ejecución *)
AND salario>1800
AND nd IN (SELECT nd
FROM Empleado
GROUP BY nd
HAVING COUNT(*) > 5)
GROUP BY nombred ;
136

69
• Reunión especificada en la cláusula FROM de una consulta
• Hasta ahora la hemos especificado en cláusulas FROM y WHERE
Tablas reunidas
SQL-92
p y
* Nombres y dirección de empleados del departamento de Investigación
FROM Empleado, Departamento ← reunión de tablas
WHERE nombred=‘Investigacion’
AND nd=numerod; ← condición de reunión
• Consultas más comprensibles: separa condiciones de reunión y de selección
* Nombres y dirección de empleados del departamento de Investigación
FROM (Empleado JOIN Departamento ON nd=numerod) ← tabla reunida
WHERE nombred=‘Investigacion’;
137
• Es posible anidar varias especificaciones de reunión de
tablas
Tablas reunidas (2): anidamiento
SQL-92
* Para cada proyecto ubicado en ‘Santiago’, obtener el nº de proyecto, el nº del departamento que
lo controla y el apellido, dirección y fecha de nacimiento del gerente de ese departamento
SELECT númerop, númd, apellido, dirección, fechan
FROM ( ( Proyecto JOIN Departamento ON númd=númerod
)
JOIN Empleado ON nssdire=nss )
WHERE lugarp=‘Santiago’;
138

70
• Es el tipo de reunión “por defecto”
SELECT ...
FROM ( R1 JOIN R2 ON <condición reunión> )
Reunión Interna de tablas (inner join)
SQL-92
FROM ( R1 JOIN R2 ON <condición_reunión> )
WHERE ...
• Si existe una fila t1 en R1 y otra fila t2 en R2, tales que cumplen la
condición de reunión, la tabla resultado (reunida) incluirá la fila obtenida
al combinar t1 y t2
SELECT E.nombre AS nom_empleado, S.nombre AS nom_supervisor
FROM (Empleado E JOIN Empleado S ON E nssjefe = S nss);
FROM (Empleado E JOIN Empleado S ON E.nssjefe S.nss);
–Son excluidas las filas EMPLEADO con NULL en nssjefe
• También puede especificarse como
R1 INNER JOIN R2 ON <condición_reunión>
139
• Sin condición de reunión explícita
SELECT ...
FROM ( R1 NATURAL JOIN R2 )
Reunión Natural de tablas (natural join)
SQL-92
WHERE ...
• Equi-reunión implícita para cada par de columnas con igual nombre en
una y otra tabla
̶ Sólo se incluye una de estas columnas en el resultado
̶ Si no coinciden los nombres de las columnas, es necesario
RENOMBRAR una de ellas mediante AS en la cláusula FROM
SELECT b llid di i
FROM ( Empleado NATURAL JOIN (Departamento AS DEP(nombred, nd,
dire, fech)) )
WHERE nombred=‘Investigacion’;
140

71
• Útil si en una reunión se necesita obtener las filas…
– con valor NULL en las columnas de reunión, o
– sin correspondencia en la otra tabla
Reunión Externa de tablas (outer join)
SQL-92
sin correspondencia en la otra tabla
• Tipos de reunión externa:
– LEFT [OUTER] JOIN Reunión externa izquierda
– RIGHT [OUTER] JOIN Reunión externa derecha
– FULL [OUTER] JOIN Reunión externa completa o total
SELECT E.nombre AS nom_empleado, S.nombre AS nom_supervisor
FROM (Empleado E LEFT OUTER JOIN Empleado S ON E.nssjefe=S.nss);
̶ Obtiene también los empleados sin supervisor (con NULL en nssjefe)
141
• En una consulta SQL hay un máximo de 6 cláusulas
• Sólo son obligatorias SELECT y FROM
Evaluación de consultas
SQL-92
• Orden de especificación de las cláusulas:
SELECT <lista columnas> columnas o funciones que se van a obtener
FROM <lista tablas> tablas necesarias (incluso las reunidas)
WHERE <condición para filas> condiciones para selección de filas
WHERE <condición para filas> condiciones para selección de filas
GROUP BY <lista columnas agrupación> especificación del
agrupamiento de filas
HAVING <condición para grupos> condición para selección de grupos de
filas
ORDER BY <lista columnas ordenación> orden de presentación del
resultado 142

72
• Orden de evaluación de las cláusulas:
1) FROM (es decir, la reunión o join de tablas, si se especifica más de una)
Evaluación de consultas (2)
SQL-92
2) WHERE
3) GROUP BY
4) HAVING
5) SELECT
6) ORDER BY
• Diversas formas de especificar una misma consulta
Ejemplo: es posible expresar una consulta utilizando...
a) condiciones de reunión en cláusula WHERE, o
b) tablas reunidas en la cláusula FROM, o
c) consultas anidadas y el operador de comparación IN ...
Flexibilidad 143
• Ventajas e inconvenientes de esta flexibilidad:
☺ – el usuario elige la técnica o enfoque más cómodo
Evaluación de consultas (y 3)
SQL-92
– Confusión del usuario: ¿qué técnica uso?
– Algunas técnicas son más eficientes que otras
el usuario debe determinar cuál
• En condiciones ideales...
– Usuario: se preocupa sólo de especificar la consulta correctamente
– SGBD: se ocupa de ejecutar la consulta de manera eficiente
á í
• Pero en la práctica no suele ser así...
conviene saber qué tipos de consulta son más y menos costosos
Recomendación (optimización de consultas):
Consultas con mínimo anidamiento correlacionado
y mínimo ordenamiento implícito
144

73
• Orden INSERT
– Añade una fila completa a una tabla
– Incluye nombre de la tabla y lista de valores para las columnas, escritos
i l d l ifi d l d CREATE TABLE
Inserción de datos
SQL-92
en igual orden al especificado en la orden CREATE TABLE
INSERT INTO Empleado
VALUES ( 'Ricardo', ‘C’, 'Martínez', '653298653123', ‘987654321’, '30-DIC-52',
'Olmo 98, Cedros, MX', ‘M’, 37000, '987654321321', 4 ) ;
– Si se desea poner los valores de las columnas en cualquier orden, hay que
especificar los nombres de las columnas en dicho orden
INSERT INTO Empleado ( nombre, apellido, nss, nif, nd, salario,
nssjefe, direccion, fechan, sexo )
VALUES ( 'Ricardo', ‘C’, 'Martínez', '653298653123', ‘987654321’, 4, 37000,
'987654321321', 'Olmo 98, Cedros, MX', '30-DIC-52', ‘M’ ) ;
145
• Inserción de varias filas en una sola orden INSERT
– Filas separadas por comas
C d fil i t é t i
Inserción (2)
SQL-92
– Cada fila se encierra entre paréntesis
• Especificación explícita de algunas columnas (y no todas)
– Omisión de columnas cuyo valor se desconoce
– Cada columna no especificada tomará el...
· valor por omisión: valor tomado de su cláusula DEFAULT, o
· NULL: si la columna permite nulos y no se definió cláusula
NULL: si la columna permite nulos y no se definió cláusula
DEFAULT para la misma
* Inserción de un empleado del que sólo se conoce su nombre, apellidos, nss y
nif
INSERT INTO Empleado (nombre, apellido, nss, nif)
VALUES ( 'Rubén', 'Ripoll', '553298653111‘, ‘11222333R’ ) ;
146

74
• Si SGBD con implementación total de SQL-92
- El SGBD maneja e impone toda RI definida en esquema de BD (LDD)
• Si SGBD con implementación de algunas RI
Inserción (3): Restricciones de Integridad
SQL-92
p g
- Menor complejidad, mayor eficiencia
- SGBD implementa comprobaciones para imponer RI que sí maneja
INSERT INTO Empleado (nombre, apellido, nd) VALUES ( 'Roberto', 'Huertas',
2 ) ;
Inserción rechazada: no se incluye valor para nss, que debe ser NOT NULL
- Programador debe asegurar la no violación de las RI no manejadas por
el SGBD
Supongamos que no existe departamento con numerod=8
INSERT INTO Empleado (nombre, apellido, nss, nif, nd)
VALUES ( 'Roberto', 'Huertas', '980760540222', ‘22333444H’, 8 ) ;
Si el SGBD sí maneja la Integridad Referencial
Inserción rechazada
Si el SGBD NO soporta la Integridad Referencial
Inserción permitida ¡el programador debe asegurar que esto no pase!
147
• Carga de una tabla con información sinóptica de la BD
Sea una tabla INFO_DEPTOS vacía. En ella queremos almacenar los nombres de cada
departamento, su nº de empleados y el salario conjunto de los empleados del mismo.
Inserción (y 4): filas resultado de una consulta
SQL-92
INFO_DEPTOS ( nombre_depto, num_emps, sal_total)
INSERT INTO Info_deptos ( nombre_depto, num_emps, sal_total )
SELECT nombred, COUNT(*), SUM(salario)
WHERE númerod=nd
GROUP BY nombred ;
– Es posible hacer SELECT ... FROM Info_deptos ...
– INFO DEPTOS puede contener información no actualizada
INFO_DEPTOS puede contener información no actualizada
Si se modifica información en EMPLEADO y/o DEPARTAMENTO, los
cambios no se reflejarán en la tabla INFO_DEPTOS
Una vista sí “contiene” siempre los datos más actuales (*se verá*)
148

75
• Orden DELETE
– Elimina filas completas de una tabla
– Sólo una tabla en cláusula FROM
Eliminación de datos
SQL-92
– Sólo una tabla en cláusula FROM
– Cláusula WHERE para seleccionar las filas que eliminar
Si no hay WHERE, se eliminan todas las filas
La tabla permanece, pero queda vacía
DELETE FROM Empleado ; todas las filas
DELETE FROM Empleado WHERE apellido=‘Bojórquez’; 0 filas
DELETE FROM Empleado WHERE nss=‘123456789012’ ; 1 fila
DELETE FROM E l d
DELETE FROM Empleado
WHERE nd IN ( SELECT numerod FROM Departamento
WHERE nombre=‘Investigación’) ; 4 filas
• Propagación de eliminaciones
– Según acciones de mantenimiento de la Integridad Referencial
especificadas con LDD en los CREATE TABLE (esquema de BD)
149
• Orden UPDATE
– Modifica valores de columnas en una o más filas de una tabla
– Se modifican filas de una sola tabla a la vez
Actualización de datos
SQL-92
– Se modifican filas de una sola tabla a la vez
– Cláusula SET especifica columnas que modificar y nuevos valores
– Cláusula WHERE para seleccionar filas que actualizar
Si no hay WHERE, se aplica la modificación a todas las filas
* Para el proyecto 10, cambiar el lugar a Belén y el nº de depto controlador al 5
UPDATE Proyecto SET lugarp = ‘Belen’, númd = 5
WHERE numerop=10 ;
• Propagación de modificaciones
– Si cambia un valor de clave candidata, este cambio se propaga a
valores de clave ajena de filas de otras tablas, si así se especificó en
las acciones de mantenimiento de la Integridad Referencial en la
definición de la tabla con CREATE TABLE
150

76
• Modificación de varias filas a la vez con UPDATE
* Conceder a todo empleado del departamento de Investigación un aumento
Actualización (y 2)
SQL-92
* Conceder a todo empleado del departamento de Investigación un aumento
salarial del 10%
UPDATE Empleado SET salario = salario*1.1
WHERE nd IN (SELECT númerod
FROM Departamento
WHERE nombred=‘Investigación’) ;
• NULL o DEFAULT como nuevo valor de una columna
UPDATE Empleado SET salario = DEFAULT;
UPDATE Empleado SET nssjefe = NULL
WHERE ... ;
151
• Esquema de Base de Datos Relacional
- Agrupa tablas y otros elementos, de una misma aplicación
- 1as versiones de SQL: todas las tablas dentro de un esquema único y
LDD: Definición de datos
SQL-92
q y
global a todas las aplicaciones que accedían a la BD
• Orden CREATE SCHEMA: definición/creación de esquemas
CREATE SCHEMA <nombre de esquema>
AUTHORIZATION <identificador de autorización>
• <nombre de esquema> identifica el esquema
• <identificador de autorización> usuario/cuenta propietaria del esquema
CREATE SCHEMA Compañía AUTHORIZATION JSILVA ;
– A continuación puede especificarse las definiciones de los elementos
contenidos en dicho esquema
• Elementos del esquema:
Tablas, Vistas, Dominios, Autorizaciones, Restricciones, etc.
152

77
• Conjunto nombrado de esquemas de BD en un entorno SQL
Contiene un esquema especial, INFORMATION_SCHEMA, que
almacena datos sobre la definición de todos los elementos
Catálogo de base de datos relacional
SQL-92
almacena datos sobre la definición de todos los elementos
de todos los esquemas existentes en el catálogo
El Diccionario de Datos (Data Dictionary) de ORACLE se corresponde
con el INFORMATION_SCHEMA del estándar SQL-92
- Es posible compartir elementos (dominios, etc.) entre diferentes
esquemas del mismo catálogo
- Sólo pueden definirse restricciones de integridad referencial
entre tablas que existan en esquemas dentro del mismo
catálogo
• Concepto incorporado en la versión SQL-92 del estándar
153
• Orden CREATE TABLE
– Define (crea) una tabla: nombre, columnas y restricciones
LDD: definición de tablas
SQL-92
( ) , y
– Nombre único dentro del esquema
– Para cada Columna...
• nombre,
• tipo de datos (dominio)
• restricciones de columna
R t i i d t bl
CREATE TABLE Empleado (
nombre ...
apellido ...
nss ...
nif ...
fechan ...
– Restricciones de tabla...
• de clave candidata,
• de integridad de entidad,
• de integridad referencial, o
• restricciones de otro tipo
fechan ...
direccion ...
sexo ...
salario ...
nssjefe ...
nd …
);
154

78
• Indicación del esquema al que pertenece una tabla
– Esquema Explícito
CREATE TABLE Compañia Empleado
SQL-92
CREATE TABLE Compañia.Empleado ...
– Esquema Implícito en el contexto
CREATE TABLE Empleado ...
• Ordenamiento de columnas y filas
– Columnas ordenadas tal como aparecen en CREATE TABLE
L fil tá d d
– Las filas no están ordenadas
• Las tablas creadas con CREATE TABLE son tablas BASE
– El SGBD las almacena físicamente en algún fichero de la BD
155
• Especificación del tipo de datos de una columna
1.Especificar directamente el tipo de datos tras nombre de la
l
SQL-92
columna
nombre VARCHAR(15) ...
... );
2.Definir un dominio y usar su nombre como tipo de datos
– Facilita cambio del tipo de datos usado por muchas columnas
p p
– Esquema más comprensible
CREATE DOMAIN Nombres VARCHAR(15);
...
nombre NOMBRES ...
... );
156

79
• Numéricos
–Enteros y Reales
· INTEGER (también INT) SMALLINT
LDD: tipos de datos
SQL-92
· INTEGER (también INT), SMALLINT,
· FLOAT, REAL, DOUBLE PRECISION
–Con formato
· DECIMAL(p,e) ( también DEC(p,e) ó NUMERIC(p,e) )
p: precisión, e: escala. El valor por omisión de la escala es e = 0
• Cadena de caracteres
–Longitud fija CHAR(n) ( n: nº caracteres )
–Longitud variable VARCHAR(n) ( n: máximo nº caracteres )
• Cadena de Bits
–Longitud fija BIT(n) (n: nº bits)
–Longitud variable BIT VARYING(n) n:máx nº bits. Por omisión n=1
157
• Temporales
· DATE (10 posiciones) = YEAR, MONTH, DAY (yyyy-mm-dd)
LDD: tipos de datos
SQL-92
· TIME (8 posiciones) = HOUR, MINUTE, SECOND (hh:mm:ss)
– Sólo permitidas fechas y horas válidas
· TIMESTAMP (marca de tiempo)
– DATE, TIME, fracciones de segundo y desplazamiento respecto al huso
horario estándar (WITH TIME ZONE)
· INTERVAL
Período de tiempo para incrementar/decrementar el valor actual de una
– Período de tiempo, para incrementar/decrementar el valor actual de una
fecha, hora o marca de tiempo
– Se califica con YEAR/MONTH ó DAY/TIME para indicar su naturaleza
158

80
CREATE DOMAIN <nombre dominio> <tipo de datos>
[ DEFAULT <valor defecto> ]
[ <lista de definición de restricciones de dominio> ]
LDD: definición de dominios de datos
SQL-92
[ <lista de definición de restricciones de dominio> ] ;
- <tipo de datos>: uno de los proporcionados por el SGBD (built-in)
- <valor defecto>: (opcional)
- Especifica el valor por omisión para columnas definidas de este dominio
- Será asignado a cada columna con dicho dominio, si no tiene ya su propia
cláusula DEFAULT
- <lista de definición de restricciones de dominio>: (opcional)
R t i I t id d li t d l d fi id b l d i i
- Restric. Integridad que se aplican a toda columna definida sobre el dominio
- Cada RI puede tener un nombre: cláusula CONSTRAINT <nombre_RI>
* Ejemplo: enumeración de posibles valores componentes del dominio
CREATE DOMAIN Color VARCHAR(8) DEFAULT ‘sinColor’
CONSTRAINT color_valido
CHECK (VALUE IN ( ‘rojo’, ‘amarillo’, ‘azul’, ‘verde’, ‘sinColor’ ) ) ;
159
SQL
Ejercicios II

81
• Especificación de restricciones de columna
–Cláusula NULL o NOT NULL
• Opción de nulo: indica si una columna puede contener o no NULL
SQL-92
• Opción de nulo: indica si una columna puede contener o no NULL
CREATE TABLE Empleado (...
nombre VARCHAR(15) NOT NULL, ... );
• Por omisión, se asume NULL
• La restricción NOT NULL es obligatoria para columnas
componentes de una clave primaria
–Cláusula DEFAULT <valor>
V l i ió ( d f t )
• Valor por omisión (o por defecto)
CREATE TABLE Empleado ( ...
salario DECIMAL(5,2) DEFAULT 1000 NULL,... );
• Si una columna no tiene DEFAULT, su valor por defecto es...
– El de su dominio, si su tipo es un dominio que incluye DEFAULT
– NULL en cualquier otro caso, siempre que la columna permita NULL
161
• Especificación de restricciones de tabla
–Cláusula PRIMARY KEY (<lista_columnas>)
SQL-92
• Columnas que componen la clave primaria
–Cláusula UNIQUE (<lista_columnas>)
• Columnas que forman una clave alternativa
–Cláusula FOREIGN KEY (<lista_columnas>)
REFERENCES <tabla>(<lista_columnas>)
• Columnas clave externa (Integridad Referencial)
• SQL-92 permite que una clave externa se refiera a una clave
primaria o una clave alternativa
–Cláusula CHECK (<expresión>)
• Condición sobre los valores de las columnas que debe cumplir
toda fila de la tabla
162

82
nombre VARCHAR(15) NOT NULL,
apellido VARCHAR(15) NOT NULL,
SQL-92
nss CHAR(12) NOT NULL,
nif CHAR(9) NOT NULL,
fechan DATE NULL,
direccion VARCHAR(30) ,
sexo CHAR(1) ,
salario DECIMAL(5,2) DEFAULT 1000 NULL,
nssjefe CHAR(12) ,
nd NUMERIC(2) NOT NULL,
( ) ,
PRIMARY KEY ( nss ),
UNIQUE ( nif ),
CHECK ( nssjefe <> nss ),
CHECK ( sexo IN (‘H’, ‘M’) ),
FOREIGN KEY (nssjefe) REFERENCES Empleado(nss),
FOREIGN KEY (nd) REFERENCES Departamento(numerod)
); 163
• Especificación de restricciones de tabla (cont.)
- Dar nombre a una restricción es opcional, pero muy conveniente
SQL-92
CONSTRAINT <nombre_RI> <restricción>
- El nombre de restricción debe ser único dentro del mismo esquema
- Identifica una restricción, por si después debe ser eliminada o
sustituida por otra
p (
...,
CONSTRAINT pk_empleado PRIMARY KEY ( nss ),
CONSTRAINT nif_unico UNIQUE ( nif ),
CONSTRAINT jefe_ok CHECK ( nssjefe <> nss ),
... );
164

83
• Especificación de restricciones de tabla (cont.)
- Si la restricción afecta sólo a una columna, puede especificarse en
la definición de dicha columna (en la misma línea)
SQL-92
la definición de dicha columna (en la misma línea)
- Por ejemplo, si una clave externa no es compuesta, no se necesita la
cláusula FOREIGN KEY
nombre VARCHAR(15) NOT NULL,
nss CHAR(12) PRIMARY KEY,
nif CHAR(9) NOT NULL UNIQUE,
( ) Q ,
nssjefe CHAR(12) NULL REFERENCES Empleado(nss),
nd NUMERIC(2) NOT NULL REFERENCES Departamento(numerod),
...,
CONSTRAINT jefe_ok CHECK ( nssjefe <> nss ),
... );
165
• Acciones de mantenimiento de la integridad referencial
Cláusulas ON DELETE <acción>
y ON UPDATE <acción>
SQL-92
<acción> ∈ { NO ACTION, CASCADE, SET NULL, SET DEFAULT }
...,
CONSTRAINT jefe_emp FOREIGN KEY (nssjefe)
REFERENCES Empleado(nss)
ON DELETE SET NULL
ON UPDATE CASCADE
ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT dep_emp FOREIGN KEY (nd)
REFERENCES Departamento(numerod)
ON DELETE NO ACTION
ON UPDATE CASCADE
);
166

84
• Una vista es una tabla derivada de otras tablas
• Son tablas virtuales, pues no necesariamente existen en forma física
• Sentencia de definición o creación de una vista
LDD: definición de vistas
SQL-92
Sentencia de definición o creación de una vista
CREATE VIEW <nombre_vista> [ (<lista_nombres_columnas>) ]
AS <consulta_de_definición>
• La consulta de definición…
– determina el contenido de la vista
– contiene las tablas base: tablas o vistas de las que se deriva la vista
(también llamadas tablas de definición)
CREATE VIEW Familiar de Empleado (empleado familiar
CREATE VIEW Familiar_de_Empleado (empleado, familiar,
parentesco)
AS SELECT nombre, nombre_familiar, parentesco
FROM Empleado, Familiar
WHERE nss = nsse;
167
• Por defecto, la vista ‘hereda’ los nombres de las columnas...
- seleccionadas desde las tablas base
- siempre que ninguna columna sea el resultado de una operación aritmética o
SQL-92
siempre que ninguna columna sea el resultado de una operación aritmética o
función de agregados
CREATE VIEW Empleado_en_Proyecto
AS SELECT nombre, apellido, nombrep, horas
FROM Empleado, Proyecto, Trabaja_en
WHERE nss = nsse AND nump = numerop ;
• Definición de nuevos nombres para columnas de la vista
nombres que
hereda la vista
CREATE VIEW Info_Depto (nombre_depto, num_de_emps, sal_total)
AS SELECT nombred, COUNT(*), SUM(salario)
WHERE numerod = nd
GROUP BY nombred ;
168

85
• Un estado de la vista EMPLEADO_EN_PROYECTO
SQL-92
Empleado_en_Proyecto nombre apellido nombrep horas
José Silva ProductoX 32.5
Ramón Nieto ProductoZ 40.0
José Silva ProductoY 07.5
Josefa Barceló ProductoX 20.0
Federico Vizcarra ProductoY 10.0
Federico Vizcarra ProductoZ 10 0
Federico Vizcarra ProductoZ 10.0
Josefa Barceló ProductoY 20.0
... ... ... ...
169
• Las vistas pueden utilizarse como mecanismo de...
- Simplificación de consultas
- Seguridad (*se verá en el tema de seguridad*)
SQL-92
Seguridad (*se verá en el tema de seguridad*)
- Adaptación de la información a las necesidades de cada usuario o
grupo de usuarios
• Característica fundamental de las vistas
Actualización Permanente
- El responsable de esta característica es el SGBD
La ista no se c ea c ando se define sino c ando se
La vista no se crea cuando se define, sino cuando se
consulta
Una vista no “contiene información”, sino que “deja ver
información” almacenada en sus tablas base
170

86
• El SGBD traduce cualquier sentencia SQL sobre la vista a una
expresión equivalente sobre sus tablas base: reemplaza el
nombre de la vista por su consulta de definición y ejecuta
SQL-92
nombre de la vista por su consulta de definición y ejecuta
CREATE VIEW Veterano AS
SELECT nombre, nif, nss, fechan, nd FROM Empleado WHERE
fechan<’01/01/1970’;Sentencia de usuario Traducción
SELECT * FROM VETERANO
WHERE nombre LIKE ‘G%’;
SELECT nombre, nif, nss, fechan, nd FROM EMPLEADO
WHERE fechan < ‘01/01/1970’ AND nombre LIKE ‘G%’;
INSERT INTO VETERANO INSERT INTO EMPLEADO (nombre, nif, nss, fechan, nd)
VALUES (‘Eva’, ‘12345678E’,
‘123456789012’, ‘14/11/1947’, 4);
( , , , , )
VALUES (‘Eva’ ‘12345678E’, ‘123456789012’, ‘14/11/1947’, 4);
UPDATE VETERANO SET nd=1
WHERE nd=2;
UPDATE EMPLEADO SET nd=1
WHERE fechan < ‘01/01/1970’ AND nd=2;
DELETE FROM VETERANO
WHERE nif = ‘12345678E’;
DELETE FROM EMPLEADO
WHERE fechan < ‘01/01/1970’ AND nif = ‘12345678E’;
171
• Las vistas no tienen ninguna limitación en operaciones de consulta
• El usuario no distingue si el elemento al que accede es una tabla base o
una vista
LDD: consulta a través de vistas
SQL-92
una vista
* Nombres de los empleados y de sus hijos/as
SELECT empleado, familiar
FROM Familiar_de_empleado WHERE parentesco LIKE ‘Hij_’ ;
* Datos del departamento ‘Investigación’
SELECT * FROM Info_Depto WHERE
nombre_depto=‘Investigación’ ;
* Nombres y apellidos de los empleados que trabajan en el proyecto 'ProductoX'
SELECT nombre, apellido, nombrep
FROM Empleado_en_Proyecto
WHERE nombrep=‘ProductoX’ ;
172

87
• La actualización de datos a través de vistas tiene
algunas limitaciones
LDD: modificación a través de vistas
SQL-92
- Por un lado, actualizar a través de una vista definida sobre
varias tablas base suele dar problemas, pues puede haber
ambigüedad
UPDATE Empleado_en_Proyecto SET nombrep = ‘ProductoZ’
WHERE apellido=‘Silva’ AND nombre=‘José’
AND nombrep=‘ProductoX’;
Esta modificación puede traducirse a dos actualizaciones distintas
de las tablas base de la vista (EMPLEADO, PROYECTO y
TRABAJA_EN), como se muestra en la siguiente diapositiva…
173
UPDATE Trabaja_en SET nump = (SELECT numerop FROM Proyecto
WHERE nombrep = ‘ProductoZ’)
WHERE nsse (SELECT nss FROM Empleado
SQL-92
WHERE nsse = (SELECT nss FROM Empleado
WHERE apellido = ‘Silva’ AND nombre = ‘José’)
AND númp = (SELECT numerop FROM Proyecto
WHERE nombrep = ‘ProductoX’) ;
☺ Modifica los vínculos en TRABAJA_EN: cada fila que relacionaba las
filas de ‘José Silva’ en EMPLEADO y de ‘ProductoX’ en PROYECTO, pasa
a relacionar tal empleado con la fila ‘ProductoZ’ de PROYECTO
UPDATE P t SET b ‘P d t Z’
UPDATE Proyecto SET nombrep = ‘ProductoZ’
WHERE nombrep = ‘ProductoX’ ;
Produce igual efecto que pero modifica nombrep en PROYECTO:
al calcular la vista, mostrará ‘ProductoZ’ para todos los que antes
aparecían con ‘ProductoX’
174

88
- Por otro lado, algunas actualizaciones a través de vistas
SQL-92
carecen de sentido
UPDATE Info_depto
SET sal_total = 100000
WHERE nombred=‘Investigación’ ;
sal_total se define como la suma de salarios individuales de los
empleados y muchas actualizaciones de las tablas base satisfarían esta
actualización
Así que no se garantiza que “toda vista sea
actualizable”
175
• Una vista sería actualizable si...
- Implicara una única actualización posible de las tablas
SQL-92
base, o bien
- Hubiera varias actualizaciones posibles, pero
existiera un procedimiento específico de actualización de
tablas base, tal que...
· El usuario pudiera elegir el procedimiento,
especificándolo en la definición de la vista, o bien
· El SGBD pudiera elegir el procedimiento, según la
actualización más probable
176

89
• En general...
- Una vista con una sola tabla base
SÍ t li bl i l ti l l
SQL-92
SÍ es actualizable si sus columnas contienen la clave
primaria u otra clave candidata de la tabla base
– Pues se establece una correspondencia entre cada fila de la vista y
una única fila de la tabla base
- Una vista definida sobre varias tablas mediante
reuniones
NO es actualizable
- Una vista definida mediante agrupación y funciones
agregadas
NO es actualizable
177
• Opción de verificación de vistas
CREATE VIEW Emp_Precario AS SELECT nombre, apellido, nss, nif, salario, nd
FROM Empleado WHERE salario < 900 ;
SQL-92
FROM Empleado WHERE salario < 900 ;
*¿Qué pasaría al ejecutar estas sentencias?
INSERT INTO Emp_Precario VALUES (‘Dimas’, ‘Pi', ‘111222333444’, ‘12121212D’, 1025,
1);
UPDATE Emp_Precario SET salario = 950 WHERE nif=‘12345678E’;
• Cláusula WITH CHECK OPTION
- En la definición de toda vista actualizable que se vaya a utilizar para la
modificación de datos
- Indica al SGBD que debe comprobar cada INSERT y UPDATE sobre la vista y
- Indica al SGBD que debe comprobar cada INSERT y UPDATE sobre la vista, y
rechazarlo si su realización implicara que la fila nueva o modificada no
cumpliera la condición de definición
CREATE VIEW Emp_Precario AS SELECT nombre, apellido, nss, salario, nd
FROM Empleado WHERE salario < 900
WITH CHECK OPTION ;
178

90
1. Estrategia de actualización de consultas de definición
- Cada consulta sobre la vista se traduce a una consulta sobre las
t bl b
LDD: implementación de vistas
SQL-92
tablas base
- La vista se rellena de filas a partir de la ejecución de la consulta
- Poco eficiente cuando la <consulta_de_definición> es
compleja, con tiempo de ejecución apreciable, y se aplican muchas
consultas sobre la vista en poco tiempo
2. Estrategia de materialización de vistas
- 1ª consulta sobre la vista creación de tabla temporal física
p
- Se conserva la tabla para posteriores consultas sobre la vista
- Necesaria estrategia para actualización incremental de la tabla temporal
tras cualquier modificación sobre las tablas base
actualización permanente
- Si no se hace referencia a la vista tras un tiempo, el sistema la
eliminará (y la recalculará en una consulta futura)
179
LDD: Modificación de la estructura (alteración)
de los elementos del esquema de base de
datos
SQL-92
• Alteración de tablas:
ALTER TABLE <nombre_tabla> ... ;
– Adición y Eliminación de Columnas
– Modificación de la Definición de Columnas
– Adición y Eliminación de Restricciones de Tabla
Alt ió d d i i
• Alteración de dominios:
ALTER DOMAIN <nombre_dominio> ... ;
– Eliminación y Adición de valor por defecto
– Eliminación y Adición de Restricciones de Dominio
180

91
• Adición de una columna a una tabla ya existente
ALTER TABLE <nombre_tabla> ADD <definición_columna> ;
N tá itid NOT NULL l d fi i ió d l
LDD: alteración de tablas
SQL-92
– No está permitido NOT NULL en la definición de una nueva columna
(si es necesaria esta restricción, podrá establecerse después)
* Añadir una columna a EMPLEADO para contener el puesto de trabajo
ALTER TABLE Empleado ADD puesto VARCHAR(12);
• Todas las filas de EMPLEADO tendrán puesto a NULL
– Para introducir un valor para la columna, en cada fila existente:
• Especificar la cláusula DEFAULT al añadir la columna:
Especificar la cláusula DEFAULT al añadir la columna:
ALTER TABLE Empleado
ADD puesto VARCHAR(12) DEFAULT ‘aprendiz’;
• Utilizar después una orden UPDATE
181
• Eliminación de una columna de una tabla
ALTER TABLE <nombre_tabla> DROP <nombre_columna> <opción>;
SQL-92
<opción> puede ser...
CASCADE: elimina la columna y toda restricción o vista que le hace referencia
RESTRICT: sólo elimina la columna si ninguna vista ni restricción le referencia
* Eliminación de la columna dirección de la tabla EMPLEADO
ALTER TABLE Empleado DROP direccion CASCADE;
p ;
ALTER TABLE Departamento DROP numerod <opción>;
– Si <opción> = RESTRICT: no elimina la columna ‘numerod’, pues existe una columna ‘EMPLEADO.nd’ que le
hace referencia
– Si <opción> = CASCADE: elimina la columna y la restricción de integridad referencial que vincula
‘EMPLEADO.nd’ con DEPARTAMENTO. La columna ‘EMPLEADO.nd’ no es eliminada, pero deja de ser
clave ajena
182

92
• Modificación de la definición de una columna
ALTER TABLE <nombre_tabla> ALTER <nombre_columna> <acción> ;
SQL-92
<acción> indica la modificación que se desea realizar...
– Eliminación de la cláusula DEFAULT existente
ALTER TABLE Departamento ALTER nssdire DROP DEFAULT;
– Definición de un nuevo valor por omisión
ALTER TABLE Departamento ALTER nssdire SET DEFAULT ‘123456789012’;
183
• Modificación de una restricción de tabla
– La restricción que se desea modificar debe tener un nombre
SQL-92
– Eliminación de una restricción de tabla
ALTER TABLE <nombre_tabla> DROP CONSTRAINT <nombre_RI> <opción>;
ALTER TABLE Empleado DROP CONSTRAINT jefe_emp CASCADE;
– Adición de una restricción de tabla
ALTER TABLE <nombre_tabla>
ADD CONSTRAINT <nombre_RI> <definición_RI>;
ADD CONSTRAINT salario_ok CHECK (salario > 0);
ADD CONSTRAINT puesto_ok CHECK (puesto IS NOT NULL);
184

93
• Orden ALTER DOMAIN <nombre_dominio> <acción>;
<acción> indica la modificación que se desea realizar
LDD: alteración de dominios
SQL-92
<acción> indica la modificación que se desea realizar...
– Eliminación y Reemplazo del valor por omisión
ALTER DOMAIN <nombre_dominio> DROP DEFAULT;
ALTER DOMAIN <nombre_dominio> SET DEFAULT <valor>;
– Eliminación y Definición de nuevas restricciones de dominio
ALTER DOMAIN <nombre_dominio>
DROP CONSTRAINT <nombre_RI_dominio>;
ALTER DOMAIN <nombre_dominio>
ADD [ CONSTRAINT <nombre_RI_dominio> ] <restricción>;
185
• Eliminación de una vista. Orden DROP VIEW
– Destruye una tabla derivada, junto con su definición en el
INFORMATION SCHEMA del catálogo
LDD: eliminación de elementos del esquema
SQL-92
_ g
DROP VIEW <nombre_vista> ;
• Eliminación de un dominio. Orden DROP DOMAIN
– Destruye un dominio de datos, junto con su definición en el
INFORMATION_SCHEMA del catálogo
DROP DOMAIN <nombre_dominio> <opción> ;
RESTRICT d t l d i i i h i l d fi id b él
RESTRICT: destruye el dominio si no hay ninguna columna definida sobre él
CASCADE: se elimina el dominio y toda columna definida sobre él pasa a
tener el tipo de datos sobre el que se había definido el dominio
(este aspecto es ampliado en el tema “Integridad en sistemas de bases de
datos relacionales”)
186

94
• Eliminación de una tabla. Orden DROP TABLE
– Destruye una tabla base, junto con su definición en el
LDD: eliminación de elementos del esquema
SQL-92
_ g
DROP TABLE <nombre_tabla> <opción>;
RESTRICT: Destruye la tabla sólo si no se le hace referencia desde ninguna
otra tabla (clave ajena), ni es tabla base de una vista
CASCADE: Elimina la tabla junto con restricciones y vistas que la referencian
• Eliminación de un esquema. Orden DROP SCHEMA
– Destruye un esquema de BD, junto con su definición en el
O O _SC de catá ogo
DROP SCHEMA <nombre_esquema> <opción>;
RESTRICT: Destruye el esquema sólo si no contiene ningún elemento
CASCADE: Elimina el esquema y las tablas, dominios y demás elementos
contenidos en el esquema
187
JDBC
• Java DataBase Connectivityy
• API Java para ejecutar consultas SQL en Bases de Datos
Relacionales.
• Independiente del Sistema Gestor Relacional.
– Similar en concepto a ODBC de Windows.
• Distribuida en dos paquetes:
– java.sql, dentro de J2SE
ió d d J2EE– javax.sql extensión dentro de J2EE
• Para acceder a una base de datos es necesario un driver.
– Implementación de todas las interfaces del API.

95
JDBC
• El API ofrece las clases e interfaces para:p
– Establecer una conexión a una base de datos.
– Ejecutar una consulta.
– Procesar los resultados.
// Establece la conexión
Connection con = DriverManager.getConnection (
"jdbc:odbc:miBD", ”miLogin", ”miPassword");
// Ejecuta la consulta// Ejecuta la consulta
Statement stmt = con.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT nombre, edad FROM Empleados");
// Procesa los resultados
while (rs.next()) {
String nombre = rs.getString(”nombre");
int edad = rs.getInt(”edad");
}
Arquitectura
Statement
ResultSet
Statement Statement
JVM
Aplicación
Connection
DriverManager
Driver
Access
Connection
Driver
OracleTema 2. Modelo relacional de datos 190

96
Driver
• Conjunto de clases encargadas de implementar las interfaces del API y acceder
a la base de datosa la base de datos.
• Tipos:
– Driver Tipo 1:
• Utilizan un API nativa estándar
• Ejemplo: puente JDBC:ODBC
– Driver Tipo 2:
• Utilizan un API nativa de la base de datos
• Ejemplo: Oracle OCI
– Driver Tipo 3:
• Servidor remoto con un API genérica.Se do e oto co u ge é ca
• Útil para aplicaciones en internet.
– Driver Tipo 4:
• Totalmente desarrollado en Java
• Ejemplo: Oracle Thin.
Driver
• Los drivers Tipo 1 y 2 utilizan código nativo vía JNI.
– Son más eficientes.
• Diseño Driver Tipo 3:
– En aplicaciones enterprise favorecen la gestión de las bases de datos,
que se realiza en el servidor.
• Carga de un driver: Class.forName(“acme.db.Driver”);
• Repositorio de drivers:
– http://industry.java.sun.com/products/jdbc/driversTema 2. Modelo relacional de datos 192

97
Conexión
• Representa una conexión con una base de datos.p
• Se obtienen a partir de la clase DriverManager:
– DriverManager.getConnection(“URL”, “login”,
“password”)
– Mantiene un registro de todos los drivers cargados en la
JVM.
• URL identifica el driver y su tipo, la localización de la base de
datos y su nombre:datos y su nombre:
– jdbc:oracle:oci:dis.um.es/MiBD
• Alternativa a DriverManager: DataSource
DataSource
• Actúa como factoría de conexiones.
– Método getConnection()
• Abstrae los detalles de acceso:
– Cargar los drivers, URL, login, etc.
– Aplicaciones más portables.
• Suelen mantener un pool de conexiones.
• Proporcionado por el contenedor utilizando el API JNDI (Java
Naming and Directory Interface).
– Los detalles de acceso se indican en ficheros de configuración.
– Acceso a los servicios de nombres y directorios.
– Ejemplo: acceso a recursos, LDAP.

98
Consultas SQL
• El API JDBC no restringe las sentencias que se envían a la BD.
• En principio, todos los drivers deben ser compatibles con ANSI SQL-2
Entry Level.
• Tipos de sentencias:
– Statement: para sentencias sencillas en SQL.
– PreparedStatement: para consultas preparadas,
• Ejemplo: las que tienen parámetros.
– CallableStatement: para ejecutar procedimientos almacenados en
la BD.
• El API distingue dos tipos de consultas:
– Consultas: SELECT
– Actualizaciones: INSERT, UPDATE, DELETE, sentencias DDL.
Statement
• Son creadas a partir de la conexión:p
– Statement stmt = conexion.createStatement();
• Ejecución de una consulta:
– stmt.executeQuery(“SELECT * FROM Pedidos”);
– Devuelve un objeto ResultSet.
• Ejecución de una actualización:
– stmt.executeUpdate(“DELETE FROM Pedidos WHERE
codigo = 15”)
– Devuelven un entero indicando los registros actualizados ó 0
si es una consulta DDL.

99
ResultSet
• Es un proxy sobre los registros del resultado de la búsqueda.p y g q
– Controla la recuperación de los registros.
• Representa un cursor (iterador) sobre los resultados.
– Movimiento: métodos next() y previous()
– Inicialmente el cursor está posicionado antes del primer
registro.
• Depende del objeto consulta:
– Cada vez que se realice una consulta se pierden los
resultados.
ResultSet
• Tenemos dos alternativas para acceder a las columnas delp
resultado:
– rs.getString(“nombre”); ⇒ Nombre de la columna
– rs.getString(1); ⇒ Posición en la consulta
• El acceso por posición es útil cuando:
– Acceso a una columna derivada, ej. calcular la media
– Cuando hay columnas con los mismos nombres (join)
ó• Recuperación de los valores de las columnas:
– Métodos de acceso (getXXX).
– Es conveniente leer los datos de izquierda a derecha.
– Para averiguar si se ha leído un nulo: wasNull()

100
ResultSet – Métodos de
Acceso
Tipo de dato SQL Método de Acceso
CHAR String getString()
VARCHAR String getString()
LONGVARCHAR InputStream
getAsciiStream() ó
getUnicodeString()
NUMERIC java.math.BigDecimal
getBigDecimal()
DECIMAL java.math.BigDecimal
getBigDecimal()
BIT boolean getBoolean()
TINYINT byte getByte()
SMALLINT short getShort()
INTEGER int getInt()
BIGINT l tL ()BIGINT long getLong()
REAL float getFloat()
FLOAT double getDouble()
DOUBLE double getDouble()
BINARY byte[] getBytes()
VARBINARY InputStream
getBinayStream()
DATE java.sql.Date getDate()
TIME java.sql.Time getTime()
TIMESTAMP java.sql.TimeStamp
getTimeStamp()
PreparedStatement
• Problema con Statement:
– Cuando la consulta se realiza dentro de un bucle y varía sólo
en unos valores:
• stmt.executeQuery(“SELECT * FROM Cliente
WHERE codigo = “ + i);
• La base de datos planifica cada consulta.
– Conviene disponer de una consulta con parámetros.
• PreparedStatement:• PreparedStatement:
– Especialización de Statement que permite definir consultas
parametrizadas.
– La BD sólo planifica la consulta cuando se crea.
– Evitan tener que formatear los datos al construir la
cadena de consulta: ‘ ’ para cadenas, fechas y horas.

101
PreparedStatement
• También se crean a partir de la conexión:p
– PreparedStatement pstmt =
conexion.prepareStatement(“SELECT * FROM Cliente WHERE
codigo = ?”)
• Los parámetros de entrada se especifican por posición utilizando
métodos setXXX:
– psmt.setInt(1, 20);
– Misma equivalencia que los getXXX de ResultSet.
L l t j i– Los valores se conservan entre ejecuciones.
• Borrar parámetros: clearParameters()
• Ejecución:
– Consulta: executeQuery().
– Actualización: executeUpdate().
Transacciones
• Ejecución de bloques de consultas SQL manteniendo lasj q Q
propiedades ACID (Atomicy-Consistency-Isolation-Durability)
• Una conexión funciona por defecto en modo autocommit:
– Cada consulta representa una sola transacción.
– Método: conexion.setAutocommit(false);
• Definimos bloques de consultas:
– Deshabilitando el modo autocommit.
ó– Finalizamos la transacción ejecutando commit() o
rollback() sobre la conexión.

102
Nivel de Aislamiento
Transaccional
• Niveles de aislamiento:
– TRANSACTION_NONE:
• Sin soporte transaccional.
– TRANSACTION_READ_UNCOMMITED:
• Permite lecturas sobre datos no consolidados.
– TRANSACTION_READ_COMMITED:
• Permite lecturas sólo sobre datos consolidados.
• Nivel por defecto.
– TRANSACTION_REPEATABLE_READ.
• Bloquea los datos leídos.
– TRANSACTION_SERIALIZABLE.
• Sólo una transacción al mismo tiempo.
• Suelen estar disponibles read commited y serializable.
Concurrencia
• Establecer el modo de aislamiento:
– conexion.setTransactionIsolation(
Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE);
• Consejos de uso:
– Bloque con sólo actualizaciones:
• TRANSACTION_READ_COMMITED
– Bloque donde leamos varias veces el mismo registro:
• TRANSACTION_REPEATABLE_READ
– Bloque en el que leamos un valor para actualizarlo:– Bloque en el que leamos un valor para actualizarlo:
• TRANSACTION_SERIALIZABLE
– Bloque donde realicemos varias veces la misma consulta (varios
registros):
• TRANSACTION_SERIALIZABLE

103
Resumen
• ¿Qué es ODBC?
• Rol del ResultSet
• ¿Cómo se parametrizan consultas?
• ¿Cómo se controla la concurrencia de transacciones?
205

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