SQL Structured Query Language

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SQL
Structured Query
Language
SQL - Structured Query Language
1.
Introducción
Los orígenes del SQL están ligados a los de las bases de datos relacionales. En 1970 E. F. Codd propone el modelo
relacional y asociado a este un sublenguaje de acceso a los datos basado en el cálculo de predicados. Basándose en
estas ideas, los laboratorios de IBM definieron el lenguaje SEQUEL (Structured English Query Language) que más tarde
fue ampliamente implementado por el sistema de gestión de bases de datos (SGBD) experimental System R,
desarrollado en 1977 también por IBM. Sin embargo, fue Oracle quien lo introdujo por primera vez en 1979 en un
producto comercial.
El SEQUEL terminó siendo el predecesor de SQL, que es una versión evolucionada del primero. El SQL pasa a ser el
lenguaje por excelencia de los diversos sistemas de gestión de bases de datos relacionales surgidos en los años
siguientes y fue por fin estandarizado en 1986 por el ANSI, dando lugar a la primera versión estándar de este lenguaje,
el "SQL-86" o "SQL1". Al año siguiente este estándar es también adoptado por la ISO.
Sin embargo, este primer estándar no cubría todas las necesidades de los desarrolladores e incluía funcionalidades de
definición de almacenamiento que se consideró suprimirlas. Así que, en 1992, se lanzó un nuevo estándar ampliado y
revisado del SQL llamado "SQL92" o "SQL2".
En la actualidad el SQL es el estándar de facto de la inmensa mayoría de los SGBD comerciales. Y, aunque la diversidad
de añadidos particulares que incluyen las distintas implementaciones comerciales del lenguaje es amplia, el soporte al
estándar SQL-92 es general y muy amplio.
Concepto:
El lenguaje de consulta estructurado o SQL (por sus siglas en inglés Structured Query Language) es
un lenguaje declarativo de acceso a bases de datos relacionales que permite especificar diversos
tipos de operaciones en ellas.
2.
Modelo Relacional de SQL
•
•
•
Hablaremos de tablas en lugar de relaciones.
Hablaremos de columnas en lugar de atributos.
Hablaremos de filas en lugar de tuplas.
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SQL - Structured Query Language
3.
Estructura
Las operaciones de SQL reciben el nombre de sentencias y están formadas por diferentes partes que denominamos
cláusulas, tal y como podemos apreciar en el siguiente ejemplo:
Esta consulta muestra el código, el nombre y el tipo de los productos que cuestan más de 1.000 dólares.
Los tres primeros apartados de este módulo tratan sobre un tipo de SQL denominado SQL interactivo, que permite
acceder directamente a una base de datos relacional:
a)
En el primer apartado definiremos las denominadas sentencias de definición, donde crearemos la base de
datos, las tablas que la compondrán y los dominios, las aserciones y las vistas que queramos.
b) En el segundo aprenderemos a manipular la base de datos, ya sea introduciendo, modificando o borrando
valores en las filas de las tablas, o bien haciendo consultas.
c) En el tercero veremos las sentencias de control, que aseguran un buen uso de la base de datos.
Sin embargo, muchas veces querremos acceder a la base de datos desde una aplicación hecha en un lenguaje de
programación cualquiera, que nos ofrece mucha más potencia fuera del entorno de las bases de datos. Para utilizar
SQL desde un lenguaje de programación necesitaremos sentencias especiales que nos permitan distinguir entre las
instrucciones del lenguaje de programación y las sentencias de SQL. La idea es que trabajando básicamente con un
lenguaje de programación anfitrión se puede cobijar SQL como si fuese un huésped.
Por este motivo, este tipo de SQL se conoce con el nombre de SQL hospedado.
4.
Sentencias o Lenguajes de SQL
En SQL existen diferentes sentencias:
•
•
•
4.1
Sentencias de definición o Lenguaje de Definición de datos (DDL): Nos sirven para crear y borrar una base de
datos relacional y para insertar, borrar y modificar las diferentes tablas que la componen.
Sentencias de manipulación o Lenguaje de Manipulación de Datos (DML): Nos sirven para poder insertar,
modificar y borrar los valores de las filas de las tablas.
Sentencias de Control: Nos sirve para establecer mecanismos de control para resolver problemas de
concurrencia de usuarios y garantizar la seguridad de los datos.
Sentencias de Definición o Lenguaje de Definición de Datos (DDL)
El lenguaje de definición de datos (DDL), es un lenguaje que se encarga de la modificación de la estructura de los
objetos de la base de datos. Incluye órdenes para modificar, borrar o definir las tablas en las que se almacenan los
datos de la base de datos.
Existen cuatro operaciones básicas:
•
•
•
•
CREATE
DROP
ALTER
TRUNCATE.
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SQL - Structured Query Language
4.1.1
Creación y borrado de una base de datos relacional
El estándar SQL92 no dispone de ninguna sentencia de creación de bases de datos. La idea es que una base de datos
no es más que un conjunto de tablas y, por lo tanto, las sentencias que nos ofrece el SQL92 se concentran en la
creación, la modificación y el borrado de estas tablas. Sin embargo existe una sentencia para la de creación de bases
de datos: CREATE SCHEMA.
La sintaxis es la siguiente:
CREATE SCHEMA {[nombre_esquema]} | [AUTHORIZATION usuario]}
[lista_de_elementos_del_esquema];
Muchos de los sistemas relacionales comerciales (como ocurre en el caso de Informix, DB2, SQL Server y otros) han
incorporado sentencias de creación de bases de datos con la siguiente sintaxis:
CREATE DATABASE
Para borrar una base de datos encontramos el mismo problema que para crearla.
El estándar SQL92 sólo nos ofrece la sentencia de borrado de esquemas DROP SCHEMA, que presenta la siguiente
sintaxis:
DROP SCHEMA nombre_esquema {RESTRICT|CASCADE};
4.1.2
Creación de tablas
Para crear una tabla, es necesario utilizar la sentencia:
CREATE TABLE nombre_tabla
nombre_columna {tipo_datos|dominio} [def_defecto] [restric_col];
Ejemplo:
CREATE TABLE Empleado
(
id int,
nombre varchar(255),
apellido varchar(255),
dirección varchar(255),
sueldo int(5),
);
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4.1.2.1
Tipos de datos
Para cada columna tenemos que elegir alguno de los tipos de datos predefinidos que se describen a continuación:
4.1.2.2
Restricciones de columna
En cada una de las columnas de la tabla, una vez les hemos dado un nombre y hemos definido su dominio, podemos
imponer ciertas restricciones que siempre se tendrán que cumplir. Las restricciones que se pueden dar son las que
aparecen en la tabla que tenemos a continuación:
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4.1.2.3
Restricciones de tabla
Se pueden aplicar restricciones sobre toda la tabla, que siempre se deberán cumplir. Las restricciones que se pueden
dar son las siguientes:
4.1.3
Modificación y borrado de tablas
Para modificar una tabla es preciso utilizar la sentencia ALTER TABLE. Veamos su formato:
ALTER TABLE nombre_tabla {acción_modificar_columna|
acción_modif_restricción_tabla};
En este caso, tenemos que:
•
acción_modificar_columna puede ser:
{ADD [COLUMN] columna def_columna |
ALTER [COLUMN] columna {SET def_defecto|DROP DEFAULT}|DROP [COLUMN ]
columna {RESTRICT|CASCADE}}
•
acción_modif_restricción_tabla puede ser:
{ADD restricción|
DROP CONSTRAINT restricción {RESTRICT|CASCADE}}
Ejemplo:
ALTER TABLE 'EMPLEADO' ADD NOMBRE INT UNSIGNED;
Para borrar una tabla es preciso utilizar la sentencia DROP TABLE o TRUNCATE TABLE:
DROP TABLE nombre_tabla {RESTRICT|CASCADE};
Ejemplo:
DROP TABLE 'EMPLEADO';
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Ejemplo:
TRUNCATE TABLE 'EMPLEADO';
La ventaja sobre el comando DROP, es que si se quiere borrar todo el contenido de la tabla, es mucho más rápido,
especialmente si la tabla es muy grande. La desventaja es que TRUNCATE sólo sirve cuando se quiere eliminar
absolutamente todos los registros, ya que no se permite la cláusula WHERE. Si bien, en un principio, esta sentencia
parecería ser DML (Lenguaje de Manipulación de Datos), es en realidad una DDL, ya que internamente, el comando
TRUNCATE borra la tabla y la vuelve a crear y no ejecuta ninguna transacción.
4.2
Sentencias de Definición o Lenguaje de Manipulación de datos (DML)
Un lenguaje de manipulación de datos (DML) es un lenguaje proporcionado por el sistema de gestión de base de datos
que permite a los usuarios llevar a cabo las tareas de consulta o manipulación de los datos, organizados por el modelo
de datos adecuado. Creada la base de datos con sus tablas, podemos consultar, insertar, modificar y borrar los valores
de las filas de las tablas, para poder hacer esto, tenemos las sentencias:
•
•
•
•
4.2.1
INSERT
UPDATE
DELETE
SELECT FROM
Inserción, borrado, modificación de filas en una tabla
Antes de poder consultar los datos de una base de datos, es preciso introducirlos con la sentencia INSER TINTO
VALUES, su formato es el siguiente:
INSERT INTO nombre_tabla (columna1,columna2,... )
VALUES (valor1,valor2,...)
Ejemplo:
INSERT INTO Empleado (id,nombre,apellido,dirección,sueldo)
VALUES (01,Roberto,Perez,La Dolorosa,1500)
Para borrar valores de algunas filas de una tabla podemos utilizar la sentencia DELETE FROM WHERE, su formato
es el siguiente:
DELETE FROM nombre_tabla
WHERE condiciones;
Ejemplo:
DELETE FROM Empleado
WHERE apellido='Pérez';
Si quisiéramos modificar los valores de algunas filas de una tabla, tendríamos que utilizar la sentencia UPDATE SET
WHERE, su formato es el siguiente:
UPDATE nombre_tabla
SET columna='expresión'
WHERE condiciones;
Ejemplo:
UPDATE Empleado
SET sueldo = sueldo + 100
WHERE apellido='Perez';
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4.2.2
Consultas a una base de datos relacional
Para hacer consultas sobre una tabla con el SQL es preciso utilizar la sentencia SELECT FROM, que tiene el siguiente
formato:
SELECT [ALL | DISTINCT ] <nombre_campo> [{,<nombre_campo>}]
FROM nombre_tabla>
WHERE condiciones
GROUP BY nombre_campo
HAVING condicion [{AND|OR <condicion>}]]
ORDER BY <nombre_campo>[ASC | DESC]
Veamos por partes que quiere decir cada una de las partes que conforman la sentencia.
SENTENCIA
SIGNIFICADO
SELECT
Palabra clave que indica que la sentencia de SQL que queremos ejecutar es de selección.
ALL
Indica que queremos seleccionar todos los valores. Es el valor por defecto y no suele
especificarse casi nunca.
DISTINCT
Indica que queremos seleccionar sólo los valores distintos.
FROM
Indica la tabla (o tablas) desde la que queremos recuperar los datos. En el caso de que exista
más de una tabla se denomina a la consulta "consulta combinada" o "join". En las consultas
combinadas es necesario aplicar una condición de combinación a través de una cláusula
WHERE.
WHERE
Especifica una condición que debe cumplirse para que los datos sean devueltos por la consulta.
Admiten los operadores lógicos AND y OR.
GROUP BY
Especifica la agrupación que se da a los datos. Se usa siempre en combinación con funciones
agregadas.
HAVING
Especifica una condición que debe cumplirse para los datos. Especifica una condición que debe
cumplirse para que los datos sean devueltos por la consulta. Su funcionamiento es similar al de
WHERE pero aplicado al conjunto de resultados devueltos por la consulta. Debe aplicarse
siempre junto a GROUP BY y la condición debe estar referida a los campos contenidos en ella.
ORDER BY
Presenta el resultado ordenado por las columnas indicadas. El orden puede expresarse con ASC
(orden ascendente) y DESC (orden descendente). El valor predeterminado es ASC.
Ejemplos:

Consultar todos los datos de la tabla empleado
SELECT *
FROM empleado;

Consultar el código del empleado cuyo apellido es Pérez
SELECT id
FROM empleado
WHERE apellido='Pérez';
Para definir las condiciones en la cláusula WHERE, podemos utilizar alguno de los operadores de los que dispone el
SQL, que son los siguientes:
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Si queremos que en una consulta nos aparezcan las filas resultantes sin repeticiones, es preciso poner la palabra clave
DISTINCT inmediatamente después de SELECT. También podríamos explicitar que lo queremos todo, incluso con
repeticiones, poniendo ALL (opción por defecto) en lugar de DISTINCT. El formato de DISTINCT es:
DELETE FROM nombre_tabla
WHERE condiciones;
Ejemplo:

Queremos ver los sueldos se están pagando en nuestra empresa
SELECT DISTINCT sueldo
FROM empleado;
4.2.3
Funciones de agregación
El SQL nos ofrece las siguientes funciones de agregación para efectuar varias operaciones sobre los datos de una base
de datos:
Las funciones de agregación se aplican a una columna, excepto la función de agregación COUNT, que normalmente se
aplica a todas las columnas de la tabla o tablas seleccionadas, por lo tanto, COUNT (*) contará todas las filas de la
tabla o las tablas que cumplan las condiciones. Si se utilizase COUNT(distinct columna), sólo contaría los valores que
no fuesen nulos ni repetidos, y si se utilizase COUNT (columna), sólo contaría los valores que no fuesen nulos.

Queremos saber cuántos empleados se llaman Juan
SELECT COUNT(*) AS id
FROM empleado
WHERE nombre='Juan';
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4.2.4
Sub-consultas
Una subconsulta es una consulta incluida dentro de una cláusula WHERE de otra consulta. En ocasiones, para expresar
ciertas condiciones no hay más remedio que obtener el valor que buscamos como resultado de una consulta.
Ejemplo:

Queremos saber los empleados de mayor sueldo
SELECT nombre, apellido
FROM empleado
WHERE sueldo =(SELECT MAX (sueldo)
FROM empleados);
4.2.5
Ordenación de los datos
Si se desea que, al hacer una consulta, los datos aparezcan en un orden determinado, es preciso utilizar la cláusula
ORDER BY en la sentencia SELECT, que presenta el siguiente formato:
SELECT nombre_columna
FROM tabla_a_consultar
WHERE condiciones
ORDER BY columna_según la cual se quiere ordenar [DESC]
[,col_ordenación [DESC]...];
Ejemplo:

Queremos consultar los nombres de los empleados ordenados según el sueldo que ganan, y si ganan el
mismo sueldo, ordenados alfabéticamente por el nombre:
SELECT nombre, apellido, sueldo
FROM empleado
ORDER BY sueldo, nombre;
4.2.6
Consultas con agrupación de filas de una tabla
Las cláusulas siguientes, añadidas a la instrucción SELECT FROM, permiten organizar las filas por grupos:
a)
a)
La cláusula GROUP BY nos sirve para agrupar filas según las columnas que indique esta cláusula.
b) La cláusula HAVING especifica condiciones de búsqueda para grupos de filas; lleva a cabo la misma función
que antes cumplía la cláusula WHERE para las filas de toda la tabla, pero ahora las condiciones se aplican a los
grupos obtenidos.
Presenta el siguiente formato:
SELECT nombre_columnas_a seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE condiciones]
GROUP BY columnas_según_las_cuales_se_quiere_agrupar
HAVING condiciones_por_grupos
ORDER BY columna_ordenación [DESC] [, columna [DESC]...]];
Ejemplo:

Queremos saber el sueldo medio que ganan los empleados de ordenados por dirección de residencia:
SELECT AVG(sueldo)
FROM empleados
GROUP BY dirección;
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2.5.3. Predicados
1.
Predicado BETWEEN
Para expresar una condición que quiere encontrar un valor entre unos límites concretos, su formato es el siguiente:
SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna BETWEEN límite1 AND límite2;
Ejemplo:

Queremos saber el nombre de todos los empleados que ganan entre 1500 y 2000
SELECT nombre
FROM empleado
WHERE sueldo BETWEEN 1500 and 2000;
2.
Predicado IN
Para comprobar si un valor coincide con los elementos de una lista utilizaremos IN, y para ver si no coincide, NOT IN,
su formato es el siguiente:
SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna [NOT] IN (valor1, ..., valorN);
Ejemplo:

Queremos saber el nombre de todos los empleados cuyo apellido sea Pérez o Rubio
SELECT nombre, apellido
FROM empleado
WHERE apellido IN ('Perez', 'Rubio');
3.
Predicado LIKE
Para comprobar si una columna de tipo carácter cumple alguna propiedad determinada, podemos usar LIKE:
SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna LIKE característica;
Los patrones del SQL92 para expresar características son los siguientes:
a) Pondremos un carácter _ para cada carácter individual que queramos considerar.
b) Pondremos un carácter % para expresar una secuencia de caracteres.
Ejemplo:

Empleados que empiezan por la letra J
SELECT nombre, apellidos
FROM empleado
WHERE nombre LIKE 'J%';

Empleados que empiezan por S y tienen cinco letras
SELECT nombre, apellidos
FROM empleado
WHERE nombre LIKE 'S_ _ _ _';
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4.
Predicado IS NULL
Para comprobar si un valor es nulo utilizaremos IS NULL, y para averiguar si no lo es, IS NOT NULL, su formato es el
siguiente:
SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna IS [NOT] NULL;
Ejemplo:

Queremos saber el código y el nombre de todos los empleados que no tienen un sueldo
SELECT id, nombre, apellido
FROM empleado
WHERE sueldo IS NULL;
4.2.7
Consultas más de una tabla
En varias ocasiones queremos consultar datos de más de una tabla haciendo combinaciones de columnas de tablas
diferentes, en el SQL es posible listar más de una tabla que se quiere consultar especificándolo en la cláusula
FROM, para esto utilizamos la Combinación.
Tenemos la base de datos Empresa con las tablas siguientes:

cod_dep
10
20
30
40
DEPARTAMENTO
nombre_dep
Desarrollo de Software
Análisis de Sistemas
Contabilidad
Ventas
localización
El Coyolar
Guadalupe
Subtiava
San Felipe
cod_emp
1
2
3
4
5
6
7
nombre
Vargas Héctor
Hernández Julio
Esquivel José
Delgado Carmen
Castillo Luis
Esquivel Alfonso
Pérez Luis
oficio
Vendedor
Analista
Director
Vendedor
Vendedor
Presidente
Empleado
edad
27
27
31
37
17
26
32
EMPLEADO
dir
León
Chinandega
Juigalpa
León
Masaya
Nagarote
Managua
fecha_ing
12/05/1993
14/07/1982
05/06/1981
02/03/1983
12/08/1982
12/09/1981
02/03/1980
salario
12000
13000
16700
13400
16309
15000
16890
comisión
1500
1200
1000
cod_dep
40
20
30
40
40
30
10
Combinación
La combinación consigue crear una sola tabla a partir de las tablas especificadas en la cláusula FROM, haciendo
coincidir los valores de las columnas relacionadas de estas tablas.
Ejemplo 1:

Seleccionar el nombre, salario y la localidad de los empleados que tengan un salario entre 10000 y 13000.
SELECT nombre, salario, localización
FROM EMPLEADO, DEPARTAMENTO
WHERE EMPLEADO.cod_dep=DEPARTAMENTO.cod_dep and salario>10000 and salario < 13500
Resultado
nombre
Vargas Héctor
Hernández Julio
Delgado Carmen
salario
12000
13000
13400
localización
San Felipe
Guadalupe
San Felipe
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Ejemplo 2:

Seleccionar el nombre, el oficio y la localidad de los departamentos donde trabajan los Vendedores.
SELECT nombre, oficio, localización
FROM EMPLEADO, DEPARTAMENTO
WHERE EMPLEADO.cod_dep=DEPARTAMENTO.cod_dep and oficio ='Vendedor'
Resultado
nombre
Vargas Héctor
Delgado Carmen
Castillo Luis
4.2.8
oficio
Vendedor
Vendedor
Vendedor
localización
San Felipe
San Felipe
San Felipe
Unión
La sentencia SQL UNION es utilizada para acumular los resultados de dos sentencias SELECT.
Las dos sentencias SELECT tienen que tener el mismo número de columnas, con el mismo tipo de dato y en el mismo
orden.
Presenta el siguiente formato:
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones]
UNION [ALL]
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones];
Ejemplo:
PERSONAS_EMPRESA1
per nombre apellido1 apellido2
1 ANTONIO PEREZ
GOMEZ
2 ANTONIO GARCIA RODRIGUEZ
3
PEDRO
RUIZ
GONZALEZ
PERSONAS_EMPRESA2
per nombre apellido1 apellido2
1
JUAN
APARICIO
TENS
2 ANTONIO GARCIA RODRIGUEZ
3
LUIS
LOPEZ
VAZQUEZ
SELECT nombre, apellido1 FROM personas_empresa1
UNION
SELECT nombre, apellido1 FROM personas_empresa2
nombre
ANTONIO
ANTONIO
PEDRO
JUAN
LUIS
apellido1
PEREZ
GARCIA
RUIZ
APARICIO
LOPEZ
La persona 'ANTONIO GARCIA RODRIGUEZ' aparecerá solo una vez en el resultado, porque no aparecerán las filas
repetidas.
4.2.9
Intersección
Parecido a la UNION, la diferencia es que UNION actúa como un operador OR (O) (el valor se selecciona si aparece en
la primera o la segunda instrucción), mientras que INTERSECT actúa como un operador AND (Y) (el valor se
selecciona si aparece en ambas instrucciones).
Presenta el siguiente formato:
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SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones]
INTERSECT [ALL]
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones];
Ejemplo:
PERSONAS_EMPRESA1
per nombre apellido1 apellido2
1 ANTONIO PEREZ
GOMEZ
2 ANTONIO GARCIA RODRIGUEZ
3
PEDRO
RUIZ
GONZALEZ
PERSONAS_EMPRESA2
per nombre apellido1 apellido2
1
JUAN
APARICIO
TENS
2 ANTONIO GARCIA RODRIGUEZ
3
LUIS
LOPEZ
VAZQUEZ
SELECT nombre, apellido1 FROM personas_empresa1
INTERSECT
SELECT nombre, apellido1 FROM personas_empresa2
nombre
ANTONIO
4.2.10
apellido1
GARCIA
Diferencia
Con la sentencia SQL EXCEPT, aparecen en la tabla resultante las filas de la primera consulta que no aparecen en la
segunda.
Presenta el siguiente formato:
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones]
EXCEPT [ALL]
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones];
Ejemplo:
PERSONAS_EMPRESA1
per nombre apellido1 apellido2
1 ANTONIO PEREZ
GOMEZ
2 ANTONIO GARCIA RODRIGUEZ
3
PEDRO
RUIZ
GONZALEZ
PERSONAS_EMPRESA2
per nombre apellido1 apellido2
1
JUAN
APARICIO
TENS
2 ANTONIO GARCIA RODRIGUEZ
3
LUIS
LOPEZ
VAZQUEZ
SELECT nombre, apellido1 FROM personas_empresa1
EXCEPT
SELECT nombre, apellido1 FROM personas_empresa2
nombre
ANTONIO
PEDRO
apellido1
PERES
RUIZ
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