
- •Введение
- •Глава 1 информационные системы
- •1.1 Информация как ресурс
- •1.2 Файловые системы
- •1.3 Информационные системы, использующие базы данных
- •1.3.1 Иерархические и сетевые модели данных
- •1.3.2 Реляционные системы управления базами данных
- •1.4 Компоненты информационных систем
- •1.4.1 Технические средства
- •1.4.2 Программное обеспечение
- •1.4.3 Данные
- •1.4.4 Пользователи
- •1.4.5 Организационное обеспечение
- •1.4.6 Отношения между компонентами системы
- •1.5 Основы проектирования информационных систем
- •1.5.1 Жизненный цикл программного обеспечения
- •1.5.2 Модели жизненного цикла по
- •1.5.3 Подходы к проектированию ис
- •1.6 Задания и вопросы для повторения
- •2.2 Подходы к проектированию баз данных
- •2.3 Создание базы данных
- •2.4 Основы концептуального проектирования баз данных
- •Объекты и отношения
- •2.3.2. Атрибуты
- •2.3.3 Ключи
- •2.3.4 Наследование
- •2.3.5 Составные объекты
- •2.3.6 Моделирование концептуальных и физических объектов
- •2.4 Реляционная модель данных
- •2.4.1 Поддержка целостности данных
- •Процесс нормализации таблиц
- •2.4.3 Пример построения нормализованной базы данных
- •2.4.4 Преобразование концептуальной модели в реляционную
- •2.5 Элементы er-моделирования
- •2.5.1 Основные понятия модели «сущность-связь»
- •2.5.2 Основные графические обозначения элементов модели
- •2.6 Заключительный этап проектирования
- •2.7 Сравнение концептуального и реляционного моделирования
- •2.8 Вопросы и задания для повторения
- •2.9 Упражнения и задачи
- •2.10 Проекты и профессиональные вопросы
- •Глава 3 реляционная алгебра и реляционное исчисление
- •3.1 Реляционная алгебра
- •3.1.1 Обзор реляционной алгебры
- •3.1.2 Теоретико-множественные операторы
- •3.1.3 Специальные реляционные операторы
- •3.1.4 Зависимые реляционные операторы
- •3.1.5 Примитивные реляционные операторы
- •3.2 Реляционное исчисление
- •3.2.1 Целевой список и определяющее выражение
- •3.2.2 Квантор существования
- •3.2.3 Квантор всеобщности
- •3.3 Заключение
- •3.4 Вопросы на повторение
- •3.5 Упражнения и задачи
- •Глава 4 управление реляционной базой данных с помощью sql
- •4.1 Элементы Transact-sql
- •Комментарии
- •4.1.2 Алфавит
- •4.1.3 Идентификаторы
- •Выражения
- •4.1.5 Ключевые слова
- •Операторы
- •4.1.7 Логические операторы
- •Типы данных
- •- Функции Transact-sql
- •4.2 Выборка данных из таблиц
- •4.2.1 Структура команды select
- •Результаты выборки
- •Отбор столбцов
- •Select Фамилия, Город from Гостиница.Dbo.Клиент
- •4.2.4 Определение заголовков столбцов
- •Выражения в выборках
- •Отбор записей
- •Порядок вывода данных
- •Котов Кузьма Кузьмич
- •Группировка данных
- •Отбор данных для групп
- •4.2.10 Директива compute
- •Выборка данных из нескольких таблиц
- •Объединение с помощью предложения where
- •Внутреннее объединение
- •4.2.14 Объединение и опция join
- •Оператор union
- •Подзапросы и структурированные запросы
- •Создание таблицы на основе выборки
- •Предложение for browse
- •4.3 Модификация данных
- •Добавление данных
- •Изменение данных
- •Удаление строк
- •Управляющие конструкции
- •Создание таблиц базы данных
- •4.6 Транзакции и блокировки
- •4.6.1 Понятие транзакций и блокировок
- •Управление транзакциями
- •Явные транзакции
- •Автоматические транзакции
- •Неявные транзакции
- •Управление блокировками
- •4.7 Хранимые процедуры
- •4.7.1 Типы хранимых процедур
- •Создание хранимых процедур
- •4.8 Триггеры
- •Создание триггера
- •Ограничения при создании триггеров
- •Использование триггеров
- •Вопросы на повторение
- •4.10 Упражнения и задачи
- •4.11 Проекты и профессиональные вопросы
- •Заключение
- •Приложение а sql скрпит, для создания таблиц согласно модели бд "Университет"
- •Литература
Отбор записей
Основным способом отбора записей является предложение WHERE. При использовании технологии «клиент-сервер» количество передаваемых по сети данных очень сильно влияет на производительность информационной системы. Идеальный способ обработки данных – это использование хранимых процедур, когда пользовательское приложение обменивается с сервером только параметрами и результатами. Но это не всегда возможно, а часто и не нужно, потому что просмотр пользователем информации тоже имеет значение. Предложение WHERE позволяет не только сократить объем передаваемой по сети информации, но и существенно уменьшить время выполнения команды SELECT.
Таблица 4.9 - Операторы, используемые в предложении WHERE
Тип операторов |
Операторы |
Сравнение |
=, >, <, >=, <=, <>, !=, !<, !> |
Интервал |
BETWEEN, NOT BETWEEN |
Список |
IN, NOT IN |
Сравнение строк |
LIKE, NOT LIKE |
Проверка значения |
IS NULL, IS NOT NULL |
Логические |
AND, OR |
Отрицание |
NOT |
При построении условий поиска необходимо помнить, что оптимизатор запросов не может работать с отрицанием. Другими словами, при наличии отрицания в предложении WHERE отбор записей выполняется путем последовательного сканирования таблицы. При использовании операторов сравнения необходимо придерживаться следующих правил:
Выражения могут содержать константы, имена столбцов, функции, вложенные запросы и арифметические операторы.
Лучше использовать одинарные кавычки при работе со строками символов (двойные кавычки допустимы), поскольку при этом обеспечивается совместимость со стандартом ANSI.
Операторы сравнения можно использовать для работы с числами, датами и строками.
В качестве примера рассмотрим запрос, в котором определим клиентов из Москвы.
SELECT Фамилия [Клиенты из Москвы]
FROM Клиент
WHERE Город = 'Москва'
Результат запроса:
Клиенты из Москвы
--------------------
Сидоров
Артемьев
(2 row(s) affected)
В данном примере предполагалось, что названия всех городов в таблице начинаются с прописной буква, все остальные буквы – строчные, отсутствуют ведущие пробелы, в названиях населенных отсутствуют обозначения их типов (например, г., пос.). В реальных базах данных эти условия могут не выполняться. Для того, чтобы выбрать из таблицы необходимые данных при произвольном вводе их пользователем, необходимо приведение символов к одному регистру и использование ассоциативного поиска данных. Ассоциативный отбор необходим и в том случае, когда пользователь не знает точного названия объекта. При ассоциативном отборе используется оператор LIKE, синтаксис которого имеет вид:
WHERE <Имя столбца> [NOT] LIKE <Шаблон> [ESCAPE <Символ>]
Шаблон должен быть заключен в кавычки и может включать знаки подстановки. ANSI SQL обеспечивает два знака подстановки: процент (%) и подчеркивание ( _ ). Процент заменяет собой строку из любого количества символов, а знак подчеркивания - только один символ. Опция ESCAPE используется в том редком случае, когда поисковое значение включает в себя один из знаков подстановки и его необходимо рассматривать буквально. В некоторых диалектах языка SQL, в том числе и Transact-SQL, поддерживаются еще два вида подстановки:
квадратные скобки [] - показывают, что символ должен лежать в указанном списке;
[^] - показывают на то, что символ не должен принадлежать диапазону.
Тогда запрос для предыдущего примера будет выглядеть следующим образом:
SELECT Фамилия [Клиенты из Москвы]
FROM Клиент
WHERE UPPER(Город) LIKE '%МОСКВА%'
Напишем запрос, с помощью которого выбираются названия городов, начинающиеся с букв «В» и «И».
SELECT Город FROM Клиент WHERE Город LIKE '[ВИ]%'
Результат выборки:
Город
--------------------
Иваново
Владимир
(2 row(s) affected)
При решении многих задач возникает необходимость использования нескольких условий отбора, которые объединяются логическими операторами. Например, выборка всех клиентов из Владимира и Москвы может быть записана следующим образом:
SELECT Фамилия [(Клиенты из Москвы и Владимира)], Город
FROM Клиент
WHERE Город = 'Москва' OR Город = 'Владимир'
Результат выборки:
(Клиенты из Москвы и Владимира) Город
------------------------------- ------------------
Владимиров Владимир
Сидоров Москва
Артемьев Москва
(3 row(s) affected)
Тот же результат можно получить с использованием в предложении WHERE списка:
WHERE Город IN ('Владимир', 'Москва')
Оператор IN более удобен, чем эквивалентный ему набор операторов OR, особенно когда число элементов списка велико.
Часто приходится проводить отбор данных, значения которых лежат в определенном диапазоне. Для этой цели используется оператор BETWEEN, хотя его всегда можно заменить двумя операторами «>=» и «<=». В качестве примера определим число клиентов, прибывших в гостиницу с 27 февраля 2001 года по 1 марта 2001 г.
SELECT [Число клиентов]=COUNT(*)
FROM ПРОЖИВАЕТ
WHERE Дата_прибытия BETWEEN '02/27/01' AND '03/01/01'
Результат:
Число клиентов
--------------
6
(1 row(s) affected)
Другой вариант записи предложения WHERE для данной задачи:
WHERE Дата_прибытия >= '02/27/01' AND Дата_прибытия <= '03/01/01'
Оператор BETWEEN можно использовать не только с числовыми полями и полями типа Datetime, но и с полями символьного типа.
Например, необходимо получить список клиентов, начинающийся Ивановым и оканчивающийся Сидоровым.
SELECT Фамилия
FROM Клиент
WHERE Фамилия BETWEEN 'Иванов' AND 'Сидоров'
Результат выборки:
Фамилия
--------------------
Иванов
Попович
Сазонов
Котов
Сидоров
(5 row(s) affected)
По умолчанию выводятся все записи, которые удовлетворяют условию, указанному в предложении WHERE. Но в ряде случаев интерес представляют только уникальные записи. Например, необходимо получить список всех городов из таблицы КЛИЕНТ, полагая при этом, что из одного и того же города в гостинице могли останавливаться несколько клиентов. Для этого можно использовать ключевое слово DISTINCT.
SELECT DISTINCT Город FROM КЛИЕНТ
Результат выборки:
Город
--------------------
Алексеевка
Владимир
Иваново
Казань
Ковров
Москва
Петушки
Ставрово
Тверь
(9 row(s) affected)
Хотя со значением NULL не возможны операции сравнения, тем не менее DISTINCT различает, что записи дублируются по NULL, и выводит только одну запись. При включении ключевого слова DISTINCT в инструкция SELECT автоматически упорядочивает записи. Недостатком использования DISTINCT является большое время выполнения запроса, поскольку при этом проверяются все поля очередной добавленной записи на предмет обнаружения в них изменений в них по сравнению с предыдущей записью. Поэтому предпочтительнее использовать в запросе вместо DISTINCT предложение GROUP BY, которое будет рассмотрено ниже.