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PubblicatoSaturnino Spinelli Modificato 10 anni fa
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Informatica Introduzione alle basi di dati Lezione 8 Scienze e tecniche psicologiche dello sviluppo e dell'educazione, laurea magistrale Anno accademico: 2005-2006
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2 Esercitazione Che cos’è Studenti Lavoratori? MatricolaCognomeNome 123456BruniAndrea 654321NeriDario 456123RealeCarla MatricolaCognomeNome 321654BiancoGiovanni 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti Lavoratori
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3 Esercitazione Che cos’è Studenti Lavoratori? MatricolaCognomeNome 123456BruniAndrea 654321NeriDario 456123RealeCarla MatricolaCognomeNome 321654BiancoGiovanni 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti Lavoratori
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4 Esercitazione Che cos’è Studenti - Lavoratori? MatricolaCognomeNome 123456BruniAndrea 654321NeriDario 456123RealeCarla MatricolaCognomeNome 321654BiancoGiovanni 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti Lavoratori
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5 Esercitazione Che cos’è Numero Matricola (Studenti)? MatricolaCognomeNome 123456BruniAndrea 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti
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6 Esercitazione Che cos’è Voto>25 (Studenti)? CognomeNomeEtàVoto BruniDario2129 NeriDario2329 RealeCarla2022 Studenti
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7 Esercitazione Che cos’è Voto>25 Eta<23 (Studenti)? CognomeNomeEtàVoto BruniDario2129 NeriDario2329 RealeCarla2022 Studenti
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8 Esercitazione Che cos’è Voto>25 Eta<23 (Studenti)? CognomeNomeEtàVoto BruniDario2129 NeriDario2329 RealeCarla2022 Studenti
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9 Esercitazione Che cos’è Cognome,Nome (Studenti)? CognomeNomeEtàVoto BruniDario2129 NeriDario2329 RealeCarla2022 Studenti
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10 Esercitazione Che cos’è Nome,Voto (Studenti)? CognomeNomeEtàVoto BruniDario2129 NeriDario2329 RealeCarla2022 Studenti
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11 Esercitazione Che cos’è Cognome,Nome,Età,Voto (Studenti)? CognomeNomeEtàVoto BruniDario2129 NeriDario2329 RealeCarla2022 Studenti
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12 Esercitazione Che cos’è Studenti Esami (join naturale)? MatricolaCognomeNome 123456BruniDario 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti MatricolaCorsoVoto 123456Psicologia23 123456Informatica29 654321Psicologia29 456123Psicologia22 Esami
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13 Esercitazione Che cos’è Studenti Esami (join naturale)? MatricolaCognomeNome 123456BruniDario 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti NumeroCorsoVoto 123456Psicologia23 123456Informatica29 654321Psicologia29 456123Psicologia22 Esami
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14 Esercitazione Che cos’è Studenti Esami (join naturale)? MatricolaCognomeNome 123456BruniDario 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti MatricolaCorsoVoto 654123Psicologia23 789456Informatica29 901234Psicologia29 876987Psicologia22 Esami
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15 Esercitazione Che cos’è Studenti Lavoratori (join naturale)? MatricolaCognomeNome 123456BruniAndrea 654321NeriDario 456123RealeCarla MatricolaCognomeNome 321654BiancoGiovanni 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti Lavoratori
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16 Esercitazione Che cos’è Studenti LEFT Esami? MatricolaCognomeNome 123456BruniDario 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti MatricolaCorsoVoto 987654Psicologia23 987654Informatica29 654321Psicologia29 456123Psicologia22 Esami
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17 Esercitazione Che cos’è Studenti FULL Esami? MatricolaCognomeNome 123456BruniDario 654321NeriDario 456123RealeCarla Studenti MatricolaCorsoVoto 987654Psicologia23 987654Informatica29 654321Psicologia29 456123Psicologia22 Esami
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18 Theta-Join Serve per fare Join su relazioni senza attributi omonimi Operatore derivato: si ottiene come prodotto cartesiano seguito da selezione di tuple che verificano condizione di uguaglianza tra valori di attributi r1 F r2 = F (r1 r2)
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19 Theta-Join ImpiegatoReparto RossiVendite NeriProduzione BianchiProduzione DivisioneCapo VenditeBruni ProduzioneMori AcquistiBaldi Rel1Rel2 ImpiegatoRepartoDivisioneCapo RossiVendite Bruni NeriProduzione Mori BianchiProduzione Mori Reparto=Divisione (Rel1 Rel2)
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20 Theta-Join ed Equi-Join Theta-Join: r1 F r2 = F (r1 r2) Condizione di selezione F è formula proposizionale come descritto per operatore di selezione Se F è congiunzione di uguaglianze tra attributi di r1 e attributi di r2: theta-join detto equi-join
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21 Theta-Join ed Equi-Join Per esempio: Rel1(Impiegato,Reparto), Rel2(Divisione,Capo) Reparto=Divisione (Rel1 Rel2) Infrazioni(Codice,Data,Ag,Art,Prov,Num), Auto(Provincia,Targa,Prop,Indirizzo) Prov=Provincia Num=Targa (Infrazioni Auto)
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22 Theta-Join ed Equi-Join Theta-join e equi-join più utili di join naturale Permettono di operare su relazioni senza attributi in comune Join naturale simulabile mediante ridenominazione, equi-join e proiezione
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23 Theta-Join ed Equi-Join Per esempio: R1(A,B,C), R2(B,C,D) R1 R2 = A,B,C,D (R1 B=B’ C=C’ ( B’,C’ B,C (R2)))
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24 Theta-Join ed Equi-Join Per esempio: R1(A,B,C), R2(B,C,D) R1 R2 = A,B,C,D (R1 B=B’ C=C’ ( B’,C’ B,C (R2))) Join naturale Equi-join
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25 Theta-Join ed Equi-Join Per esempio: R1(A,B,C), R2(B,C,D) R1 R2 = A,B,C,D (R1 B=B’ C=C’ ( B’,C’ B,C (R2))) Si ridenomina R2 affinchè abbia attributi diversi da quelli di R1 Equi-join tra R1 e R2 per selezionare tuple in corrispondenza Proiezione del risultato per eliminare attributi ridondanti
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26 Algebra con valori nulli Come applicare espressioni di algebra relazionale in presenza di tuple con valori nulli? Per esempio: Età>30 (Impiegati) Se in relazione Impiegati non si conosce età di alcune persone: tuple 104 e 219 devono essere selezionate? MatrNomeEtàStip 101Mario Rossi342.000 103Mario Bianchi 231.750 104Luigi NeriNULL3.050 105Nico Bini441.700 210Marco CelliNULL3.000
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27 Algebra con valori nulli Logica a 3 valori per il trattamento di valori veri, falsi, sconosciuti: V, F, U (unknown) Un predicato assume valore U quando uno dei termini del confronto ha valore nullo Tabelle di verità dei connettivi: AND, OR, NOT ANDVUF VVUF UUUF FFFF ORVUF VVVV UVUU FVUF NOT VF UU FV
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28 Algebra con valori nulli Poiché ragionare su valori nulli è complesso, adottiamo approccio semplificato al trattamento del valore nullo nelle espressioni dell’algebra relazionale Definiamo due nuove condizioni atomiche di selezione: dato attributo A A IS NULL: vera su tupla t se il valore di t su A è nullo; falsa se valore specificato A IS NOT NULL: vera su t se valore di t su A specificato, falsa altrimenti
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29 Algebra con valori nulli Interpretiamo le condizioni di selezione in modo restrittivo, escludendo da selezione le tuple con valore U, a meno che non sia esplicitamente incluso nella selezione
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30 Algebra con valori nulli Per esempio: Età>30 (Impiegati) – le tuple con Età null non vengono selezionate (su di esse la condizione Età>30 assume valore U) Età>30 Età IS NULL (Impiegati) – si includono anche le tuple con Età sconosciuta (104, 210 in relazione Impiegati)
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5 - SQL
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32 Interrogazioni in SQL Non esiste un SQL standard (vari dialetti) Formulazione di interrogazioni (query) è parte del Data Manipulation Language, DML Anche usato nel Data Declaration Language, DDL (per esempio, per dichiarare vincoli di integrità)
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33 Interrogazioni in SQL Paradigma dichiarativo: si specifica la descrizione dell’obiettivo e non il modo con cui ottenerlo A differenza dell’algebra relazionale, che è procedurale
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34 Cenni sull’implementazione Interrogazione in SQL viene tradotta in linguaggio procedurale Sulla traduzione si fanno ottimizzazioni algebriche (ecco a cosa serve l’algebra…) … … e non (queste ultime dipendono dalle strutture sottostanti al DBMS in questione)
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35 Sintassi Esistono, in generale, più modi per effettuare un’interrogazione: scelte basate sulla leggibilità (più che sull’efficienza…) Struttura essenziale (introdurremo le variazioni di volta in volta): select ListaAttributi (target list) from ListaTabelle (clausola “from”) [ where Condizione] (clausola “where”)
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36 Notazione Le parentesi angolari : permettono di isolare un termine della sintassi Le parentesi quadre [,]: indicano che il termine all’interno è opzionale Può non comparire o comparire una sola volta
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37 Notazione Le parentesi graffe {,}: indicano che il termine racchiuso può non comparire o essere ripetuto un numero arbitrario di volte Le barre verticali |: indicano che deve essere scelto uno tra i termini separati dalle barre
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38 Significato dell’interrogazione Si considera il prodotto cartesiano fra le tabelle della clausola “from” Si selezionano quelle tuple che soddisfano la condizione della clausola “where” (opzionale) Si danno in ouput i valori di quegli attributi che sono elencati nella target list (“select”)
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39 Tabella “Impiegato” NomeCognomeDipartUfficioStipendioCittà MarioRossiAmministr1015Milano CarloBianchiProd2012Torino GiuseppeVerdiAmministr2013Roma FrancoNeriDistrib1615Napoli CarloRossiDirezione1427Milano LorenzoLanziDirezione721Genova PaolaBurroniAmmistr7513Venezia MarcoFrancoProd2014Roma Impiegato
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40 Interrogazione 1 select Stipendio as Salario from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ Salario 15 27
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41 Interrogazione 1 select Stipendio as Salario from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ Salario 15 27 alia s
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42 Interrogazione 2 select * from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ NomeCognomeDipartUfficioStipendioCittà MarioRossiAmministr1015Milan o CarloRossiDirezione1427Milan o
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43 Interrogazione 2 select * from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ tutti NomeCognomeDipartUfficioStipendioCittà MarioRossiAmministr1015Milan o CarloRossiDirezione1427Milan o
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44 Interrogazione 3 select Stipendio/12 as StipMens from Impiegato where Cognome = ‘Bianchi’ StipMens 1
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45 Interrogazione 3 select Stipendio/12 as StipMens from Impiegato where Cognome = ‘Bianchi’ espressioni StipMens 1
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