Base de Datos(Funciones, Vistas,Procedimientos Almacenados,Triggers)

“Año de la Consolidación del
Mar de Grau”
Escuela Tecnológica Superior de la Universidad
Nacional de Piura (ETSUNP)
Integrantes : Alama Vilela Daniel
Bobadilla Ortiz Willian Ronald
Carmen Santos Luis
Pacherrez Jibaja Guillermo
Curso : Base de Datos II
Temas :
-Funciones
-Vistas
-Procedimientos Almacenados
-Triggers
Profesor : Ing. José Moncada Morales
PIURA- 2016

1. FUNCIONES:
Las funciones SQL ejecutan una lista arbitraria de consultas SQL, devolviendo
los resultados de la última consulta de la lista. Las funciones SQL en general
devuelven conjuntos.
Una función es una rutina almacenada que recibe unos parámetros escalares de
entrada, luego los procesa según el cuerpo definido de la función y por ultimo
retorna en un resultado de un tipo específico que permitirá cumplir un objetivo.
A diferencia de MySQL las funciones definidas por el usuario en SQL Server
permiten retornar tablas en los resultados. Esta característica brinda al
programador facilidad a la hora de administrar sus bases de datos.
Existen 3 tipos:
• Funciones escalares
• Funciones con valores de tabla en línea
• Funciones con valores de tabla y múltiples instrucciones
La sintaxis de creación de las tres es muy similar, solo se diferencian en el tipo
de parámetros que retornan.
1.1. Funciones Escalares En SQL Server
Las funciones escalares son aquellas que reciben parámetros de entrada para
ser procesados y al final retornar en un tipo de dato sencillo. Cuando hablo de
sencillo me refiero a tipos de datos elementales como INT, FLOAT, VARCHAR,
etc.
SQL Server no permite que las funciones escalares retornen en los tipos text,
ntext, image, cursor y timestamp. Al igual que MySQL, usaremos la palabra
reservada RETURNS para indicar el tipo de dato en el cual retornará la función.
El cuerpo de una función escalar está contenido en un bloque de instrucciones
como en los procedimientos.
Ejemplo De Una Función Escalar De Una Aerolínea
A continuación, veremos un enunciado que debe ser solucionado con la creación
de una función escalar. El problema está basado en una base de datos de una
Aerolínea. Observa:
Averigüe cuantas veces ha viajado un pasajero en un lapso de tiempo. Use la
identificación del pasajero para consultar dicha información. En cuanto al lapso
de tiempo, especifique una fecha de inicio y una fecha final.
CREATE FUNCTION cuanto_ha_viajado(@idpasajero INT, @fecha_inicio
DATE , @fecha_final DATE)
RETURNS INT
AS
BEGIN
DECLARE @cantidad_ocasiones INT;
SELECT @cantidad_ocasiones = COUNT(a.idpasajero)
FROM Aerolinea.Boleto AS a
WHERE a.idpasajero = @idpasajero AND (fecha_compra BETWEEN
@fecha_inicio AND @fecha_final);
IF ( @cantidad_ocasiones IS NULL)
SET @cantidad_ocasiones = 0;
RETURN @cantidad_ocasiones;
END

1.2. Funciones Con Valores De Tabla En Línea
Este tipo de función tiene la misma sintaxis que una función escalar, la única
diferencia está en que retorna un tipo de dato TABLE, es decir, una tabla
compuesta de registros. Veamos la variación de la sintaxis:
CREATE FUNCTION nombre_función ([parámetro1, parámetro2,...])
RETURNS TABLE
[WITH ENCRYPTION | WITH SCHEMABINDING]
[AS]
RETURN (consulta_SELECT)
Las funciones que retornan tablas son muy útiles cuando tenemos consultas que
tengan JOINS debido a la reducción de complejidad.
Ejemplo De Función De Tabla Sobre Tienda Digital
Supón que tenemos una base de datos comercial de una Tienda Digital que
vende Hardware. Esta base de datos tiene la famosa relación entre clientes,
pedidos y artículos. El requerimiento dice así:
Consulte todas las compras realizadas de un producto específico. Use el código
del producto para generar los resultados y muestre el nombre del cliente que
compro ese producto, la fecha en que se compró, el precio que tenía en ese
momento y la cantidad comprada.
CREATE FUNCTION ventas_producto(@idproducto INT)
RETURNS TABLE
AS
RETURN(
SELECT C.NOMBRE, F.FECHA, DF.CANTIDAD, DF.PRECIO,P.IDPRODUCTO
FROM
CLIENTE AS C JOIN FACTURA AS F ON C.IDCLIENTE = F.IDCLIENTE
JOIN DETALLEFACTURA AS DF ON DF.IDFACTURA = F.IDFACTURA
JOIN PRODUCTO AS P ON P.IDPRODUCTO = DF.IDPRODUCTO
WHERE P.IDPRODUCTO = @idproducto)
La anterior función retorna en una tabla que representa todas las compras de un
producto realizadas hasta el momento por los clientes. Ahora podemos realizar
consultas sobre esta tabla, por ejemplo, si quisiéramos sumar el total de todas
las ventas del artículo con código 1003, podríamos hacer la siguiente consulta:
SELECT SUM(CANTIDAD*PRECIO) FROM ventas_producto(1003)
Con esa función la base de datos de nuestra tienda virtual de hardware ganará
velocidad de cálculo, además de ahorrar tiempo para los desarrolladores y
administradores.

1.3. Funciones Con Valores De Tabla Y Múltiples Instrucciones
Este tipo de funciones son similares a las funciones de tabla en linea, solo que
incluyen un bloque de sentencias para manipular la información antes de retornar
la tabla. Su sintaxis de creación es la siguiente:
CREATE FUNCTION nombre_función ( [parámetro1, parámetro2,...])
RETURNS @variable_tabla TABLE (nombre_columna tipo,...)
[WITH ENCRYPTION | WITH SCHEMABINDING]
[AS]
BEGIN
<bloque de instrucciones>
RETURN
END
La anterior definición parametriza la variable tipo TABLE en que retornará la
función. Es decir, definiremos cómo será su estructura antes de retornarla. Así
que debemos especificar cada parámetro y su tipo.
Ejemplo De Función Con Múltiple Instrucciones:
Fíjate en el siguiente enunciado:
Muestre todos los registros de la tabla EMPLEADO que tengan un salario mayor
o igual a un valor establecido como parámetro. Además de ello combine en un
solo campo el nombre y apellido del empleado y agregue un nuevo atributo que
muestre la cantidad de días que lleva el empleado desde su fecha de ingreso.
CREATE FUNCTION reporte1_empleados(@salarioemp INT)
RETURNS @tabla TABLE (
IDEMPLEADO INT PRIMARY KEY NOT NULL IDENTITY,
NOMBRE VARCHAR(200) NOT NULL,
SALARIO INT NOT NULL,
DIASLABORANDO INT NOT NULL)
AS
BEGIN
INSERT @tabla
SELECT E.NOMBRE+' '+E.APELLIDO,E.SALARIO,
DATEDIFF(DAY,E.FECHA_INGRESO,GETDATE())
FROM EMPLEADO AS E
WHERE E.SALARIO >= @salarioemp;
RETURN;
END
Con la anterior función retornamos en una nueva tabla personalizada como lo
pedía el enunciado. Nota que antes de escribir el bloque de instrucciones hemos
definido un variable tipo TABLE con una estructura de 4 columnas. Esta
definición se parece mucho a la sintaxis CREATE TABLE para crear tablas. Y al
final insertamos los datos con el formato que se pidió.
Si queremos ver que registros tiene la tabla retornada por la función, solo
realizamos una consulta de la siguiente forma.
SELECT * FROM reporte1_empleados (1000);
2. VISTAS:
En teoría de bases de datos, una vista es una consulta que se presenta como una tabla
(virtual) a partir de un conjunto de tablas en una base de datos relacional.

Las vistas tienen la misma estructura que una tabla: filas y columnas. La única diferencia
es que sólo se almacena de ellas la definición, no los datos. Los datos que se recuperan
mediante una consulta a una vista se presentarán igual que los de una tabla. De hecho,
si no se sabe que se está trabajando con una vista, nada hace suponer que es así. Al
igual que sucede con una tabla, se pueden insertar, actualizar, borrar y seleccionar
datos en una vista. Aunque siempre es posible seleccionar datos de una vista, en
algunas condiciones existen restricciones para realizar el resto de las operaciones sobre
vistas.
Una vista se especifica a través de una expresión de consulta (una sentencia SELECT)
que la calcula y que puede realizarse sobre una o más tablas. Sobre un conjunto de
tablas relacionales se puede trabajar con un número cualquiera de vistas.
La mayoría de los SGBD soportan la creación y manipulación de vistas. Las vistas se
crean cuando se necesitan hacer varias sentencias para devolver una tabla final.
Las vistas se basan en una visión bases de datos de tres niveles, que lo componen:
Capa física: En el nivel inferior, se encuentran los datos reales almacenados en un disco.
Capa conceptual: Es la abstracción de las relaciones (o tabla) de los datos almacenados
en un disco.
Capa de lógica: la última capa es una abstracción por encima de las relaciones es lo
que se conoce como vistas (views).
Usos de las vistas:
Las vistas se emplean para:
Realizar consultas complejas más fácilmente: Las vistas permiten dividir la consulta en
varias partes.
Proporcionar tablas con datos específicos: Las vistas permiten ser utilizadas como
tablas que resumen todos los datos, así como también permiten ocultar ciertos datos.
Cuando ese se requiere un detalle que no corresponde precisamente a las relaciones.
Modularidad de acceso a base de datos: las vistas se pueden pensar en forma de
módulos que nos da acceso a partes de la base de datos. Cuando ese detalle que se
requiere no corresponde precisamente a las relaciones.
Las aplicaciones reales tienden a usar una o muchas vistas, por lo que cuanto más
grande es la aplicación, más necesario es que haya modularidad, para facilitar
determinadas consultas o para ocultar los datos. Las vistas entonces son el mecanismo
para alcanzar dichos objetivos.
En esta sección se proporciona la información necesaria para comprender, diseñar y
crear vistas.
Tema Descripción
Descripción
de vistas
Se explican los conceptos de vista, los tipos de vistas y los escenarios para
utilizar las vistas, con ejemplos.
Diseñar e
implementar
vistas
Se proporcionan directrices específicas para diseñar vistas estándar,
indizadas y con particiones, con vínculos a los temas necesarios para crear
vistas.
Modificar
vistas
Se describen los procedimientos y se incluyen los vínculos necesarios para
modificar la definición de una vista, modificar datos mediante una vista y
eliminar una vista.

En esta ilustración se muestra una vista basada en dos tablas.
2.1. Tipos de vistas.
Se pueden crear vistas estándar, vistas indizadas y vistas con particiones.
Vistas estándar:
La combinación de datos de una o más tablas mediante una vista estándar permite
satisfacer la mayor parte de las ventajas de utilizar vistas. Éstas incluyen centrarse en
datos específicos y simplificar la manipulación de datos.
Vistas indizadas:
Una vista indizada es una vista que se ha materializado. Esto significa que se ha
calculado y almacenado. Se puede indizar una vista creando un índice agrupado único
en ella. Las vistas indizadas mejoran de forma considerable el rendimiento de algunos
tipos de consultas. Las vistas indizadas funcionan mejor para consultas que agregan
muchas filas. No son adecuadas para conjuntos de datos subyacentes que se actualizan
frecuentemente.
Vistas con particiones:
Una vista con particiones junta datos horizontales con particiones de un conjunto de
tablas miembro en uno o más servidores. Esto hace que los datos aparezcan como si
fueran de una tabla. Una vista que junta tablas miembros en la misma instancia de SQL
Server es una vista con particiones local.
2.2. Para proporcionar compatibilidad con versiones anteriores
Las vistas permiten crear una interfaz compatible con versiones anteriores para una
tabla cuando su esquema cambia. Por ejemplo, una aplicación puede haber hecho
referencia a una tabla no normalizada que tiene el siguiente esquema:
Employee(Name, BirthDate, Salary, Department, BuildingName)
Para evitar el almacenamiento redundante de datos en la base de datos, puede
normalizar la tabla dividiéndola en las dos siguientes tablas:

Employee2(Name, BirthDate, Salary, DeptId)
Department(DeptId, BuildingName)
Para proporcionar una interfaz compatible con versiones anteriores que siga haciendo
referencia a los datos de Employee, puede eliminar la tabla Employee antigua y
reemplazarla por la siguiente vista:
CREATE VIEW Employee AS
SELECT Name, BirthDate, Salary, BuildingName
FROM Employee2 e, Department d
WHERE e.DeptId = d.DeptId
Las aplicaciones que realizaban consultas en la tabla Employee, ahora pueden obtener
sus datos desde la vista Employee. No es necesario cambiar la aplicación si sólo lee
desde Employee. A veces, las aplicaciones que actualizan Employee también pueden
admitirse agregando desencadenadores INSTEAD OF a la nueva vista para asignar
operaciones INSERT, DELETE y UPDATE en la vista a las tablas subyacentes.
2.3. Diseñar vistas indizadas
La capacidad del optimizador de consultas para sacar partido de las vistas indizadas al
procesar consultas ha mejorado respecto a versiones anteriores en los casos en que la
definición tanto de la vista como de la consulta contienen los siguientes elementos
coincidentes:
• Expresiones escalares. Por ejemplo, el optimizador de consultas puede hacer
coincidir la siguiente consulta con una expresión escalar en su predicado:
SELECT ColA, ColB FROM TableT WHERE ColC * (ColD + 10) > 50
Para un índice creado en esta vista:
CREATE VIEW V1 WITH SCHEMABINDING AS
SELECT ColA, ColB, ColC * (ColD + 10) AS ExpCol
FROM dbo.TableT
Las expresiones escalares que incluyen funciones definidas por el usuario también
pueden coincidir de una manera parecida.
• Funciones de agregado escalares. Por ejemplo, la siguiente consulta que
contiene una función de agregado escalar en su lista SELECT:
SELECT COUNT_BIG (*) FROM dbo.TableT
Puede coincidir con un índice creado en esta vista:
SELECT COUNT_BIG (*) AS Cnt
FROM dbo.TableT
El optimizador de consultas también considerará lo siguiente al seleccionar un plan de
consulta:

• Si un intervalo de valores definido en un predicado de consulta está comprendido
dentro de un intervalo definido en una vista indizada. Por ejemplo, suponga que se crea
un índice en la siguiente vista:
SELECT ColA, ColB, ColC FROM dbo.TableT
WHERE ColA > 1 and ColA < 10
Ahora suponga la siguiente consulta:
SELECT ColB, ColC FROM dbo.TableT
WHERE ColA > 3 and ColA < 7
El optimizador de consultas haría coincidir esta consulta con la vista V1 porque el
intervalo entre 3 y 7 definido en la consulta está comprendido dentro del intervalo entre
1 y 10 definido en la vista indizada.
• La medida en que una expresión definida en una consulta es equivalente a la
definida en una vista indizada. SQL Server intenta hacer coincidir expresiones según
sus referencias de columna, literales, los operadores lógicos AND, OR, NOT, BETWEEN
e IN, y los operadores de comparación =, <>, >, <, >= y <=. No se tienen en cuenta los
operadores aritméticos, como + y %, ni los parámetros.
Por ejemplo, el optimizador de consultas haría coincidir la siguiente consulta:
SELECT ColA, ColB from dbo.TableT
WHERE ColA < ColB
Con un índice creado en esta vista:
SELECT ColA, ColB FROM dbo.TableT
WHERE ColB > ColA
Recuerde que, como en todos los índices, SQL Server sólo elige utilizar una vista
indizada en su plan de consulta si el optimizador de consultas determina que es útil
hacerlo.
2.4. Directrices para diseñar una vista indizada
Las vistas indizadas mejoran el rendimiento de los siguientes tipos de consultas:
• Las combinaciones y agregaciones que procesan muchas filas.
• Las operaciones de combinación y agregación realizadas frecuentemente por
muchas consultas.
Por ejemplo, en una base de datos de proceso de transacciones en línea (OLTP) que
registra inventarios, se espera que muchas consultas combinen las tablas
ProductMaster, ProductVendor y VendorMaster. Aunque las consultas que realizan esta
combinación no procesen muchas filas cada una, el proceso de combinación general de
cientos de miles de estas consultas puede ser significativo. Puesto que no es probable

que estas relaciones se actualicen frecuentemente, el rendimiento global del sistema se
puede mejorar con sólo definir una vista indizada que almacene los resultados
combinados.
• Las cargas de trabajo de la ayuda a la toma de decisiones.
Los sistemas de análisis se caracterizan por la capacidad de almacenar datos
agregados resumidos que no se actualizan con frecuencia. La posterior agregación de
datos y combinación de muchas filas caracteriza a muchas consultas de ayuda a la toma
de decisiones. Además, los sistemas de ayuda a la toma de decisiones contienen
ocasionalmente tablas anchas con muchas columnas o columnas que son muy grandes,
o ambas cosas a la vez. Las consultas que hacen referencia a un subconjunto estrecho
de estas columnas pueden aprovecharse de una vista indizada que sólo incluye las
columnas de la consulta, o bien un superconjunto estrecho de estas columnas. La
creación de vistas indizadas estrechas que contienen un subconjunto de las columnas
de una sola tabla se conoce como estrategia de partición vertical porque divide las tablas
verticalmente.
Por ejemplo, suponga la existencia de la siguiente tabla y vista indizada:
CREATE TABLE wide_tbl(a int PRIMARY KEY, b int, ..., z int)
CREATE VIEW v_abc WITH SCHEMABINDING AS
SELECT a, b, c
FROM dbo.wide_tbl
WHERE a BETWEEN 0 AND 1000
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX i_abc ON v_abc(a)
La siguiente consulta puede responderse utilizando únicamente v_abc:
SELECT b, count_big(*), SUM(c)
FROM wide_tbl
WHERE a BETWEEN 0 AND 1000
GROUP BY b
La vista v_abc ocupa muchas páginas menos que la tabla wide_tbl. Por lo tanto, será
mucho mejor para el optimizador elegirla como ruta de acceso para resolver la consulta
anterior.
Si desea dividir verticalmente una tabla entera en lugar de sólo uno de sus subconjuntos,
es aconsejable utilizar un índice no agrupado en la tabla que use la cláusula INCLUDE
para incluir únicamente las columnas que desee, en lugar de una vista indizada.
Las vistas indizadas no suelen mejorar el rendimiento de los siguientes tipos de
consultas:
• Los sistemas OLTP con muchas escrituras.
• Las bases de datos con muchas actualizaciones.
• Las consultas que no incluyen agregaciones ni combinaciones.

• Las agregaciones de datos con un alto grado de cardinalidad para la clave
GROUP BY. Un alto grado de cardinalidad significa que la clave contiene muchos
valores diferentes. Una clave única tiene el grado más alto de cardinalidad ya que cada
clave tiene un valor diferente. Las vistas indizadas mejoran el rendimiento mediante la
reducción del número de filas a las que tiene acceso una consulta. Si el conjunto de
resultados de la vista tiene casi tantas filas como la tabla base, lo que se gana en
rendimiento con respecto a la utilización de la vista es mínimo.
Por ejemplo, suponga que se realiza la siguiente consulta en una tabla con 1.000 filas:
SELECT PriKey, SUM(SalesCol)
FROM ExampleTable
GROUP BY PriKey
Si la cardinalidad de la clave de tabla es 100, una vista indizada que se genere mediante
el resultado de esta consulta sólo tendrá 100 filas. Las consultas que utilizan la vista
necesitarán una décima parte de las lecturas necesarias para la tabla base. Si la clave
es única, la cardinalidad de la clave es 1000 y el conjunto de resultados de la vista
devuelve 1000 filas. Si la vista y la tabla base ExampleTable tienen filas del mismo
tamaño, el rendimiento de una consulta no mejora utilizando esta vista indizada en lugar
de leer directamente la tabla base.
• Las combinaciones expandidas. Se trata de vistas cuyos conjuntos de resultados
son mayores que los datos originales de las tablas base.
Combinar vistas indizadas con consultas
Aunque las restricciones de los tipos de vistas que pueden indizarse pueden impedir
diseñar una vista que resuelva completamente un problema, cabe la posibilidad de
diseñar varias vistas indizadas más pequeñas que aceleren partes del proceso.
Considere el ejemplo siguiente:
• Una consulta de ejecución frecuente que agrega datos de varias tablas y, a
continuación, utiliza UNION para combinar los resultados. No se permite utilizar UNION
en una vista indizada. Se puede volver a diseñar vistas para realizar cada una de las
operaciones individuales de agregación. El optimizador puede seleccionar a
continuación las vistas indizadas para acelerar las consultas sin necesidad de volver a
codificarlas. Si bien no se mejora el procesamiento UNION, sí se mejoran los procesos
individuales de agregación.
Diseñe vistas indizadas que puedan satisfacer varias operaciones. Como el optimizador
puede utilizar una vista indizada aunque no está especificada en la cláusula FROM, una
vista indizada bien diseñada puede acelerar el procesamiento de muchas consultas.
Por ejemplo, considere la posibilidad de crear un índice en la siguiente vista:
CREATE VIEW ExampleView WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT GroupKey, SUM(Colx) AS SumColx, COUNT_BIG(Colx) AS CountColx
FROM MyTable
GROUP BY GroupKey

Esta vista no sólo puede satisfacer consultas que hagan referencia directa a las
columnas de la vista, sino que también puede utilizarse para satisfacer consultas que
se realizan en la tabla base y contienen expresiones como SUM(Colx),
COUNT_BIG(Colx), COUNT(Colx) y AVG(Colx). Todas estas consultas serán más
rápidas porque sólo deben recuperar un número reducido de filas de la vista, en lugar
de leer el número total de filas de las tablas base.
De forma similar, una vista indizada que agrega datos y grupos cada día puede utilizarse
para satisfacer las consultas que se agregan durante distintos intervalos de más de 1
día, por ejemplo 7, 30 ó 90 días.
3. PROCEDIMIENTOS ALMACENADOS
Un procedimiento almacenado es un programa (o procedimiento) almacenado
físicamente en una base de datos. Su implementación varía de un gestor de base de
datos a otro. La ventaja de un procedimiento almacenado es que, al ser ejecutado, en
respuesta a una petición de usuario, es ejecutado directamente en el motor de bases de
datos, el cual usualmente corre en un servidor separado. Como tal, posee acceso directo
a los datos que necesita manipular y sólo necesita enviar sus resultados de regreso al
usuario, deshaciéndose de la sobrecarga resultante de comunicar grandes cantidades
de datos salientes Estos procedimientos, se usan a menudo, pero no siempre, para
realizar consultas SQL sobre los objetos de la base de datos de una manera abstracta,
desde el punto de vista del cliente de la aplicación.
Un procedimiento almacenado permite agrupar en forma exclusiva parte de algo
específico que se desee realizar o, mejor dicho, el SQL apropiado para dicha acción.
Un procedimiento almacenado es una consulta que se almacena en una base de datos
en SQL Server en lugar de almacenarse en el código cliente (normalmente C# o Java)
en el equipo cliente.
Creación de procedimientos almacenados (Store Procedures):
La instrucción general para crear procedimientos almacenados es la siguiente:
CREATE PROC nombre_proc parametros
AS
INSTRUCCION SQL
Es necesario aclarar, que un procedimiento almacenado puede recibir parámetros de
entrada y devolver parámetros de salida.
Ejemplo 1:
Instrucción SQL
USE AdventureWorks
Select name, Color, ListPrice, SellStartDate
FROM Production.Product
WHERE SellStartDate > '1/1/2003' ORDER BY SellStartDate, Name
Procedimiento con instrucción anterior:
CREATE PROCEDURE PROCE1#CARNET AS
Select name, Color, ListPrice, SellStartDate
FROM Production.Product
WHERE SellStartDate > '1/1/2003' ORDER BY SellStartDate, Name
GO

Para probar el nuevo procedimiento, abra una nueva consulta de SQL Server y escriba
y ejecute el código siguiente.
USE AdventureWorks
EXEC PROCE1#CARNE
Ejemplo2:
Utilizando parámetros de entrada:
Ya conocemos la sintaxis básica para la creación de procedimientos que es:
CREATE PROCEDURE NOMBRE AS
Sentencias:
Ahora si queremos utilizar parámetros de entrada antes de escribir el comando AS,
debemos digitar los datos que recibirá el procedimiento y el tipo de dato de la siguiente
manera:
CREATE PROCEDURE NOMBRE
@parametro1 tipo,@parametro2 tipo,…
AS
Los parámetros tienen que llevar de prefijo el símbolo de @, así cuando se llame el
procedimiento y se ingresen los parámetros, estos se almacenaran en el orden que se
declararon.
USE library
CREATE PROCEDURE ingreso
@apellido varchar(15), @nombre varchar(15) AS
insert into member(lastname,firstname)
values(@apellido,@nombre)
PRINT 'eL REGISTRO SE HA INGRESADO CORRECTAMENTE'
Como puede ver el procedimiento pide dos parámetros apellido y nombre del tipo
varchar, cuando se llame al procedimiento deberá digitarse primero el apellido y
después el nombre, porque ese es el nombre que se le ha fijado en el desarrollo del
procedimiento. Para llamar este procedimiento utilice la siguiente sentencia.
USE library
EXEC ingreso 'Moran','Gustavo'
Para comprobar que se ingreso el registro utilice la siguiente instrucción y busque el
registro que acaba de ingresar con el procedimiento.
Select * from member
Si alguien ingresa un valor nulo
EXEC ingreso '','Jose'
El procedimiento lo aceptara sin enviar ningún error, entonces podemos modificar el
procedimiento de la siguiente manera:
ALTER PROCEDURE ingreso
@apellido varchar(15), @nombre varchar(15)
AS
IF((@nombre='') OR (@apellido='')) BEGIN
PRINT 'NO SE PUEDEN INGRESAR VALORES NULOS' RETURN
END
ELSE BEGIN
insert into member(lastname,firstname)
PRINT 'el REGISTRO SE HA INGRESADO CORRECTAMENTE'
END

Los BEGIN y END son el inicio y fin del if Y RETURN provoca la salida del procedimiento
tras enviar un mensaje a la pantalla del usuario.
Pruebe ingresar nuevamente EXEC ingreso '','Karla'
3.1. Reglas de procedimientos almacenados:
Entre las reglas para la programación de procedimientos almacenados, cabe citar las
siguientes:
• La propia definición CREATE PROCEDURE puede incluir cualquier número y
tipo de instrucciones SQL, excepto las siguientes instrucciones CREATE, que no
pueden ser utilizadas nunca dentro de un procedimiento almacenado:
CREATE DEFAULT CREATE TRIGGER
CREATE PROCEDURE CREATE VIEW
CREATE RULE
• Se puede crear otros objetos de base de datos dentro de un procedimiento
almacenado. Puede hacer referencia a un objeto creado en el mismo
procedimiento almacenado, siempre que se cree antes de que se haga referencia al
objeto.
• Puede hacer referencia a tablas temporales dentro de un procedimiento
almacenado.
• Si ejecuta un procedimiento almacenado que llama a otro procedimiento
almacenado, el procedimiento al que se llama puede tener acceso a todos los objetos
creados por el primer procedimiento, incluidas las tablas temporales.
• El número máximo de parámetros en un procedimiento almacenado es de 1,024.
• El número máximo de variables locales en un procedimiento almacenado está
limitado únicamente por la memoria disponible.
3.2. Uso de variables locales.
Una variable local de Transact-SQL es un objeto que contiene un valor individual de
datos de un tipo específico.
Las variables locales se definen debajo de la sentencia AS y llevan el prefijo DECLARE.
Create PROCEDURE ingreso2
@nombre varchar(15), @apellido varchar(15) AS
Declare n varchar(4) Declare a int
Ejemplo 3:
Con el procedimiento anterior se verifico lo de ingresar valores nulos, ahora vamos a
ver que el nombre completo del usuario (nombre y apellido) no debe repetirse en la base
de datos, para ello utilizamos el siguiente código.
ALTER PROCEDURE ingreso
@apellido varchar(15), @nombre varchar(15)
AS
DECLARE @nom varchar(15)—-variable local
DECLARE @ape varchar(15)—-variable local
--revisamos que las variables no sean nulas
--PRIMER IF EXTERNO si las variables son diferentes de null entra al if
--de lo contario sale y mande que no pueden ser valores nulos
IF((@nombre<>'') AND (@apellido<>'')) BEGIN
--guardamos el nombre y el apellido en las variables locales @non y @ape
SELECT @nom=firstname, @ape=lastname from member where
firstname=@nombre and lastname=@apellido
--IF INTERNO comparamos el valor capturado en @nom y @ape y los comparamos
--con los parámetros de entrada
IF((@nom=@nombre) AND (@ape=@apellido)) BEGIN
PRINT 'EL USUARIO YA EXISTE EN LA BASE DE DATOS'

RETURN
END--END DEL IF INTERNO ELSE--ELSE DEL IF INTERNO
BEGIN
INSERT INTO member(lastname,firstname)
PRINT 'EL REGISTRO SE HA INGRESADO CORRECTAMENTE' END--END DEL
ELSE INTERNO
END--END DEL IF EXTERNO ELSE--ELSE DEL IF EXTERNO BEGIN
PRINT 'NO SE PUEDEN INGRESAR VALORES NULOS'
RETURN
END--END DEL ELSE EXTERNO
Intente ingresar el nombre y el mismo apellido con este procedimiento
exec ingreso 'Moran', 'Gustavo'
Procedimiento
Ejecute el siguiente Script
CREATE DATABASE bodega
GO
use bodega
GO
CREATE TABLE PRODUCTOS (
idprod char(7) PRIMARY KEY,
descripcion varchar(25), existencias int
)
CREATE TABLE PEDIDOS (
idpedido char(7), idprod char(7), cantidad int
FOREIGN KEY(idprod) REFERENCES PRODUCTOS(idprod)
)
La tabla productos contiene información general de los productos y la tabla pedidos
contiene la información del pedido que se realiza de un cierto producto.
Ejemplos de datos
PRODUCTOS
idprod descripcion existencias
Proc01manzanas 10
PEDIDOS
idpedido idprod cantidad
Ped01 Proc012
1. Crear un procedimiento almacenado que ingrese los valores en la tabla
PRODUCTOS, y deberá verificar que el código del producto no exista para poder
insertarlo, en caso que el código del producto ya exista enviar un mensaje que diga
ESTE PRODUCTO YA HA SIDO INGRESADO.
2. Crear un procedimiento almacenado que permita realizar un pedido EN
LA TABLA PEDIDOS, este procedimiento deberá verificar si el código del producto
ingresado existe en la tabla PRODUCTO, además si la cantidad a pedir del producto es
mayor a la existencia del producto deberá enviar un mensaje que diga EXISTENCIA
DEL PRODUCTO INSUFICIENTE, en caso que la cantidad a pedir sea menor o igual
deberá modificar el valor de la existencia.
Ejemplo:
Proc01manzanas 10

Se realiza un pedido del producto Proc01 y se pide de cantidad 6, al terminar el
procedimiento el registro de ese producto deberá ser:
Proc01manzanas 4
Procedimientos almacenados (eliminar) Puede eliminar un procedimiento almacenado
cuando ya no lo necesite. Si un procedimiento almacenado llama a otro que ya ha sido
eliminado, Microsoft SQL Server mostrará un mensaje de error al ejecutar el
procedimiento que realiza la llamada. No obstante, si se define un nuevo procedimiento
almacenado con el mismo nombre y los mismos parámetros para reemplazar al que se
ha eliminado, los procedimientos almacenados que hagan referencia al antiguo se
ejecutarán correctamente. Los procedimientos almacenados se eliminan con "drop
procedure". Sintaxis: drop procedure NOMBREPROCEDIMIENTO;
Procedimientos almacenados (Buscar) Cuando comenzamos a dar soporte o
continuidad a un proyecto ya iniciado, es necesario conocer donde se encuentran
algunos elementos, en este caso si necesitamos realizar la búsqueda de instrucciones
en los procedimientos almacenados y no perder tiempo buscando en cada uno de los
procedimientos es recomendable utilizar las funciones de búsqueda que SQL nos
ofrece, a continuación, se mostrara como funciona y el resultado que arroja.
. - declare @search varchar(50) SET @search = 'TEXTO' SELECT ROUTINE_NAME
ROUTINE_DEFINITION FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE
ROUTINE_DEFINITION LIKE '%' + @search + '%' AND ROUTINE_TYPE
='PROCEDURE' ORDER BY ROUTINE_NAME
.- SELECT SUBSTRING(text,0,40) FROM syscomments WHERE text LIKE
'%BUSQUEDA%'
3.3. Procedimientos almacenados (Ingresar):
Para crear un procedimiento en SQL Server usaremos la sentencia CREATE
PROCEDURE. Como habíamos visto en el artículo de creación de procedimientos
almacenados, un procedimiento es un conjunto de instrucciones relacionadas con un
objetivo específico. Dichas instrucciones se guardan bajo un nombre en el servidor, para
ser utilizadas de nuevo en el futuro.
CREATE [PROCEDURE|PROC] nombre_procedimiento [#|##] [(parámetro1,
parámetro2, ...)] [{FOR REPLICATION|WITH RECOMPILE}][WITH ENCRYPTION]
AS<bloque de sentencias>
3.4. Procedimientos almacenados (Modificar)
Usaremos ALTER PROCEDURE para modificar procedimientos en SQL Server. Con
esta sentencia se busca cambiar el cuerpo y las características de un procedimiento ya
creado: ALTER PROCEDURE nombre_procedimiento <nuevas características> AS
<nuevo bloque de instrucciones>
Vamos a, modificar un procedimiento llamado modificar_cliente, el cual actualiza los
datos de los registros de una tabla llamada CLIENTE. Lo que haremos será agregarle
la cláusula WITH ENCRYPTION para que el procedimiento sea encriptado, ya que no
lo está. Veamos:
ALTER PROCEDURE modificar_cliente (@id_cliente INT, @nombre_cliente
VARCHAR(20),@apellido_cliente VARCHAR(20)) WITH ENCRYPTION AS UPDATE
CLIENTE SET NOMBRE=@nombre_cliente,APELLIDO=@apellido_cliente WHERE
IDCLIENTE=@id_cliente;

4. TRIGGERS - (DML - DDL)
Son procedimientos almacenados que se ejecutan automáticamente ante un evento
DML (Update – Delete – Insert) que afecta una tabla o vista.
- Se los puede utilizar para, una vez desencadenados:
- Forzar reglas de negocio
- Mantener la integridad de datos
- Crear otras tablas
- Ejecutar complejas instrucciones SQL
La integridad debiera ser forzada al nivel más bajo por índices que formen parte de un
Primary Key o Foreing Key contraints.
-Los CHECK Constraints son otra alternativa
-Para asegurar la Integridad Referencial nada mejor que los Foreing Key
-Los DML TRIGGERS son especialmente utilizados cuando,con el simple uso de un
constraint, no se cubren las necesidades de una aplicación.
4.1. Consideraciones Generales y Beneficios:
* No se pueden invocar por si mismos, se disparan automáticamente
* No reciben ni retornan parámetros
* A diferencia de los constraint “check” pueden hacer referencia a otras tablas
(por ejemplo se puede controlar una inserción en una tabla de ventas si y solo si el valor
de un campo stock de una tabla artículos sea mayor a x cantidad)
* Se pueden crear más de un trigger para un mismo evento en una tabla, con lo
cual se pueden controlar múltiples alternativas sobre la misma tabla.
* Permiten evaluar el estado de una tabla antes y después de una modificación y
tomar acciones acordes a la evaluación
* Permiten customizar mensajes de error, algo que los constraints en general no
permiten.
Sintaxis:
CREATE TRIGGER <Nombre del Trigger>
ON <Nombre de la Tabla>
AFTER <INSERT,DELETE,UPDATE>
AS
BEGIN
SET NOCOUNT ON;
-- Inserta aquí las instrucciones
END

4.2. Consideraciones Adicionales:
- Los triggers DML utilizan dos tablas especiales denominadas Inserted y Deleted.
- Son tablas creadas automáticamente por el SQL con la misma estructura que la
tabla sobre la cual está definido el trigger
- La tabla Inserted solo tiene datos en operaciones de Insert y Update
- La tabla Deleted sólo tiene datos en operaciones de Delete y Update
- En caso de un update las tablas Inserted y Deleted tienen data al mismo tiempo.
- No se pueden modificar los datos de estas tablas
Ejemplos:
a) Se graba un histórico de stock cada vez que se modifica un artículo de la tabla
“artículos
-- TRIGGER DML
-- Detalle: este trigger genera un histórico de stock cada vez
que se modifica la existencia de un artículo --
-----------------------------------------------------------------
CREATE TRIGGER TR_ARTICULOS
ON ARTICULOS
AFTER UPDATE
AS
BEGIN
INSERT INTO HCO_STOCK
(IDARTICULO, STOCK, FECHA)
SELECT IDARTICULO, STOCK, getdate()
FROM INSERTED
END
--- Con este evento UPDATE se desencadena el Trigger
UPDATE ARTICULOS
SET STOCK = STOCK + 10
WHERE IDARTICULO = 1

2) Podemos hacer que el trigger del ejemplo 1 se desencadene sólo si una columna
es afectada
ON ARTICULOS
AFTER UPDATE
AS
BEGIN
IF UPDATE (STOCK) -- sólo si actualiza STOCK
BEGIN
INSERT INTO HCO_STOCK
SELECT IDARTICULO, STOCK, getdate()
FROM INSERTED
END
END
3) Podemos hacer que el trigger deshaga toda la operación incluyendo un ROLLBACK
ON ARTICULOS
AFTER UPDATE
AS
BEGIN
INSERT INTO HCO_ARTICULOS
SELECT IDARTOCULO, STOCK, getdate()
FROM INSERTED
ROLLBACK
END
4) Podemos DESACTIVAR/ACTIVAR un Trigger o Todos lo Triggers de la tabla
-- Desactivar y Activar Todos los Triggers de una Tabla --
---------------------------------------------------------
-- Desactiva todos los trigger de la tabla ARTICULOS
ALTER TABLE ARTICULOS DISABLE TRIGGER ALL
GO

-- Activa todos los trigger de la tabla ARTICULOS
ALTER TABLE ARTICULOS ENABLE TRIGGER ALL
----------------------------------------------------
-- Desactivar y Activar Un Trigger en Particular --
---------------------------------------------------
-- Desactiva el trigger TR_STOCK
DISABLE TRIGGER TR_STOCK ON ARTICULOS
GO
-- Activa el trigger TR_STOCK
ENABLE TRIGGER TR_STOCK ON ARTICULOS
GO
2.5. DDL Triggers
· Son triggers especiales que se crean a nivel de base de datos y que disparan en
respuesta a eventos DML (Update – Delete – Insert)
· Suelen ser utilizados para ejecutar tareas administrativas en una base de datos
auditando y regulando cierta clase de eventos.
· Sintaxis:
CREATE TRIGGER <Nombre del Trigger>
ON DATABASE
FOR <DROP TABLE, ALTER TABLE>
AS
BEGIN
SET NOCOUNT ON;
-- Inserta aquí las instrucciones
END
Ejemplos:
1) El siguiente trigger impide que sentencias DROP TABLE y ALTER TABLE a nivel
de Base de Datos
CREATE TRIGGER TR_Seguridad
ON DATABASE FOR DROP_TABLE, ALTER_TABLE
AS
BEGIN
RAISERROR ('No está permitido borrar ni modificar tablas !' , 16, 1)
ROLLBACK TRANSACTION
END

Base de Datos(Funciones, Vistas,Procedimientos Almacenados,Triggers)

Más contenido relacionado

La actualidad más candente (20)

Similar a Base de Datos(Funciones, Vistas,Procedimientos Almacenados,Triggers) (20)

Último (20)

Base de Datos(Funciones, Vistas,Procedimientos Almacenados,Triggers)