Apostila de sql basico

Versão: 2.0 www.marcelosincic.com.br Página 1 de 28
www.marcelosincic.com.br Reprodução e distribuição livre
Olá,
Criei estas apostilas a mais de 5 anos e atualizei uma série delas com alguns dados adicionais.
Muitas partes desta apostila está desatualizada, mas servirá para quem quer tirar uma dúvida ou
aprender sobre .Net e as outras tecnologias.
Perfil Microsoft: https://www.mcpvirtualbusinesscard.com/VBCServer/msincic/profile
Marcelo Sincic trabalha com informática desde 1988. Durante anos trabalhou com desenvolvimento (iniciando com
Dbase III e Clipper S'87) e com redes (Novell 2.0 e Lantastic).
Hoje atua como consultor e instrutor para diversos parceiros e clientes Microsoft.
Recebeu em abril de 2009 o prêmio Latin American MCT Awards no MCT Summit 2009, um prêmio entregue a apenas
5 instrutores de toda a América Latina (http://www.marcelosincic.eti.br/Blog/post/Microsoft-MCT-Awards-America-
Latina.aspx).
Recebeu em setembro de 2009 o prêmio IT HERO da equipe Microsoft Technet Brasil em reconhecimento a projeto
desenvolvido (http://www.marcelosincic.eti.br/Blog/post/IT-Hero-Microsoft-TechNet.aspx). Em Novembro de 2009
recebeu novamente um premio do programa IT Hero agora na categoria de especialistas
(http://www.marcelosincic.eti.br/Blog/post/TechNet-IT-Hero-Especialista-Selecionado-o-nosso-projeto-de-OCS-
2007.aspx).
Acumula por 5 vezes certificações com o título Charter Member, indicando estar entre os primeiros do mundo a se
certificarem profissionalmente em Windows 2008 e Windows 7.
Possui diversas certificações oficiais de TI:
MCITP - Microsoft Certified IT Professional Database Administrator SQL Server 2008
MCITP - Microsoft Certified IT Professional Database Administrator SQL Server 2005
MCITP - Microsoft Certified IT Professional Windows Server 2008 Admin
MCITP - Microsoft Certified IT Professional Enterprise Administrator Windows 7 Charter Member
MCITP - Microsoft Certified IT Professional Enterprise Support Technical
MCPD - Microsoft Certified Professional Developer: Web Applications
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: Windows 7 Charter Member
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: Windows Mobile 6. Charter Member
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: Windows 2008 Active Directory Charter Member
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: Windows 2008 Networking Charter Member
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: System Center Configuration Manager
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: System Center Operations Manager
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: Exchange 2007
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: Windows Sharepoint Services 3.0
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: SQL Server 2008
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: .NET Framework 3.5, ASP.NET Applications
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: SQL Server 2005
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: Windows Vista
MCTS - Microsoft Certified Technology Specialist: .NET Famework 2.0
MCDBA – Microsoft Certified Database Administrator (SQL Server 2000/OLAP/BI)
MCAD – Microsoft Certified Application Developer .NET
MCSA 2000 – Microsoft Certified System Administrator Windows 2000
MCSA 2003 – Microsoft Certified System Administrator Windows 2003
Microsoft Small and Medium Business Specialist
MCP – Visual Basic e ASP
MCT – Microsoft Certified Trainer
SUN Java Trainer – Java Core Trainer Approved
IBM Certified System Administrator – Lotus Domino 6.0/6.5

1 Introdução ____________________________________________________ 4
1.1 Conceito de Banco de Dados_________________________________ 4
1.2 Comandos SQL ____________________________________________ 5
1.3 Tipos de Dados ____________________________________________ 5
1.3.1 Regras de Nomenclatura e Escrita __________________________ 5
1.3.2 Tipos Comuns __________________________________________ 6
1.3.3 Tipos Definidos Pelo Usuário_______________________________ 6
1.3.4 Variáveis_______________________________________________ 7
1.4 Tipos de Objetos ___________________________________________ 7
1.5 Batch e Script______________________________________________ 7
2 Consultas Básicas _____________________________________________ 9
2.1 SELECT...FROM____________________________________________ 9
2.1.1 SELECT DISTINCT ______________________________________ 9
2.1.2 CASE...WHEN...THEN…END _____________________________ 10
2.2 WHERE __________________________________________________ 10
2.2.1 Filtragem de Strings _____________________________________ 11
2.2.2 Operador IN ___________________________________________ 11
2.2.3 Operadores e Precedência _______________________________ 11
2.3 ALIAS ___________________________________________________ 12
2.4 ORDER BY _______________________________________________ 12
2.5 TOP...WITH TIES __________________________________________ 12
3 Agrupando Dados_____________________________________________ 14
3.1 Funções de Agregação_____________________________________ 14
3.2 GROUP BY _______________________________________________ 14
3.3 HAVING__________________________________________________ 15
4 Consultas com Múltiplas Tabelas________________________________ 16
4.1 INNER JOIN ______________________________________________ 16
4.2 LEFT/RIGHT JOIN _________________________________________ 17
4.3 FULL JOIN _______________________________________________ 17
4.4 JOIN com Chaves Composta ________________________________ 18
4.5 SELECT…INTO e Tabela Temporária _________________________ 18
5 Subqueries___________________________________________________ 20
5.1 Geração de Coluna ________________________________________ 20
5.2 Construção de WHERE _____________________________________ 21
5.3 Construção de IN__________________________________________ 21
6 Transações __________________________________________________ 22

6.1 BEGIN...COMMIT...ROLLBACK ______________________________ 22
6.2 LOCKs___________________________________________________ 22
7 Inserindo Dados ______________________________________________ 23
7.1 INSERT com SELECT ______________________________________ 23
8 Deletando Dados______________________________________________ 24
9 Alterando Dados ______________________________________________ 25
10 Índices ____________________________________________________ 26
10.1 Estrutura de Índices _______________________________________ 26
10.2 Otimizando Performance ___________________________________ 26
11 Diagramas _________________________________________________ 27
11.1 PUBS____________________________________________________ 27
11.2 Northwind________________________________________________ 28

1 Introdução
1.1 Conceito de Banco de Dados
Antes dos bancos de dados eram utilizados arquivos em formato texto (flat file) ou binário
proprietário, como por exemplo, o Clipper com dbf, Cobol com dat, etc.
Os arquivos de dados eram copiados em um servidor de arquivos e disponibilizados aos usuários
por acesso em rede, ou seja, era dado o acesso ao diretório onde os arquivos estavam,
impossibilitando controlar o que era feito com os dados, apenas podíamos controlar quem acessava,
mas não as informações ou operações que efetuava.
Outra característica é que os dados eram processados localmente, se o usuário precisasse de uma
lista com todos os clientes de São Paulo, o servidor de arquivos era acessados e copiava para a
memória da estação o arquivo e processa na estação a seleção, como o esquema abaixo:
Enquanto os bancos de dados eram pequenos e monousuários este modelo funcionou bem, mas
com a população de sistemas e clientes crescendo este modelo gerou lentidão e problemas de
concorrência.
Para isso surgiram os primeiros servidores de banco de dados, arquitetura chamada de client-server,
onde os dados residem em um servidor.
O cliente envia ao servidor uma string com a lista de dados, o nome da tabela e a condição.
O servidor recebe esta string, processa localmente e envia ao cliente apenas o resultado.
Como este processo trafega um pequeno comando e retorna dados já selecionados, o tráfego de
rede melhorou muito. Também foi a solução para o problema da concorrência, uma vez que como
um único servidor está com a posse dos dados, ele pode controlar quem acessa ou não a
informação e não permitir alterações simultâneas em um mesmo dado, por controlar a fila de
solicitações.
Após o surgimento dos servidores foi criado um padrão chamado de relacional (RDBMS), que
envolve separar os dados em diferentes tabelas e juntá-los no momento da pesquisa. Também
existe um outro padrão chamado de banco de dados orientados a objetos, mas este não é popular e
possui um conceito diferente dos relacionais.
No inicio existiram diversos produtos para servidor como o ISAM, VMS, ADABAS e outros, sendo
que cada um tinha o seu próprio modelo de solicitações e instruções. A fim de criar um padrão a IBM
na década de 70 criou um padrão utilizado hoje em todos os bancos de dados que é o SQL,
Structured Query Language ou Linguagem Estruturada para Consultas.
Atualmente o SQL está na padronização ANSI-SQL92, ou seja, quem regula o padrão dos comandos
é o organismo da ISO e estamos no modelo gerado em 1992.
Todos os bancos de dados relacionais (RDBMS) utilizam esta linguagem, mas possui uma ou outra
sintaxe diferente, como por exemplo, trazer cinco registros de uma tabela:

Microsoft SQL Server SELECT TOP 5 * FROM CLIENTES
IBM DB2 UDB SELECT * FROM CLIENTES FOR FIRST 5 ROWS ONLY
Oracle SELECT * FROM CLIENTES WHERE @ROWCOUNT < 5
Esta apostila está voltada ao Microsoft SQL Server, sendo que algumas sintaxes poderão não ser as
mesmas em outros bancos de dados.
Um único servidor RDBMS pode contem diversos databases, ou seja, bases de dados. Estes são
repositórios para tabelas, objetos e dados, sendo que cada database é independente de outro.
Nesta apostila estaremos utilizando os databases Pubs (diagrama 10.1) e Northwind (diagrama 10.2)
em todos os exemplos e exercícios propostos.
1.2 Comandos SQL
Os comandos SQL são separados em três famílias:
1. DDL – Data Definition Language
Utilizada para criar, deletar e alterar objetos como views, databases, stored procedures, etc.
2. DCL – Data Control Language
Permite controlar a segurança de dados definindo quem pode acessar cada operação em
cada objeto.
3. DML – Data Manipulation Language
Comandos de manipulação que serão abrangidos nesta apostila.
DDL DCL DML
CREATE
ALTER
DROP
GRANT
REVOKE
DENY
SELECT
INSERT
UPDATE
DELETE
DICA: Todos os comandos DDL e DCL seguem uma sintaxe básica, já os comandos DML são
diferentes entre o SELECT e os outros três.
A sintaxe básica de um comando DDL é:
CREATE <tipo> <nome><definição>
CREATE TABLE Clientes (Nome CHAR(30), Telefone CHAR(8))
A sintaxe básica de um comando DCL é:
GRANT <operação> ON <nome do objeto> TO <usuário>
GRANT UPDATE ON Clientes TO João
1.3 Tipos de Dados
1.3.1 Regras de Nomenclatura e Escrita
Ao trabalhar com SQL é comum utilizarmos PascalCasing nos casos de variáveis, nomes de objetos,
colunas e outras definições. Já no caso de palavras chaves seque-se o padrão maiúsculo em todo o
comando. Veja o exemplo de como esta regra é aplicada:
SELECT Nome, Sobrenome, Idade
FROM Clientes
WHERE Cidade = ‘Guarulhos’
Note a identação utilizada para os comandos e também que em SQL strings são delimitadas por
apóstrofo, ou aspas simples, e não por aspas comuns.
Comandos SQL não utilizam como delimitador o ENTER e sim o espaço, ou seja, não existe marca
de fim de linha, o processador de consultas separa cada palavra e consulta a tabela de comandos, o
que for diferente da tabela de comandos é considerado parâmetro ou objeto.

Ou seja, objetos que utilizem espaço em branco ou tenham o mesmo nome que uma instrução
precisam ser delimitados por colchetes. Veja o exemplo abaixo de uma tabela com espaços e com
palavra reservada:
/*
Faz consulta na tabela de clientes
Trazendo os dados mais importantes dos USA
*/
SELECT Nome, Sobrenome, [Order] --Dados principais
FROM [Clientes USA] --Tabela de clientes
WHERE [State] = ‘USA’ --Pais desejado
Foi necessário utilizar os colchetes na palavra order e state por também serem palavras reservadas,
bem como no nome da tabela por conter espaços.
DICA: Evite utilizar palavras reservadas e espaços em nomes de objetos.
Comentários podem ser feitos em bloco ou em linha. Comentários em linha são definidos por “--“ e a
linha de comando precisa continuar após, como o exemplo anterior. Comentários em bloco são
delimitados por “/*” e finalizados em “*/”.
1.3.2 Tipos Comuns
Os tipos de dados entre os diferentes RDBMS são padronizados pelo ANSI-92, mas alguns bancos
podem utilizar nomenclaturas diferentes. Segue a tabela de tipos comuns:
Tipo Comum MS-SQL Definição
binary varying varbinary Até 8.000 bytes, ocupação variável
character(n) char(n) Até 8.000 caracteres, ocupação fixa
character varying(n) varchar(n) Até 8.000 caracteres, ocupação variável
dec decimal -10^38 a 10^38, tamanho fixo com casa decimal fixa
float[(n)] de n = 1-7 real -3.40E + 308 a 3.40E +308
float[(n)] de n = 8-15 float -1.79E + 308 a 1.79E +308
integer int -2.147.483.648 a 2.147.483.648
blob image Até 2 GB de dados binários
clob text Até 2 GB de caracteres
national character(n) nchar(n) Até 4.000 caracteres, ocupação fixa (ocupa 2 bytes por caractere)
national character varying(n) nvarchar(n) Até 4.000 caracteres, ocupação variável (ocupa 2 bytes por caractere)
national text ntext Até 1 GB de caracteres (ocupa 2 bytes por caractere)
numeric decimal -10^38 a 10^38, tamanho fixo com casa decimal fixa
Note que alguns tipos levam a letra “n” indicando que são unicode, ou seja, para permitir uma tabela
de caracteres maior que 256 estes tipos utilizam 2 bytes para cada letra ao invés de 1 byte
convencional do ASCII.
Tipos variáveis são melhores para textos pois ocupam apenas o espaço digitado, enquanto os tipos
fixos ocupam espaço em branco quando não digitado.
Alguns tipos de dados tem o tamanho definido na criação, como por exemplo char, varchar e
nvarchar.
1.3.3 Tipos Definidos Pelo Usuário
Alem dos tipos principais temos também os tipos definidos pelo usuário que são baseados nos tipos
do sistema. Por exemplo, o tipo CEP é uma variação de 9 caracteres, levando-se em conta o traço,
como o exemplo abaixo:
sp_addtype 'CEP', 'char(9)'

É importante definir no inicio da criação os tipos a serem usados e os que podem ser criados para
não ter variações em um mesmo dado, como por exemplo o CEP pode ser utilizado como 8 digitos
ou 8 caraceres. Criar o tipo CEP limita possíveis confusões.
1.3.4 Variáveis
Variáveis podem ser definidas como locais ou globais.
Variáveis locais são aquelas que só podem ser vistas pelo usuário que a criou e as globais podem
ser ligar por qualquer usuário conectado ao banco de dados.
As variáveis são criadas utilizando uma arroba (@) para locais e duas arrobas para globais (@@),
como os exemplos a seguir:
DECLARE @Nome CHAR(30)
DECLARE @@Dolar DECIMAL(10,3)
A palavra chave Declare é utilizada para criar os dois tipos de variáveis, sendo seguido do nome e
do tipo.
Para atribuir valor a uma variável utilizamos a instrução Set, como o exemplo:
SET @Nome = ‘Joao’
SET @@Dolar = 3.04
PRINT @Nome
PRINT @@Dolar
DICA: O MSSQL 2000 não possui mais a definição para variáveis globais.
1.4 Tipos de Objetos
Objetos no SQL são criados com os comandos DDL e destacam-se:
• View
Uma consulta pré-gravada que facilita a reutilização de consultas compexas
• Stored Procedure (SP)
São programas feitos em T-SQL para executar tarefas diversas, com estrutura similar ao
Pascal e instruções como IF, Else, Begin, End, etc.
• User Defined Function (UDF)
São SPs que recebem parametros e retornar um parametro ou uma tabela
• Triggers
São SPs executadas automaticamente quando uma ação é efetuada sobre uma tabela, como
por exemplo, executar todas as vezes que deletar um cliente
• Constraints
Regras de validação, como por exemplo preenchimento obrigatório, valor não duplicado,
delimitador de valor, etc.
1.5 Batch e Script
Batch são seqüências de comandos executadas em um único bloco.
Não é necessário enviar os comandos separadamente, eles podem ser enviados ao servidor e este
se encarrega de dividir os diferentes comandos e executar de forma assíncrona.
Batch melhora a performance por não obrigar o cliente a enviar comandos um a um.
Entre alguns comandos, principalmente os DDL utilizamos a instrução go entre cada um, a fim de
fazer o processo tornar-se síncrono, ou seja, uma instrução terminar antes de outra iniciar. Veja o
exemplo abaixo:
CREATE TABLE Clientes

(Nome char(30),
Cidade varchar(50),
Estado char(2))
GO
INSERT CLIENTES VALUES(‘Joao’, ‘Guarulhos’, ‘SP’)
SELECT *
FROM CLIENTES
Note que a segunda instrução é a inserção do registro na tabela, portanto o uso do go força a tabela
de clientes a ser criada para depois executar os comandos seguintes. Se não houvesse o go
corremos o risco do insert ser executado junto com o create, e neste caso a tabela ainda não
existiria.
Scripts são arquivos textos que contem um batch para ser executado.
Diversas ferramentas podem executar o script, por ler o seu conteúdo e enviar para o servidor a fim
de execução.
Também é possível executar comandos em string como o exemplo abaixo, utilizando a instrução
exec:
--COMANDOS DINAMICOS
DECLARE @COMANDO VARCHAR(2000)
DECLARE @TABELA VARCHAR(100)
DECLARE @DATABASE VARCHAR(100)
SET @TABELA='CUSTOMERS'
SET @DATABASE='NORTHWIND'
SET @COMANDO='USE ' + @DATABASE +
' SELECT * FROM '+@TABELA
EXECUTE(@COMANDO)
PRINT @COMANDO

2 Consultas Básicas
2.1 SELECT...FROM
A clausula select é obrigatoriamente seguida de uma clausula from. Enquanto a primeira cláusula
define quais os dados desejados, a segunda indica de onde serão obtidos.
A fonte de dados pode ser uma tabela, uma view ou uma UDF.
Como exemplo de um comando para seleção de dados, veja a instrução e o resultado:
SELECT au_id,au_lname,au_fname,phone,city,state
FROM Authors
au_id au_lname au_fname phone city state
----------- ---------------------------------------- -------------------- ------------ -------------------- -----
172-32-1176 White Johnson 408 496-7223 Menlo Park CA
213-46-8915 Green Marjorie 415 986-7020 Oakland CA
238-95-7766 Carson Cheryl 415 548-7723 Berkeley CA
267-41-2394 O'Leary Michael 408 286-2428 San Jose CA
274-80-9391 Straight Dean 415 834-2919 Oakland CA
341-22-1782 Smith Meander 913 843-0462 Lawrence KS
…
(23 row(s) affected)
O select acima não ordenou os dados nem alterou qualquer característica original, mas trouxe
apenas as colunas que foram definidas na lista.
Na tabela authors da pubs (diagrama 10.1) existem outras colunas que não apenas as seis utilizadas
nesta consulta, bem como a ordem das colunas na tabela não afetam em nada a ordem em que um
select solicita o retorno destes dados.
Neste caso utilizamos o database pubs, e para isso precisamos definir o database que será utilizado.
Podemos definir o database de duas formas, a primeira é utilizando o caminho completo, como a
seguir:
SELECT au_id,au_lname,au_fname,phone,city,state
FROM Server.Pubs.dbo.Authors
Neste caso definimos o nome do servidor, o database desejado e o esquema ou usuário que criou a
tabela. Como padrão o esquema é sempre dbo na maior parte dos RDBMS.
A segunda forma de definir o banco de dados é utilizando o comando Use Pubs. Não é necessário
utilizar este comando em todos os select como no exemplo anterior, uma vez que o use é um
comando de sessão, ou seja, ao abrir a conexão com o servidor enviamos o use e não mais
precisamos definir o database no from.
2.1.1 SELECT DISTINCT
Para evitar repetições nos dados retornados, quando estes possuem duplicações podemos utilizar o
distintict que tem como função selecionar apenas as linhas em que todas as colunas não coincidam
entre si. Veja o exemplo abaixo:
SELECT DISTINCT city,state
FROM Authors
No exemplo acima serão retornados apenas os registros em que a cidade mais o estado juntos
sejam diferentes, evitando uma repetição na lista de cidades e estados onde existem autores.

2.1.2 CASE...WHEN...THEN…END
Utilizamos esta estrutura para dados condicionais, como por exemplo, caso o valor seja 10 mostrar
uma mensagem e se for diferente de 10 outra mensagem.
No exemplo abaixo utilizamos o case para mostrar nomes em português para os nomes originais em
inglês.
SELECT TITLE_ID,
CASE TYPE
WHEN 'BUSINESS' THEN 'NEGOCIOS'
WHEN 'POPULAR_COMP' THEN 'INFORMATICA'
WHEN 'PSYCHOLOGY' THEN 'PSICOLOGIA'
ELSE 'OUTROS'
END AS TIPO
FROM TITLES
TITLE_iD TIPO
-------- -----------
BU1032 NEGOCIOS
BU1111 NEGOCIOS
BU2075 NEGOCIOS
BU7832 NEGOCIOS
MC2222 OUTROS
MC3021 OUTROS
MC3026 OUTROS
PC1035 INFORMATICA
Note que não existe virgula entre os operadores when pois eles não são novas colunas e sim
continuação da condição. Na ultima utilização do case com o operador else criamos o padrão caso o
tipo do livro não se encaixe nas três condições anteriores.
2.2 WHERE
Esta clausula indica as condições da consulta.
As condições melhoram a performance por permitir que o engine do banco de dados utilize os
índices para organizar a forma de procura, não fazendo método bolha e sim de ponteiro.
Abordaremos índices em detalhes no módulo 9.
Segue a lista operadores, função e exemplo:
Operador Função Exemplo
= Altera valor de variáveis CTS e compara igualdade Idade = 30
<> Idade diferente de 30 Idade <> 30
> e >= Maior (31 para frente) e maior ou igual (inclui o 30) Idade > 30
Idade >= 30
< e <= Menor (29 para baixo) e menor ou igual (inclui o 30) Idade < 30
Idade <= 30
Between Idade que esteja entre 50 e 90 inclusive Idade Between 50 And 90
Not Negação de uma condição Idade Not Between 50 And 90
Is Compara igualdade entre tipos Nome is Null
And Significa que as comparações devem ser todas verdadeiras Idade = 30 And Nome = “Fulano”
Or Significa apenas uma das comparações precisa ser verdadeira Idade = 30 Or Nome = “Fulano”
Alguns exemplos de where podem ser vistos abaixo:
--UTILIZAÇÃO DE NUMERICOS
Use Northwind
SELECT *
FROM PRODUCTS
WHERE UNITPRICE BETWEEN 10 AND 12
SELECT *
FROM PRODUCTS
WHERE UNITPRICE NOT BETWEEN 10 AND 12
SELECT *

FROM PRODUCTS
WHERE UNITPRICE = 10 Or UNIPRICE = 12
2.2.1 Filtragem de Strings
Para filtrar strings temos uma situação e instrução própria, uma vez que números tem um valor
absoluto e textos não. Por exemplo, eu procuro pela idade de 31 anos exatamente, mas nem sempre
sei o nome exato de uma pessoa.
A instrução like tem como diferencial o uso dos coringas “%” para qualquer coisa na substituição
(similar ao “*” do DOS), “[“ e “]” para definir range. Os exemplos abaixo definem bem estas regras:
USE NORTHWIND
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE CustomerID='ANTON' --Nome Anton é o unico que será encontrado
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE COMPANYNAME LIKE '[B-E]%' --Iniciem entre B e E
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE COMPANYNAME LIKE '[BMF]%' --Iniciem em B, M ou F
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE CONTACTTITLE LIKE '%ETI%' --Contenham ETI em qualquer lugar
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE CONTACTTITLE LIKE '%ETI%ASS%' --Contenham ETI e ASS
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE CONTACTNAME LIKE 'L[AI]%' --Iniciem em L e a segunda letra A ou I
2.2.2 Operador IN
Este operador é uma alternativa a uma extensa lista de or, uma vez que sua utilização é definir uma
lista dos valores numéricos ou strings desejados.
Veja abaixo a comparação entre um comando com or e com in:
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE COUNTRY IN ('BRAZIL','ARGENTINA')
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE COUNTRY='BRAZIL' OR COUNTRY='ARGENTINA'
A diferença entre os dois operadores fica mais evidente se fossem dez paises, por exemplo, onde o
comando com or seria muito maior e de entendimento mais complicado do que o comando com in.
2.2.3 Operadores e Precedência
Assim como em cálculos matemáticos, existe uma precedência em processamento de variáveis e
valores. Por exemplo, na equação 1+2*3/4 o resultado será dois e meio uma vez que multiplicação e
divisão são executadas antes da adição e subtração.
Para servir de referencia siga a seguinte regra: *, /, %, +, -, And e Or.
Como alternativa para controle de precedência utilize parênteses. Por exemplo ao invés de escrever
A Or B And C escreva (A Or B ) And C. Vamos entender a diferença.

No primeiro exemplo B e C tem que ser igual e A não faz diferença. No segundo exemplo A e B não
fazem diferença, qualquer um deles pode ser combinado com C. Aqui fica clara a diferença feita pelo
controle de precedência.
2.3 ALIAS
Alias são literalmente apelidos, pois algumas colunas em um select podem ser a soma de outras
colunas, resultando em uma nova coluna. Esta nova coluna por padrão recebe o nome Expr_000x e
podemos renomear com a instrução as.
SELECT COMPANYNAME, REGION+'/'+COUNTRY AS LOCAL
FROM CUSTOMERS
SELECT COMPANYNAME, LOCAL=REGION+'/'+COUNTRY
FROM CUSTOMERS
Nos dois exemplos acima região foi concatenado ao pais para formar uma nova coluna, que
chamamos de local. Note que tanto podemos usar o as quanto colocar o nome desejado e o sinal de
igual com o conteúdo.
Alias também pode ser utilizado em tabelas, onde após o nome da tabela colocamos o as seguido do
nome referencial. É muito utilizado nos joins tratados no módulo 4.
2.4 ORDER BY
Com esta clausula conseguimos definir em que ordem queremos o retorno dos dados.
No MSSQL não é necessário que a coluna esteja na lista do select para ser ordenada, enquanto em
outros bancos de dados a coluna utilizada para ordenação tem que constar na lista de colunas.
Veja alguns exemplo abaixo:
SELECT COMPANYNAME,CONTACTNAME
FROM CUSTOMERS
ORDER BY COMPANYNAME
SELECT COMPANYNAME AS EMPRESA,CONTACTNAME
FROM CUSTOMERS
ORDER BY 1 DESC
Os dois exemplos ordenam pela mesma coluna, mas a diferença é que no order pode ser utilizado
tanto o nome da coluna quanto a posição dela na lista do select.
Utilizar o numero da coluna é interessante quando temos colunas calculadas, uma vez que a coluna
só existira após o processamento e o MSSQL faz a ordenação antes de calcular novas colunas por
padrão.
2.5 TOP...WITH TIES
Uma das funções que facilitam muito o trabalho com tabelas ordenadas é trazer um numero limitado
de registros em uma tabela.
Por exemplo, imagine que precisamos saber os 10 produtos mais vendidos. Processamos um select
que ordena a tabela por quantidade e com o top especificamos quantos registros desejamos no
resultado final, como o exemplo abaixo:
SELECT DISTINCT TOP 5 PRODUCTID, QUANTITY
FROM [ORDER DETAILS]
ORDER BY QUANTITY DESC
Algumas vezes podemos ter a situação em que o primeiro até o quarto item tiveram a mesma venda
e do quinto ao sétimo a segunda maior venda. Neste caso o top 5 irá retornar os 5 maiores produtos

e na quinta linha um dos três que venderam em segundo. Esta comparação pode ser prejudicial
quando analisamos comissão, por exemplo.
Para resolver casos em que a ultima linha contenha repetições, ou empates, e estes não sejam
omitidos acrescentamos o with tiés:
SELECT DISTINCT TOP 5 WITH TIES PRODUCTID,QUANTITY
ORDER BY QUANTITY DESC
Agora não retornaram mais apenas cinco produtos, mas sim sete, uma vez que o ultimo produto
possuia outros dois com a mesma colocação.
A base para definir os empates no with ties é a coluna utilizada para fazer o order.

3 Agrupando Dados
Os operadores são utilizados para geração de valores agrupados.
Esta funções listadas abaixo são utilizadas para totalizar, somar, gerar relatórios, estatísticas e
outras funções onde não interessa linha a linha, mas sim um resumo.
Operador Função
AVG Média aritmética
COUNT Conta o numero de ocorrencias de linhas
MAX Maior valor na coluna
MIN Menor valor na coluna
SUM Soma todos os valores da coluna
STDEV Desvio padrão estatístico na coluna
STDEVP Desvio padrão populacional na coluna
VAR Variação estatística dos valores da coluna
VARP Variação populacional dos valores da coluna
Deve-se tomar cuidado com o resultado das funções de agregação, com exceção do count, pois elas
desconsideram os valores nulos. Por exemplo, se houver 20 clientes, destes apenas 16 tem dados e
4 estão nulos. A média será a soma dos valores divididos por 16 e não por 20 como deveria ser,
gerando uma média incorreta.
DICA: Para resolver o problema dos nulos usamos a função isnull(coluna,valor), onde se a coluna
definida estiver nula, assume o outro valor. Portanto isnull(compras,0) evita o nulo por substitui-lo por
um valor 0.
3.1 Funções de Agregação
Para utilizar as funções de agregação utilizamos a coluna a ser agregada dentro da função de
agregação. Veja o exemplo abaixo:
SELECT MAX(UNITPRICE),MIN(UNITPRICE),
AVG(QUANTITY),COUNT(*),COUNT(DISTINCT PRODUCTID),
COUNT(DISTINCT ORDERID)
--------------------- --------------------- ----------- ----------- ----------- -----------
263.5000 2.0000 23 2155 77 830
Ao utilizar as funções de agregação retornam os dados agregados em uma única linha, e todos os
dados precisam ter uma agregação para poderem ser utilizados com funções agregadas. O motivo
desta sintaxe é que as colunas unitprice e quantity, por exemplo, estão retornando o menor valor e
média respectivamente. Se for colocada a coluna código do produto sem qualquer agregação, o
engine do banco de dados não teria como retornar um valor por não ter recurso para encontrar o
apropriado.
3.2 GROUP BY
Nos casos em que colunas não agregadas serão utilizadas para criarem grupos de somas,
utilizamos a instrução group by.
Esta instrução irá definir qual coluna da consulta será utilizada para fazer a quebra, ou subgrupo das
agregações solicitadas.
SELECT PRODUCTID, MAX(UNITPRICE),MIN(UNITPRICE),
AVG(QUANTITY),COUNT(*),COUNT(DISTINCT PRODUCTID),

COUNT(DISTINCT ORDERID)
GROUP BY PRODUCTID
PRODUCTID
----------- --------------------- --------------------- ----------- ----------- ----------- -----------
61 28.5000 22.8000 25 24 1 24
3 10.0000 8.0000 27 12 1 12
32 32.0000 25.6000 19 15 1 15
6 25.0000 20.0000 25 12 1 12
41 9.6500 7.7000 20 47 1 47
…
Note que a coluna productid foi incluída na consulta sem nenhuma função de agregação, portanto
ela foi utilizada no grupo, gerando os dados anteriores agora com o código e por produto.
DICA: As colunas em um Select deve estar com agregação ou no Group By quando alguma coluna
do Select possuir agregação.
3.3 HAVING
Assim como podemos filtrar linhas de uma tabela com a instrução where, podemos fazer o mesmo
quando os dados foram agrupados utilizando having.
A diferença básica entre o where e o having é que primeiro faz o filtro ao selecionar os registros para
serem somados, sobre as linhas originais.. O segundo faz a filtragem quando as agregações já
foram efetuadas, portanto, sobre o valor agrupado.
Veja os dois exemplos abaixo:
SELECT PRODUCTID, SUM(QUANTITY), COUNT(*)
WHERE QUANTITY > 100
GROUP BY PRODUCTID
GROUP BY PRODUCTID
HAVING SUM(QUANTITY) > 100
Note que o primeiro exemplo irá fazer a soma apenas das linhas em que as vendas tenham
quantidade maior que 100 itens. Estas vendas que foram agregadas são as vendas individuais a
cada pedido.
A segunda consulta não leva em conta o item individual do pedido e sim a soma total de cada
produto. Neste caso, primeiro somamos todas as vendas e agrupamos por produtos, e no resultado
teremos os produtos que a soma total foi maior do que 100 itens vendidos.
Podemos combinar as duas instruções para refinar dados, como o exemplo abaixo:
WHERE UNITPRICE > 15
GROUP BY PRODUCTID
HAVING SUM(QUANTITY) > 100
A diferença é que a consulta cima irá somar na tabela apenas os produtos com preço unitário maior
do que 15, e após estes produtos já terem sido somados selecionamos do resultado apenas os que
venderam acima de 100 itens. Resumindo o resultado teremos todos os produtos que o preço é
maior do que 15 reais e venderam mais do que 100 itens.

4 Consultas com Múltiplas Tabelas
Todos os modelos vistos de consultas até o momento incluíam dados de apenas uma tabela.
Seguindo os modelos de normalização de dados, separamos em diferentes tabelas quando os dados
não são diretamente relacionados ou dependentes.
Veja no exemplo abaixo uma situação onde necessitamos juntar tabelas para podermos chegar no
dado final:
SELECT e.NOME, f.FUNCAO
FROM EMPREGADO AS e
INNER JOIN EMPREGADO_FUNCAO AS ef
ON e.CODIGO=ef.CODIGO
INNER JOIN FUNCAO AS f
ON f.CODFUNC = e.CODFUNC
Note que para podermos ter o nome do funcionário e a função que ele desempenha foi necessário
utilizar uma terceira tabela que contem apenas o código do funcionário e o código da sua função.
O engine para fazer este processo pega o código do funcionário na tabela empregado e procura este
funcionário na tabela empregado_funcao de onde retira o código da função e o utiliza para procurar
na tabela funcao para poder encontrar o nome.
Este processo de juntar dados de uma tabela com a outra utilizando uma coluna como guia é
chamado de join. Existem quatro tipos diferentes de join no MSSQL, mas abordaremos os três tipos
principais e padronizados.
A sintaxe básica é colocar após a primeira tabela a instrução do tipo de join e na seqüência a
instrução on que define qual é a coluna na tabela A que permite a junção da tabela B.
4.1 INNER JOIN
Este é o mais comum utilizado e sua característica é só trazer registros que contenham
correspondência nas outras tabelas utilizadas.
O comando utilizado anteriormente também era um exemplo de inner join, uma vez que todos os
funcionários possuem função, portanto todos eles retornariam. Mas se existisse um funcionário de
código 04 e este não tivesse o registro empregado_funcao só retornariam três registros.
Veja o exemplo que contem uma estrutura similar no database pubs:
SELECT A.AU_FNAME, A.AU_LNAME, T.TITLE, T.TYPE
FROM TITLEAUTHOR AS TA
INNER JOIN AUTHORS AS A
ON TA.AU_ID = A.AU_ID
INNER JOIN TITLES AS T
ON TA.TITLE_ID = T.TITLE_ID
AU_FNAME AU_LNAME TITLE TYPE
-------------------- ---------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------- ------------
Abraham Bennet The Busy Executive's Database Guide business
Reginald Blotchet-Halls Fifty Years in Buckingham Palace Kitchens trad_cook
Cheryl Carson But Is It User Friendly? popular_comp
Michel DeFrance The Gourmet Microwave
…
Deve-se lembrar que a utilização do inner join pode não trazer todos os registros da tabela original,
principalmente se nas outras tabelas relacionadas não existir correspondente.

4.2 LEFT/RIGHT JOIN
As instruções Left Join e Right Join são utilizadas para resolver a não correspondência de dados
entre diferentes tabelas.
Por exemplo, na tabela authors da pubs poderia não haver livros editados para algum autor, assim
como posso ter um registro de livro na titles que ainda não tenha sido designado a nenhum dos
autores. Veja o exemplo abaixo onde todos os autores irão retornar, mesmo os que não tenham
livros editados:
FROM AUTHORS AS A
LEFT JOIN TITLEAUTHOR AS TA
LEFT JOIN TITLES AS T
AU_FNAME AU_LNAME TITLE
-------------------- ---------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------
Morningstar Greene NULL
Heather McBadden NULL
Meander Smith NULL
Dirk Stringer NULL
Os quatro escritores acima ainda não escreveram qualquer livro pela editora, portanto só
apareceram em virtude do left join. Podemos entender o left e o right como designando a tabela a
esquerda ou direita como a principal, portanto não importando a outra tabela ter ou não sua
correspondência.
Invertendo a situação, queremos ver os livros que não tenham sido designados a escritores. Neste
caso a tabela de titles está a direita das outras, então basta alterar o left por right para vermos a
diferença:
SELECT A.AU_FNAME, A.AU_LNAME, T.TITLE
FROM AUTHORS AS A
RIGHT JOIN TITLEAUTHOR AS TA
RIGHT JOIN TITLES AS T
-------------------- ---------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------
NULL NULL The Psychology of Computer Cooking
Abraham Bennet The Busy Executive's Database Guide
Note agora o livro da primeira linha que antes não estava relacionado por não ter o escritor, mas
agora como a tabela de livros foi definida como a principal por esta a direita (right) este livro foi
relacionado.
4.3 FULL JOIN
Ainda restou nos exemplos acima uma situação não resolvida.
Quanto utilizamos o left join conseguimos saber os autores que não estavam com nenhum livro
editado e com o right join conseguimos os livros sem autores. Mas agora precisamos saber em uma
única relação tanto os livros sem autores quanto os autores sem livros.
O exemplo abaixo utilizando o full join designa as duas tabelas relacionadas como sendo principais e
retornando dados mesmo sem o correspondente:

SELECT A.AU_FNAME, A.AU_LNAME, T.TITLE
FROM AUTHORS AS A
FULL JOIN TITLEAUTHOR AS TA
FULL JOIN TITLES AS T
-------------------- ---------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------
NULL NULL The Psychology of Computer Cooking
Abraham Bennet The Busy Executive's Database Guide
Akiko Yokomoto Sushi, Anyone?
Albert Ringer Is Anger the Enemy?
Albert Ringer Life Without Fear
Ann Dull Secrets of Silicon Valley
Anne Ringer Is Anger the Enemy?
Anne Ringer The Gourmet Microwave
Burt Gringlesby Sushi, Anyone?
Charlene Locksley Emotional Security: A New Algorithm
Charlene Locksley Net Etiquette
Cheryl Carson But Is It User Friendly?
Dean Straight Straight Talk About Computers
Dirk Stringer NULL
Heather McBadden NULL
Innes del Castillo Silicon Valley Gastronomic Treats
Note na relação que temos os livros sem autores e os autores sem livros, resolvendo problema das
linhas sem correspondências.
4.4 JOIN com Chaves Composta
Em alguns casos a chave para o relacionamento entre tabelas não é uma única coluna mas formada
por múltiplas.
Neste caso podemos utiliza o join com o operador and para fazer a junção composta.
Também pode ser utilizado o and para fazer filtro, apesar de no exemplo abaixo também poderia ter
sido utilizado o where:
ON TA.TITLE_ID = T.TITLE_ID AND T.TYPE='BUSINESS'
4.5 SELECT…INTO e Tabela Temporária
O resultado de um select pode ser transformado em uma tabela utilizando a instrução into, conforme
o exemplo abaixo:
INTO NOVATABELA
A tabela novatabela foi gerada com o resultado do select executado. Este modelo demonstrado tem a
limitação para uso de ser uma tabela fixa.
Para criar uma tabela sem que esta esteja fisicamente no database utilizamos tabelas temporárias.
Estas ficam alocadas durante a utilização em um database chamado tempdb.

Segue a sintaxe do comando select criando uma tabela temporária:
INTO #NOVATABELA
Note que utilizando um sinal “#” criamos uma tabela temporária de sessão, ou seja, enquanto o
usuário estiver conectado, sendo automaticamente destruída ao ser encerrada a conexão. Com dois
sinais “##” criamos a tabela pública, todos os usuários conectados a enxergam e esta é destruída
quando não houver nenhuma conexão ativa no servidor.

5 Subqueries
Em algumas situações precisamos ter o dado de uma tabela para podermos criar um consulta,
utilizando os dados desta outra tabela em uma coluna ou nas condições. A este processo chamamos
de subquerie.
Subqueries podem ser utilizadas na geração de colunas, na geração de tabela fonte, na geração de
in e clausulas where em geral. Abordaremos os usos mais comuns das subqueries.
5.1 Geração de Coluna
Exemplificando a utilização de uma subquerie para soma dos itens vendidos mês a mês, gerando um
relatório de vendas, veja o exemplo abaixo:
SELECT C.COMPANYNAME,
(SELECT SUM(QUANTITY*UNITPRICE)
FROM ORDERS AS O
INNER JOIN [ORDER DETAILS] AS OD
ON O.ORDERID = OD.ORDERID
WHERE O.CUSTOMERID = C.CUSTOMERID
AND MONTH(ORDERDATE)=1
AND YEAR(ORDERDATE)=1998) AS JANEIRO,
FROM ORDERS AS O
AND YEAR(ORDERDATE)=1998) AS FEVEREIRO,
FROM ORDERS AS O
AND YEAR(ORDERDATE)=1998) AS MARCO,
FROM ORDERS AS O
AND YEAR(ORDERDATE)=1998) AS ABRIL,
FROM ORDERS AS O
AND YEAR(ORDERDATE)=1998) AS MAIO,
FROM ORDERS AS O
AND YEAR(ORDERDATE)=1998) AS JUNHO
FROM CUSTOMERS AS C
ORDER BY COUNTRY

COMPANYNAME JANEIRO FEVEREIRO MARCO ABRIL MAIO
JUNHO
---------------------------------------- --------------------- --------------------- --------------------- --------------------- --------------------- ---------------------
Cactus Comidas para llevar 477.0000 150.0000 644.8000 305.0000 NULL
NULL
Océano Atlántico Ltda. NULL 30.0000 3001.0000 NULL NULL NULL
Rancho grande 932.0000 686.7000 NULL 76.0000 NULL NULL
Ernst Handel 8195.5000 6379.4000 6221.5000 16584.5000 5218.0000
NULL
Como pode ser notado no select, cada coluna referente a um mes na verdade é um select realizado
na tabela de pedidos, onde a condição é a coluna da tabela customers.
Uma importante ressalva a este modo de uso é que a cada cliente foram executados os seis selects
internos. Ou seja, se a tabela contiver 1000 registros serão executados 6000 selects na tabela de
pedidos, o que pode gerar um overhead muito grande no servidor.
5.2 Construção de WHERE
As utilizações mais práticas de subqueries é para criação de condições.
Estas duas utilizações são processadas antes do select principal ser executado, já que ele gera um
único valor ou retorno. Portanto, a utilização de subquerie no in e no where são rápidas e não
ocasionam overhead.
O exemplo abaixo demonstra a utilização da subquerie para geração da condição:
SELECT *
FROM ORDERS
WHERE ORDERDATE = (SELECT MAX(ORDERDATE)
FROM ORDERS)
Neste exemplo trouxemos da tabela orders a maior data de pedido existente e utilizamos esta data
para listar os pedidos desta data. Este exemplo é útil quando precisamos listar todos os pedidos
realizados no ultimo movimento registrado.
5.3 Construção de IN
Como já abordado nos módulos anteriores, o in gera uma lista de valores aceitos, substituindo de
forma inteligente uma cadeia de operadores or.
O exemplo abaixo utiliza a subquerie para gerar uma lista das cidades que existem no Brasil e utiliza
esta lista para trazer a relação de clientes que estão nestas cidades.
SELECT *
FROM CUSTOMERS
WHERE CITY
IN (SELECT CITY
FROM CUSTOMERS
WHERE COUNTRY='BRAZIL')
Um exemplo mais interessante para esta situação é trazer o nome de todos os clientes que tiveram
pedidos com todos os produtos somados maior do que 5000 reais. Neste caso utilizamos uma
subquerie para gerar uma lista com funções de agregação no pedido, e que a soma do pedido
ultrapasse 5000 reais. Com esta lista de códigos de cliente criamos um where que retorna os dados
da tabela de clientes.

6 Transações
Um importante recurso dos bancos de dados mais recentes é chamado de transação.
Transação consiste em criar um processo atômico onde todas as tarefas devem ou não ser
realizadas por completo.
O processo das transações tecnicamente são processos onde as alterações, inclusões e exclusões
de linhas da tabela não são gravadas fisicamente, mas são geradas em memória, permitindo que ao
final da transações possamos escolher gravar ou descartar, similar ao que acontece quando se abre
um documento em um editor de texto e ao final podemos gravar ou não as alterações realizadas.
Por exemplo, uma transação bancária sempre consiste em um débito e um crédito. Se no momento
do crédito ocorrer um problema o débito também não pode ser gravado. Este processo é também
chamado tecnicamente de unit-of-work (uow), ou unidade de trabalho.
6.1 BEGIN...COMMIT...ROLLBACK
Veja abaixo um exemplo onde a transação foi aberta (begin transaction) e finalizada com sucesso
(commit transaction) ou com falha (rollback transaction).
BEGIN TRAN --Abre a transação
UPDATE MEMBER
SET lastname='SILVA',
Firstname='JOAO'
ROLLBACK TRAN --TERMINA E "CANCELA" AS ALTERACOES
COMMIT TRAN --TERMINA E GRAVA AS ALTERACOES
SELECT * FROM MEMBER
Note que no exemplo acima constam os dois comandos de finalização, mas apenas um pode ser
executado a cada transação, não sendo possível reversão.
6.2 LOCKs
Transações geram lock nos dados alterados. Isso é necessário uma vez que durante uma transação
os dados não estão sendo fisicamente atualizados na tabela, então se outro usuário tentar consultar
ou atualizar dados, as alterações ainda não estão gravadas.
Para evitar surgem em cena os locks, onde o banco de dados não permite que outros usuários
utilizem aquelas linhas enquanto não ocorrer um commit ou rollbak.
Portanto, é importante que as transações não sejam muito extensa, pois durante o tempo da
transação qualquer registro que for alterado estará travado, o que pode travar aplicações que tentem
utilizar ou consultar algum dos dados que estão dentro da transação que foi aberta.
DICA: Transações devem ser abertas o mais tarde possível e finalizadas o mais rápido possível.

7 Inserindo Dados
A inserção de dados em bancos de dados relacionais se faz com o comando insert, que possui a
seguinte sintaxe básica:
INSERT tabela(lista de colunas) VALUES(lista de valores)
A lista de colunas logo após o nome da tabela é opcional, se forem informadas as colunas
chamamos de insert referencial e se não forem informadas as colunas de insert posicional.
A vantagem do modelo referencial sobre o modelo posicional, é que neste ultimo todas as colunas
da tabela precisam constar no values para encaixar com as colunas, alem de corrermos o risco de
alterarem a lista de colunas e os dados ficarem invertidos.
Segue abaixo exemplos de modelo referencial e posicional:
--INSERT REFERENCIAL (COLUNAS NOMEADAS)
INSERT MEMBER(LASTNAME,FIRSTNAME,MIDDLEINITIAL,PHOTOGRAPH)
VALUES('SILVA','JOAO','S',NULL)
INSERT MEMBER(LASTNAME,FIRSTNAME)
VALUES('SILVA','JOAO')
--INSERT POSICIONAL (COLUNAS NAO NOMEADAS)
INSERT MEMBER
VALUES('SOUZA','JOAQUIM','B',NULL)
Note que no segundo insert foi utilizado o modelo referencial com a citação de apenas duas das
quatro colunas e mesmo assim o comando executaria com sucesso. Já no exemplo posicional,
mesmo as colunas que não terão dados, como a quarta coluna, precisam ser informadas.
7.1 INSERT com SELECT
Ao invés de fazer um insert linha a linha podemos importar dados de uma tabela e inserir em outra
utilizado o insert em conjunto com o select.
Veja no exemplo abaixo como inserimos na tabela member os registros da tabela authors, onde os
autores foram inseridos na tabela de membros.
--INSERT COM SELECT DE ORIGEM
INSERT MEMBER(LASTNAME,FIRSTNAME,MIDDLEINITIAL)
SELECT AU_LNAME, AU_FNAME, ''
FROM PUBS..AUTHORS
Nestes casos a sintaxe altera, uma vez que no lugar da cláusula values é utilizado uma instrução
select que fará o papel de gerar a lista de valores, normalmente colocada no values.

8 Deletando Dados
A sintaxe básica do comando de deleção é:
DELETE tabela WHERE condição
Apesar da claúsula where constar no delete ela é opcional, mas sempre deve ser colocada.
O comando abaixo foi criado sem where, portanto ele irá deletar todos os registros da tabela de
membros:
DELETE MEMBER
O exemplo abaixo é o recomendado, pois inclui a definição para o filtro de exclusão:
DELETE MEMBER
WHERE LASTNAME='SILVA' AND FIRSTNAME='JOAO'
Um conselho útil na construção de delete é utilizar o select e depois apenas substituir um pelo outro.
Veja como um comando select se transforma em um delete:
SELECT *
FROM MEMBER AS M
INNER JOIN PUBS..AUTHORS AS A
ON M.LASTNAME = A.AU_LNAME AND
M.FIRSTNAME = A.AU_FNAME
DELETE
FROM MEMBER AS M
Note que bastou tirar uma linha com a instruções select e colocar o delete para que funcionasse
como o desejado. Ainda podemos notar neste exemplo que ao deletar dados de uma tabela
podemos estar fazendo join com outras tabelas, onde o resultado do join será deletado na primeira
tabela do from.
DICA: Este teste com select sempre deve ser efetuado para verificar o que será deletado antes de
efetuar as exclusões para testar a funcionalidade.

9 Alterando Dados
A sintaxe básica do comando update é:
UPDATE tabela
SET coluna=valor, coluna=valor, etc...
WHERE condição
Assim como o delete o comando update não tem o where obrigatório, mas caso não seja colocado
afetará todas as linhas da tabela.
Veja abaixo alguns exemplo de update simples e update com base em uma tabela relacionada:
--UPDATE SIMPLES
UPDATE MEMBER
SET LASTNAME='SILVA',
FIRSTNAME='JOAQUIM'
WHERE MIDDLEINITIAL IS NULL
--UPDATE COM COLUNAS DE OUTRA TABELA
UPDATE MEMBER
SET MIDDLEINITIAL = SUBSTRING(A.AU_LNAME,1,1)
--SELECT *
FROM MEMBER AS M
Podemos notar no primeiro exemplo que foram alterado para “silva” todos os membros com o nome
do meio não preenchido.
No segundo exemplo notamos o mesmo exercício anterior, onde antes da execução do update foi
feito um teste com select para verificar o retorno e só depois o update.

10 Índices
10.1Estrutura de Índices
Índices são estruturados sobre os dados da tabela (data pages), criando indices (non-leaf) e
subindices (leaf).
Esta estrutura é similar a estrutura do índices de um livro, ou como desta apostila. A cada módulo,
que é o índice de primeiro nível, temos índices de segundo nível.
Ao índice de primeiro nível chamamos de non-leaf uma vez que ele não reflete todos as páginas,
apenas aponta para um lugar que contem o detalhamento. Já o índice de segundo nível reflete
chamamos de leaf e ele contem todos os dados ordenados.
O nível leaf não contem todos os dados da tabela, mas sim a coluna indexada.
Veja no exemplo abaixo como o banco de dados utiliza o índice para fazer pesquisas.
Caso procure pelo nome Cláudia terá o seguinte processo:
1. Procura no non-leaf, Cláudia está na página leaf numero 1
2. Na página 2 do leaf encontramos Cláudia na linha da tabela número 10
3. Lê os dados da linha 10
Se o índice não existisse seria necessário ter lido todos os 10 registros até chegar na linha desejada,
na décima posição.
10.2Otimizando Performance
Acima foi feita uma comparação entre uma pesquisa que 10 processos foram substituídos por
apenas 3 para encontrar um dado desejado. Agora podemos ter uma idéia da pesquisa ser realizada
em uma tabela com cem mil registros.
Ao fazer consultas utilizando o where, order ou join procure utilizar sempre as colunas da tabela que
possuem índices.
Aproveitando os índices da tabela podemos ter uma performance, em alguns casos, até 300% mais
rápida que consultas sem índices.

11 Diagramas
11.1PUBS

11.2Northwind

Apostila de sql basico

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados (20)

Destaque (20)

Semelhante a Apostila de sql basico (20)

Mais de Fernando Palma (20)

Apostila de sql basico