SQL (IV) Data Definition Language/ Data Manipulation Language.

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SQL (IV)

Data Definition Language/Data Manipulation Language

Inserire (I)insert into NomeTabella [(ListaAttr)] <values (ListaDiValori) | SelectSQL>

• Esempio 1:insert into Dipart (Nome,Citta) values (‘produzione’, ‘Torino’)

• Esempio 2:insert into Prodotti-Milanesi (select Cod,Descr from Prodotto where Luogo = ‘Milano’)

Inserire (II)

Conta l’ordine con cui si elencano gli attributi (anche nella query) e i valoriSe i valori non sono specificati: o null o valore di default (a seconda di come è stata creata la tabella, per esempio se c’è vincolo not null)Di solito vengono fornite delle form che nascondono le insert

Delete (I)delete from NomeTabella [where Condizione] • Esempio 1:delete from Dipart where Nome = ‘produzione’

• Esempio 2:delete from Dipart where Nome not in (select Dip from Impiegato)

Delete (II)

Se non c’è nessuna condizione, cancella tutta la NomeTabella (attenzione ai cascade!!!)

1. delete from Dipart diverso da2. drop table Dipart cascade diverso da3. drop table Dipart restrict

1. cancella le righe della tabella (se c’era cascade, cancella righe di altre tabella legate da vincoli integrità referenziale)

2. rimuove la tabella3. non cancella la tabella se ha tuple

Update (I)update NomeTabella set Attributo = <Espressione | SelectSQL | null | default> {,Attributo = <…>} [where Condizione]

• Esempio 1:update Dipendente set Stip = StipBase + 5 where matr = ‘666’

Senza condizione, si modificano tutte le tuple

Update (II)• Esempio 2:update Impiegato set Stip = Stip*1.1 where Stip <= 30

update Impiegato set Stip = Stip*1.15 where Stip > 30

Occorre invertirle, sennò non funziona, infatti SQL è set-oriented e non tuple-oriented (come alternativa paraziale uso dei cursori…)

Vincoli (I)

Ci sono i vincoli predefiniti (unique, primary key, not null, foreign key…)In SQL2 si ha anche check

check Condizione

Serve per dare condizioni di correttezza della BD ed è molto potente

Vincoli (II)Esempio: create table Impiegati (Matr character(6) check (Matr is not null and 1 = (select count(*) from Impiegato I where Matr = I.Matr)), Cogn character(20) check (Cogn is not null and 2 > (select count(*) from Impiegato I where Nome = I.Nome and Cogn = I.Cogn)), Nome character(20) check (Nome is not null and 2 > (…)), Dip character(5) check (Dip in (select NomeD from Dipartimento)))

Vincolo di

integrità

Un solo impiegat

o con stesso nome/

cognome

Vincoli (III)•Esempio: create table Impiegati (Matr … primary key, Cogn … not null, Nome … not null, Dip … references Dipartimento(NomeD), unique(Cogn,Nome))

Così è più semplice (e più efficiente dal punto di vista dell’implementazione) ma check utile per vincoli complessi (per esempio, libro pagina 138)

Asserzioni (I)

Asserzione = vincolo su schema di relazione e non su istanza (tabella) o attributo che permettono di avere DB consistenteLa drop può cancellare anche le asserzioni

create assertion NomeAsserzione check (Condizione)

Per esempio: create assertion Alm-Un-Imp (check (1 <= (select count(*) from Impiegato))

Check e Asserzioni

1. Immediati: verificate dopo ogni modifica (per esempio, i vincoli predefiniti)

2. Differiti: solo dopo una serie di operazioni (transazione)

set constraint NomeVincolo

Check e Asserzioni

Se i dati non soddisfano i vincoli:1. Roll-back parziale: si disfa la

modifica2. Roll-back: si disfa tutta la transazione

• Quando si rileva una violazione di un vincolo differito al termine di una transazione, non c’è modo di individuare l’operazione che ha causato la violazione si disfa la transazione

Viste (tabelle virtuali) (I)

create view NomeVista[(ListaAttr)] as SelectSQL [with [local | cascaded] | check option]

• Esempio 1:create view ImpAmm(Matr,Nome,Cogn,Stip) as select Matr,Nome,Cogn,Stip from Impiegato where Dip = ‘Amm’ and Stip > 10

possibile modificare

Viste (II)

Utili per interrogazioni complesseLe viste possono usare altre viste, ma non possono esserci dipendenze ricorsive immediate (esempio: V1 usa V1) o transitive (esempio: V1 usa V2 che usa V3… che usa V1)

Viste (III)

Su certe viste possibile fare modifiche che si ripercuotono sulle tabelle di base (“reali”)In generale, problemi se ci sono join molto complessiRegola: 1 tupla vista = 1 tupla tabella di baseNei sistemi commerciali viste definite su una sola tabella reale e l’insieme attributi della vista contengono chiave primaria della tabella

Controllo dell’accesso (I)

Utente identificato in modo univoco (per esempio, il system administrator, predefinito e molto potente)Si da il controllo e l’accesso a risorse tramite “privilegi” grant e revoke per dare e revocare i privilegi

Controllo dell’accesso (II)

I privilegi sono: insert (es. tabelle, viste, asserzioni), update (es. tabelle, viste, attributi), delete (es. tabelle, viste, asserzioni), select (es. tabelle, viste, attributi nelle

interrogazioni), reference (es. tabelle usate per vincoli di

integrità referenziali), usage (es. domini nella definizione di schemi),

drop/alter: solo il creatore può usarli

Controllo dell’accesso (III)

grant Privilegi on Risorseto Utenti [with grant option]

revoke Privilegi on Risorsefrom Utenti [restrict | cascade]

Per propagare

i priv

Solo chi dà può

revocare

Metodologie e modelli per il progetto

Introduzione alla progettazione

Il problema: progettare una base di base di dati a partire dai suoi requisitiProgettare: definire la struttura, caratteristiche e contenuto

Il ciclo di vita dei sistemi informativi

La progettazione costituisce solo una delle componenti del processo di sviluppo Va inquadrato in un contesto più

ampio: il ciclo di vita dei sistemi informativi

Studio di fattibilità

Raccolta e analisi dei requisiti

Progettazione

Implementazione

Validazione e collaudo

Funzionamento

Studio di fattibilità: definire i costi delle varie alternative possibiliRaccolta e analisi dei requisiti: individuazione delle proprietà e delle funzionalità che il sistema dovrà avereProgettazione: dei dati (la struttura e l’organizzazione che i dati dovranno avere) e delle applicazioni (le caratteristiche dei programmi applicativi)

Implementazione: realizzazione del sistema informativoValidazione e collaudo: serve a verificare il corretto funzionamento e la qualità del sistema informativoFunzionamento: il sistema informativo diventa operativo

Il processo non è quasi mai strettamente sequenziale ciclo

Focalizzeremo attenzione sulla terza fase del ciclo di vita: progettazione (dei dati)

Metodologie di progettazione

Nell’ambito delle basi di dati: separare in maniera netta le decisioni relative a “cosa” rappresentare in una base di dati da quelle relative a “come” farlo Cosa: prima fase (progettazione

concettuale) Come: seconda e terza fase

(progettazione logica e fisica)

Progettazione concettuale Fa riferimento a un modello

concettuale dei dati I modelli concettuali ci consentono di

descrivere l’organizzazione dei dati a un alto livello di astrazione

Progettazione logica Traduzione dello schema concettuale nel

modello di rappresentazione dei dati Fa riferimento a un modello logico dei dati Modello logico: indipendente dagli dettagli

fisici, ma concreta

Progettazione fisica Fa riferimento a un modello fisico dei dati Modello fisico: dipende dallo specifico

sistema di gestione di basi di dati scelto

GuyguyguyguyguHvvvuvuvuvFvvvuvuvuvuVvyuvuyvuvuVyuvuyvuyvuVyuvuyvuo

Progettazioneconcettuale

Progettazionelogica

Progettazionefisica

ModelloEntità-Relazionale

Relazioni/tabelle

Livello fisica(memorizzazione)

Modello Entità-Relazione

Il modello Entità-Relazione è un modello concettuale dei datiFornisce una serie di strutture (costrutti) atte a descrivere la realtà di interesse

Entità: rappresentano classi di oggetti che hanno proprietà comuni ed esistenza “autonoma” ai fini dell’applicazione di interesse Città, Dipartimento, Impiegato, Acquisto e

Vendita (nel contesto di un’applicazione aziendale)

Una occorrenza di una entità è un oggetto della classe che l’entità rappresenta

Per esempio: Torino è un esempio di occorrenze dell’entità Città

Entità: Una occorrenza di entità non è un valore

che identifica un oggetto (p.e. nome, codice fiscale, …) ma l’oggetto stesso

Questa è una differenza rispetto al modello relazionale (nel quale non possiamo rappresentare un oggetto senza conoscere alcune sue proprietà)

Entità: Ogni entità ha un nome che la

identifica univocamente

Impiegato Dipartimento

Città

Relazione (o associazioni): Rappresentano legami logici tra due o più

entità Per esempio:

Residenza: tra le entità Città e Impiegato Esame: tra le entità Studente e Corso

Un occorrenza di relazione è una n-upla costituita da occorrenza di entità

Per esempio: Residenza: Bologna, Rossi; oppure Firenze, Verdi

Relazione (o associazioni): Ogni relazione ha un nome che la

identifica univocamente Graficamente: un rombo, e linee che

connettono la relazione con ciascuna delle sue componenti

Studente CorsoEsame

Relazione (o associazioni): Possono esistere relazioni diverse che

coinvolgono le stesse entità

Impiegato CittàResidenza

Sede di lavoro

Relazione (o associazioni): È possibile avere relazione tra una

entità e se stessa

Impiegato

Collega

Sovrano

Successione

Predecessore Successore

Relazione (o associazioni): È possibile avere relazione che

coinvolgono più di due entità

Dipartimento

Fornitura ProdottoFornitore

Attributi: Descrivono le proprietà elementari di

entità o relazioni che sono di interesse ai fini dell’applicazione

Per esempio: Cognome, Stipendio e Età sono possibili

attributi dell’entità Impiegato Data e Voto sono possibili attributi della

relazione Esame tra Studente e Corso

Attributi: Un attributo associa a ciascuna

occorrenza di entità o di relazione un valore appartenente a il dominio del attributo Dominio: i valori ammissibili per

l’attributo

Attributi:

Studente CorsoEsame

Anno diiscrizione

MatricolaVoto Data esame

Anno di corso

SQL (IV) Data Definition Language/ Data Manipulation Language.

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