Operatori aggregati e raggruppamenti

Presentazione sul tema: "Operatori aggregati e raggruppamenti"— Transcript della presentazione:

1 Operatori aggregati e raggruppamenti
Il numero di figli di ciascun padre select padre, count(*) AS NumFigli from paternita group by Padre Padre paternita Figlio Luigi Sergio Olga Filippo Franco Andrea Aldo Padre NumFigli Luigi Sergio 2 Franco 1

2 Interrogazioni con raggruppamento
In ogni interrogazione che usa group by, argomento della select (escludendo l’operatore aggregato) può essere solo un sottoinsieme degli attributi usati nella clausola group by Es. di interrogazione scorretta select Ufficio from Impiegato group by Dipart Poiché deve venire prodotta una sola riga per ogni valore di Dipart, e, a parità di tale valore, possono aversi diversi valori di Ufficio, il risultato dell’interrogazione è indeterminato. In alcuni casi (es. se l’attributo non compreso nella clausola group by è chiave) la query potrebbe fornire un risultato corretto, ma per semplicità SQL lo vieta comunque.

3 Raggruppamenti e target list
scorretta select padre, avg(f.reddito), p.reddito from persone f join paternita on figlio = nome join persone p on padre =p.nome group by padre corretta select padre, avg(f.reddito), p.reddito from persone f join paternita on figlio = nome join persone p on padre =p.nome group by padre, p.reddito

4 Condizioni sui gruppi Può essere anche necessario restringere i gruppi attraverso l’applicazione di condizioni. Se le condizioni sono verificabili a livello delle singole righe, basta utilizzare la clausola where, altrimenti si aggiunge una condizione alla group by attraverso l’estensione having select Dipart, sum(Stipendio) as SommaStipendi from Impiegati group by Dipart having sum(Stipendio) > 100 Se non si specifica group by e si usa having da solo la condizione è applicata a tutte le righe. Il problema è che se la condizione non è verificata, il risultato sarà vuoto.

5 Condizioni sui gruppi I padri i cui figli hanno un reddito medio maggiore di 25 select padre, avg(f.reddito) from persone f join paternita on figlio = nome group by padre having avg(f.reddito) > 25

6 Select La forma di select cui siamo arrivati dopo le estensioni viste è quindi: SelectSQL ::= select ListaAttributiOEspressioni from ListaTabelle [ where CondizioniSemplici ] [group by ListaAttributiDiRaggruppamento] [ having CondizioniAggregate] [ order by ListaAttributiDiOrdinamento]

7 Interrogazioni di tipo insiemistico
SQL fornisce anche gli operatori di tipo insiemistico union, intersect, except (minus) con la seguente sintassi: SelectSQL {< union | intersect | except > [all]} SelectSQL NB intersect e except potrebbero anche essere derivati attraverso opportune query gli operatori insiemistici eseguono per default una eliminazione dei duplicati; all specifica di non farla gli schemi su cui si opera non devono essere identici ma avere uguale numero di attributi, con domini compatibili. La corrispondenza è per posizione.

8 Interrogazioni di tipo insiemistico
Es. Estrarre nomi e cognomi degli impiegati select Nome from Impiegato union select Cognome Estrarre i cognomi degli impiegati che sono anche nomi intersect

9 WHERE o HAVING? I padri i cui figli sotto i 30 anni hanno un reddito medio maggiore di 20 select padre, avg(f.reddito) from persone f join paternita on figlio = nome where eta < 30 group by padre having avg(f.reddito) > 25

10 Interrogazioni nidificate
E’ possibile anche realizzare clausole where in cui il confronto non avviene fra predicati semplici o fra valori, ma fra valori e risultati di interrogazioni. Tipicamente, il risultato dell’interrogazione è un attributo. Sorge il problema di confrontare un valore con un insieme di valori (il risultato della interrogazione). SQL offre 2 possibilità per estendere i normali operatori di confronto: all specifica che il confronto è vero se è vero per tutte le righe del risultato dell’interrogazione. any specifica che il confronto è vero se è vero per una qualunque delle righe del risultato dell’interrogazione.

11 Interrogazioni Nidificate
Es. select * from Impiegato where Dipart = any (select Nome from Dipartimento where Città=‘Firenze’) Il risultato è una tabella che comprende tutte le righe di IMPIEGATO per cui il valore Dipart è uguale ad almeno uno dei valori di Nome in DIPARTIMENTO, limitatamente alle tuple per cui Citta’=‘Firenze’. Lo stesso risultato si poteva ottenere con un join, ma così, specialmente per interrogazioni complesse, è più leggibile.

12 Nome e reddito del padre di Franco
select Nome, Reddito from Persone, Paternita where Nome = Padre and Figlio = 'Franco' select Nome, Reddito from Persone where Nome = (select Padre from Paternita where Figlio = 'Franco')

13 Interrogazioni Nidificate
L’uso delle interrogazioni nidificate può anche eliminare la necessità degli alias. Es. select I1.Nome from Impiegato I1, Impiegato I2 where I1.Nome = I2. Nome and I1.Dipart =‘Produzione’ and I2.Dipart <> ‘Produzione’ equivale a select Nome from Impiegato where Nome = any (select Nome where Dipart = ‘Produzione’) and Dipart <> ‘Produzione’

14 Interrogazioni Nidificate
Non tutte le interrogazioni nidificate corrispondono però ad un join. Es. select Nome from Dipartimento where Nome <> all ( select Dipart from Impiegato where Cognome=‘Rossi’ ) . La condizione è verificata per le righe che NON contengono un certo valore, quindi non è esprimibile mediante un join, che richiede una corrispondenza fra valori. Però è equivalente a : PNome(DIPARTIMENTO) - PDipart (s Cognome=‘Rossi’(IMPIEGATO))) e quindi le due query potevano essere unite da except Nota =any e <>all si possono anche scrivere in e not in

15 Interrogazioni nidificate
Un’altra equivalenza può essere evidenziata con operatori aggregati. select Dipart from Impiegato where Stipendio = (select max(Stipendio) from Impiegato) equivale a select Stipendio where Stipendio >= all ( select Stipendio from Impiegato )

16 Interpretazione delle query nidificate
Per analizzare il risultato di una interrogazione nidificata si può supporre di valutare prima il risultato dell’interrogazione nidificata e poi quella della interrogazione che la contiene. Questo va anche a favore dell’efficienza in quanto l’interrogazione nidificata viene eseguita una sola volta. Talvolta però esiste un riferimento tramite una variabile fra l’interrogazione nidificata e quella che la contiene (passaggio di binding). In questo caso bisogna tornare alla definizione originaria di query, che implica il calcolo del prodotto cartesiano fra le tabelle e poi la verifica della condizione where separatamente per ciascuna riga. Quindi: per ogni riga della query esterna si valuta prima la query nidificata poi si calcola il predicato a livello di riga sulla query esterna.

17 Interrogazioni Nidificate
Visibilità delle variabili Le variabili SQL sono utilizzabili solo nell’ambito della query in cui sono definite o nell’ambito di una query nidificata all’interno di essa. Se due query sono allo stesso livello non possono condividere variabili. exists è un operatore logico applicabile a query nidificate . Restituisce vero se la query dà un risultato non nullo, falso se è nullo. E’ utilizzabile in modo significativo solo se esiste un passaggio di binding fra interrogazione esterna e interrogazione nidificata.

18 Le persone che hanno almeno un figlio
select * from Persone where exists ( select * from Paternita where Padre = Nome) or exists ( select * from Maternita where Madre = Nome)

19 exists select * from Persona P where exists ( select * from Persona P1
where P1.Nome = P.Nome and P1.Cognome = P.Cognome and P1.CodFiscale <> P.CodFiscale ) In questo caso non è possibile eseguire prima la query nidificata, in quanto indeterminata se non si risolve il riferimento. Quindi per ogni riga dell’interrogazione esterna dovrà essere valutata l’interrogazione nidificata.

20 Costruttore di Tuple Quando esiste un’uguaglianza fra un insieme di attributi è possibile sintetizzare la query inserendo gli attributi all’interno di una parentesi tonda. Es. Select * from Persona P where (Nome, Cognome) not in (select Nome, Cognome from Persona Q where P.CodFiscale <> Q.CodFiscale)

21 Massimo e nidificazione
La persona (o le persone) con il reddito massimo select * from persone where reddito = ( select max(reddito) from persone)

22 Manipolazione dei dati
I comandi SQL che permettono di modificare il contenuto di una base di dati sono insert delete update insert ha la seguente sintassi insert into NomeTabella [ListaAttributi] < values (ListaDiValori) | SelectSQL > Nel primo caso si inserisce una singola riga all’interno della tabella. Nel secondo si possono aggiungere degli insiemi di righe, estratti dal contenuto della base di dati.

23 Manipolazione dei Dati
Es. insert into Dipartimento(NomeDip, Città) values (‘Produzione’, ‘Torino’) Si utilizza in genere mediante una maschera (form) per consentire agli utenti di inserire dati. L’ordinamento degli attributi (se presente) e dei valori è significativo e le due liste devono avere lo stesso numero di elementi insert into ProdottiMilanesi (select codice, descrizione from Prodotto where LuogoProd = ‘Milano’) Se in un inserimento non vengono inseriti tutti i dati di una riga si usa o il default (se esiste) o il valore nullo. La corrispondenza fra valori inseriti e attributi è per posizione.

24 INSERT INTO Persone VALUES ('Mario',25,52)
INSERT INTO Persone(Nome, Eta, Reddito) VALUES('Pino',25,52) INSERT INTO Persone(Nome, Reddito) VALUES('Lino',55) INSERT INTO Persone ( Nome ) SELECT Padre FROM Paternita WHERE Padre NOT IN (SELECT Nome FROM Persone)

25 Cancellazione delete from NomeTabella [ where Condizione ]
se where non è specificato tutte le righe della tabella vengono eliminate. Se esiste un vincolo di integrità referenziale con politica di cascade … ATTENZIONE!!!! Siccome delete ha la stessa sintassi di select, è possibile utilizzare interrogazioni nidificate al suo interno. Es. delete from Dipartimento where Nome not in (select Dipart from Impiegato) delete from Dipartimento distrugge il contenuto della tabella drop table Dipartimento cascade altera lo schema

26 Modifica update NomeTabella
set Attributo = < Espressione | SelectSQL | null | default > { , Attributo = < Espressione | SelectSQL | null | default > } [ where Condizione ] aggiorna uno o più attributi delle righe di NomeTabella che soddisfano l’eventuale Condizione. Se non c’è condizione la modifica avviene per tutte le righe. Il nuovo valore può essere: il risultato di un’espressione valutata sugli attributi della tabella il risultato di una generica interrogazione SQL il valore nullo il valore di default

27 Modifica update Dipendente set Stipendio = StipendioBase + 5
where Matricola = ‘XYZ’ aggiorna una sola riga set Stipendio = Stipendio * 1.1 where Dipart = ‘Amministrazione’ aggiorna un insieme di righe Nella valutazione delle espressioni bisogna ricordarsi che SQL ha una natura orientata agli insiemi e non alle tuple. Quindi non è possibile pensare all’esecuzione di un comando come esecuzione riga per riga, ma come un’operazione effettuata contemporaneamente su tutto un insieme.

28 Modifica Attenzione! Vogliamo aumentare del 10% gli stipendi degli impiegati con stipendio inferiore ai 30 milioni e del 15% quello degli impiegati con stipendio superiore ai 30 milioni. Se scriviamo update Impiegato set Stipendio = Stipendio * 1.1 where Stipendio <= 30 update Impiegato set Stipendio = Stipendio * 1.15 where Stipendio > 30 ad alcuni impiegati lo stipendio viene aumentato 2 volte!!! Se invertiamo l’ordine la procedura risulta corretta. Ma non sempre è così facile……...