Algebra relazionale (III). Esempi di Interrogazioni: 3 Trovare matricola e nome dei capi i cui impiegati guadagnano tutti più di 2.000 1. Tutti gli impiegati?

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1 Algebra relazionale (III)

2 Esempi di Interrogazioni: 3 Trovare matricola e nome dei capi i cui impiegati guadagnano tutti più di 2.000 1. Tutti gli impiegati? Selezionare capi che hanno impiegati con stipendio < 2.000  Capo (Supervisione  Matr=Impiegato (  Stip<2.000 (Impiegati)))

3 Esempi di Interrogazioni: 3 2. Sottrarre tali capi all’insieme di tutti i capi  Capo (Supervisione) –  Capo (Supervisione  Matr=Impiegato (  Stip<2.000 (Impiegati)))

4 Esempi di Interrogazioni: 3 Trovare matricola e nome dei capi i cui impiegati guadagnano tutti più di 2.000  Matr,Nome (Impiegati  Matr=Impiegato (  Capo (Supervisione) –  Capo (Supervisione  Matr=Impiegato (  Stip<2.000 (Impiegati)))))

5 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

6 Algebra con valori nulli Logica a 3 valori per il trattamento di valori veri, falsi, sconosciuti: T, F, U (unknown) Un predicato può assume valore U quando uno dei termini del confronto ha valore nullo Tabelle di verità dei connettivi: AND, OR, NOT ANDTUF TTUF UUUF FFFF ORTUF TTTT UTUU FTUF NOT TF UU FT

7 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

8 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 espicitamente incluso nella selezione

9 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)

10 Viste Relazioni derivate definite su relazioni di schema logico Viste materializzate (con tuple memorizzate in DB) Relazioni virtuali, o viste (memorizzate in DB mediante espressioni del linguaggio di interrogazione, senza memorizzazione di tuple)

11 Viste DBMS offrono solo relazioni virtuali (no ridondanza dati) Interrogazioni che utilizzano viste sono risolte sostituendo la definizione delle viste alle loro occorrenze

12 Viste Per esempio: R1(A,B,C), R2(C,D,E), R3(E,G) Vista: R =  A>D (R1  R2) Interrogazione:  B=G (R  R3) risolta così:  B=G (  A>D (R1  R2)  R3)

13 Viste Viste utile per: Permettere ad applicazioni di utilizzare relazioni che contengono solo le informazioni di interesse Se schema di DB viene ristrutturato, ricreare relazioni eliminate per evitare di modificare le applicazioni che le usavano  Per esempio: R(A,B,C) sostituita in DB da R1(A,B), R2(B,C), e definiamo vista R= R1  R2

14 SQL Interrogazioni

15 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)

16 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

17 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)

18 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”)

19 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 (la lista dopo la clausola “select”)

20 Tabella “Impiegato” NomeCognomeDipartUfficioStipendioCittà MarioRossiAmministr1015Milano CarloBianchiProd2012Torino GiuseppeVerdiAmministr2013Roma FrancoNeriDistrib1615Napoli CarloRossiDirezione1427Milano LorenzoLanziDirezione721Genova PaolaBurroniAmmistr7513Venezia MarcoFrancoProd2014Roma Impiegato

21 Interrogazione 1 select Stipendio as Salario from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ Salario 15 27

22 Interrogazione 1 select Stipendio as Salario from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ Salario 15 27 alia s

23 Interrogazione 2 select * from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ NomeCognomeDipartUfficioStipendioCittà MarioRossiAmministr1015Milan o CarloRossiDirezione1427Milan o

24 Interrogazione 2 select * from Impiegato where Cognome = ‘Rossi’ tutti NomeCognomeDipartUfficioStipendioCittà MarioRossiAmministr1015Milan o CarloRossiDirezione1427Milan o

25 Interrogazione 3 select Stipendio/12 as StipMens from Impiegato where Cognome = ‘Bianchi’ StipMens 1

26 Interrogazione 3 select Stipendio/12 as StipMens from Impiegato where Cognome = ‘Bianchi’ espressioni StipMens 1

27 Join in SQL (primo modo) Per formulare interrogazioni che coinvolgono più tabelle occorre fare un join In SQL un modo è: elencare le tabelle di interesse nella “from” mettere nella “where” le condizioni necessarie per mettere in relazione fra loro gli attributi di interesse

28 Tabella “Dipartimento” NomeIndirizzoCittà AmministrVia Tito Livio 27 Milano ProdP.le Lavater 3Torino DistribVia Segre 9Roma DirezioneVia Tito Livio 27 Milano RicercaVia Morone 6Milano Dipartimento

29 Interrogazione 4 Restituire nome e cognome degli impiegati e delle città in cui lavorano select Impiegato.Nome,Cognome, Dipartimento.Città from Impiegato,Dipartimento where Dipart = Dipartimento.Nome

30 Interrogazione 4 Restituire nome e cognome degli impiegati e delle città in cui lavorano select Impiegato.Nome,Cognome, Dipartimento.Città from Impiegato,Dipartimento where Dipart = Dipartimento.Nome La notazione punto ( ) serve per disambiguare Suggerimento: “from”, “where”, target list

31 Risultato interrogazione 4 Impiegato.NomeCognomeDipartimento.Città MarioRossiMilano CarloBianchiTorino GiuseppeVerdiMilano FrancoNeriRoma CarloRossiMilano LorenzoLanziMilano PaolaBurroniMilano MarcoFrancoTorino

32 Interrogazione 5 select I.Nome, Cognome, D.Città from Impiegato [as] I, Dipartimento [as] D where Dipart = D.Nome L’aliasing per le tabelle serve a disambiguare, ma non solo (vedremo…)

33 Sulla clausola “where” Ammette come argomento un’espressione booleana Predicati semplici combinati con not, and, or ( not ha la precedenza, consigliato l’uso di parantesi (, ) ) Ciascun predicato usa operatori: =, <>,, = Confronto tra valori di attributi, costanti, espressioni

34 Interrogazione 6 select Nome,Cognome from Impiegato where Ufficio = 20 and Dipart =‘Amministr’ NomeCognome GiuseppeVerdi

35 Interrogazione 7 e 8 select Nome, Cognome from Impiegato where Dipart=‘Prod’ or Dipart=‘Amministr’ select Nome, Cognome from Impiegato where Cognome=‘Rossi’ and (Dipart=‘Prod’ or Dipart=‘Amministr’) 1 2 1 Nome Mario 2 NomeCognome MarioRossi CarloBianchi PaolaBurroni MarcoFranco GiuseppeVerdi

36 Operatore like _ = carattere arbitrario % = stringa di lunghezza arbitraria (anche 0) di caratteri arbitrari Esempi: like ab%ba_ = tutte le stringhe che cominciano con “ab” e che hanno “ba” come coppia di caratteri prima dell’ultima posizione (es. abjjhhdhdbak,abbap)

37 Interrogazione 9 select * from Impiegato where Cognome like ‘_o%i’ or Cognome like ‘_u%i’ NomeCognomeDipartUfficioStipendioCittà MarioRossiAmministr1045Milano CarloRossiDirezioni1480Milano PaoloBurroniAmministr7540Venezia

38 Gestione dei valori nulli Attributo con valore nullo = non applicabile a una certa tupla, o valore sconosciuto, o non si sa nulla SQL offre il predicato “is null”: Attributo is [not] null

39 Gestione dei valori nulli Stipendio>13 : cosa succede se l’attributo Stipendio è nullo? Scelte: Logica a 2 valori e controllo esplicito. Per esempio: (Stipendio > 13) or (Stipendio <= 13) or (Stipendio is null) Usare un terzo valore di verità unknown: soluzione che crea problemi nei casi complessi (valutazione “globale” delle formule logiche)

40 Uso delle variabili di alias Non solo per disambiguare la notazione Ci sono casi in cui una stessa tabella serve più di una volta Caso speciale: quando si deve confrontare una tabella con se stessa (il modello relazionale è relation- oriented, non tuple-oriented )

41 Interrogazione 10 Estrarre nome e cognome degli impiegati che hanno lo stesso cognome (ma nome diverso) di impiegati che lavorano nel dipartimento Produzione

42 Interrogazione 10 Estrarre nome e cognome degli impiegati che hanno lo stesso cognome (ma nome diverso) di impiegati che lavorano nel dipartimento Produzione select I1.Cognome, I1.Nome from Impiegato I1, Impiegato I2 where I1.Cognome = I2.Cognome and I1.Nome <> I2.Nome and I2.Dipart = ‘Prod’

43 Interrogazione 10 Estrarre nome e cognome degli impiegati che hanno lo stesso cognome (ma nome diverso) di impiegati che lavorano nel dipartimento Produzione select I1.Cognome, I1.Nome from Impiegato I1, Impiegato I2 where I1.Cognome = I2.Cognome and I1.Nome <> I2.Nome and I2.Dipart = ‘Prod’ per evitare output di tupla con se stessa I2 usata per trovare tuple assoc. a ‘Prod’

44 Interrogazione 11 Estrarre il nome e lo stipendio dei capi degli impiegati che guadagnano più dei loro capi, date: Impiegati(Matricola, Nome, Età, Stipendio) Supervisione(Capo, Impiegato) dove Capo e Impiegato sono chiavi esterne di Impiegati (e.g., sono dei numeri di matricola)

45 Interrogazione 11 (sol.) select I1.Nome, I1.Stipendio from Impiegato I1, Impiegato I2, Supervisione where I1.Matricola = Capo and I2.Matricola = Impiegato and I2.Stipendio > I1.Stipendio

46 Interrogazione 11 (sol.) select I1.Nome, I1.Stipendio from Impiegato I1, Impiegato I2, Supervisione where I1.Matricola = Capo and I2.Matricola = Impiegato and I2.Stipendio > I1.Stipendio I1 per i capi, I2 per gli impiegati

47 Interpretazione algebrica delle interrogazioni SQL select T1.Attrib_11,…,Th.Attrib_hm from Tabella1 as T1,…,Tabellan as Tn where condizione  T1.Attrib_11,…,Th.Attrib_hm (  condizione (Tabella1 X … X Tabellan))

48 Algebra->calcolo, SQL->linguaggio SQL gestisce i duplicati ( select e select distinct ), algebra no (basata su insiemi) select * from Impiegati ordered by [asc|desc] Matricola Operatori aggregati Interrogazioni nidificate per ordinare le tuple

49 Operatori aggregati Algebra relazionale: tutte le condizioni sono valutate su una tupla alla volta, in modo indipendente SQL offre degli operatori che lavorano su più di una tupla alla volta: count,sum,max,min,avg

50 Interrogazione 12 select count(*) from Impiegato where Dipart = ‘Prod’ count( ) valori diversi tra loro non null