Bases de Dados
T03 - Introdução ao SQL
Prof. Daniel Faria
Prof. Flávio Martins
Prof. Pedro Sousa
Prof. Alessandro Gianola
Sumário
● Recapitulação Breve
● Introdução ao SQL
○ Criação de Bases de Dados
○ População de Bases de Dados
○ Interrogação de Bases de Dados
2
Recapitulação Breve
Definições
● Sistema de Informação (SI): sistema de coleta, processamento,
armazenamento, distribuição e uso da informação que abarca não
apenas a tecnologia, mas também a maneira como a organização
interage com a tecnologia
● Sistema de Gestão de Bases de Dados (SGBD): pacote de software
desenhado para guardar e gerir bases de dados; a base de muitos
sistemas de informação
● Base de Dados (BD): conjunto de dados interligados e estruturados
4
Definições
● Modelo de dados: conjunto de conceitos e métodos para
descrever dados, a sua semântica (e.g. relações) e restrições
● Esquema: aplicação de um modelo de dados para descrever
uma colecção de dados específica
● Modelo Relacional: modelo de dados mais popular em SGBD
● Modelo Entidade-Associação: utilizado como primeiro passo no
desenho de uma BD (modelação conceptual)
5
Concepção de Base de Dados
Especificação
de Requisitos
● requisito funcional 1:
Modelo
Conceptual
Esquema
Relacional
(E-A, UML)
● requisito funcional 2:
● …
● restrição de integridade 1:
● restrição de integridade 2:
● …
6
Modelo Relacional
● Relação: conjunto de tuplos que obedecem a uma especificação de
nome e domínio de dados definida num cabeçalho
○ Essencialmente uma tabela
●
●
7
Introdução ao SQL
Structured Query Language (SQL)
● Materializa (aproximadamente) o modelo relacional
● Inclui:
○ Data Definition Language (DDL): usada para
especificação do esquema da base de dados
○ Data Manipulation Language (DML): usada para
manipulação dos dados (inserção, alteração e acesso)
9
Data Definition Language
Comando
Descrição
CREATE DATABASE / TABLE / TYPE / SEQUENCE
Cria uma nova base de dados, tabela, tipo de dados ou sequência.
DROP DATABASE / TABLE / TYPE / SEQUENCE
Remove uma base de dados, tabela, tipo de dados, ou sequência.
ALTER DATABASE / TABLE / TYPE / SEQUENCE
Edita uma base de dados, tabela, tipo de dados, ou sequência.
TRUNCATE
Esvazia uma ou mais tabelas.
10
Data Manipulation Language
Comando
Descrição
INSERT
Popula uma tabela com valores passados como argumentos
COPY
Copia dados de um ficheiro para uma tabela ou vice-versa
UPDATE
Atualiza valores de uma ou mais colunas numa tabela (de linhas que cumprem critérios especificados)
DELETE
Apaga valores de uma tabela segundo critérios especificados.
SELECT
Lista valores de tabelas segundo critérios especificados.
11
Criação de Bases de Dados
Criar e Apagar Bases de Dados
CREATE DATABASE database_name;
https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createdatabase.html
DROP DATABASE database_name;
https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropdatabase.html
13
Criar Tabelas
CREATE TABLE table_name (
column_name data_type [column_constraint],
…
[table_constraint],
…
);
14
Restrições de Coluna e Tabela
●
●
Coluna:
○ NOT NULL
○ PRIMARY KEY
○ UNIQUE
○ REFERENCES reftable [ ( refcolumn ) ]
○ CHECK expression
Tabela:
○ PRIMARY KEY ( column_name [, ... ] )
○ UNIQUE ( column_name [, ... ] )
○ FOREIGN KEY ( column_name [, ... ] ) REFERENCES reftable [ ( refcolumn ) ]
○ CHECK expression
15
Tipos de Dados: Numéricos
https://www.postgresql.org/docs/14/datatype-numeric.html
Números inteiros com 3 capacidades diferentes
Números “reais” com aritmética exata mas
lenta; bons para valores monetários
Números “reais” com aritmética inexata mas
rápida; usar com cautela
Séries de números inteiros com 3 capacidades
diferentes (uso frequente como chave primária)
16
Exemplo de Problemas com Float
CREATE TABLE test(
x
FLOAT,
y
FLOAT);
INSERT INTO test VALUES (1.2,1.2);
SELECT x+y FROM test;
x+y
-----------------2.4000000953674316
17
Tipos de Dados: Textuais
https://www.postgresql.org/docs/14/datatype-character.html
●
Considerações:
○ char ocupa mais espaço de disco
○ Limites de tamanho levam a inserção de valores mais lenta, a evitar
quando não necessários para restrições de integridade
○ varchar sem limite é igual a text e um dos dois deve ser escolhido na
maioria dos casos
18
Tipos de Dados: Temporais
https://www.postgresql.org/docs/14/datatype-datetime.html
19
Tipos de Dados
● O PostgreSQL suporta várias funções para tipos textuais e temporais
● É ainda possível criar tipos de dados usando CREATE TYPE
○ Tipos enumerados (e.g. ‘male’, ‘female’)
○ Combinando atributos de tipos existentes
CREATE TYPE name AS ENUM
(['label' [,…]]);
CREATE TYPE name AS ([attribute_name data_type
[COLLATE collation] [,…]]);
20
Exemplos de Criação de Tabelas
CREATE TABLE department(
did
INTEGER,
name
VARCHAR(80),
budget NUMERIC(12,4)
);
INSERT INTO department VALUES(1, 'Finance', 1000.0);
INSERT INTO department VALUES(2, 'Marketing', 2000.0);
INSERT INTO department VALUES(1, 'Engineering', 5000.0);
INSERT INTO department VALUES(3, 'Marketing', 3000.0);
21
Exemplos de Criação de Tabelas
SELECT * FROM department;
did |
name
| budget
----+-------------+----------1 | Finance
| 1000.0000
2 | Marketing
| 2000.0000
1 | Engineering | 5000.0000
3 | Marketing
| 3000.0000
Temos um did e um nome duplicados!
22
Exemplos de Criação de Tabelas
CREATE TABLE department(
did
INTEGER PRIMARY KEY,
name
VARCHAR(80) UNIQUE NOT NULL,
budget NUMERIC(12,4)
);
Já não é possível ter did ou nome duplicados!
23
Exemplos de Criação de Tabelas
CREATE TABLE employee(
eid
INTEGER PRIMARY KEY,
name VARCHAR(80) UNIQUE NOT NULL
);
CREATE TABLE works_in(
eid
INTEGER,
did
INTEGER,
role VARCHAR(80) NOT NULL,
PRIMARY KEY (eid, did)
);
Como garantir integridade referencial?
24
Exemplos de Criação de Tabelas
CREATE TABLE employee(
eid
INTEGER PRIMARY KEY,
name VARCHAR(80) UNIQUE NOT NULL
);
CREATE TABLE works_in(
eid
INTEGER REFERENCES employee,
did
INTEGER REFERENCES department,
role VARCHAR(80) NOT NULL,
PRIMARY KEY (eid, did)
);
Foreign keys como restrições de coluna/tabela!
25
Outras Restrições
● NOT NULL: Necessário para obrigar a inserção de um valor
○ Por omissão todas as colunas que não fazem parte da chave primária
podem ter NULL (mesmo colunas UNIQUE, dado que NULL != NULL)
● DEFAULT: Usar quando há um valor assumido no caso de não-inserção
● CHECK: Permite verificações de domínio de dados mais avançadas, e.g.:
CHECK (LENGTH(name) > 3)
CHECK (birthdate > '1920-01-01')
CHECK (EXTRACT(YEAR FROM AGE(birthdate)) > 18)
CHECK (gender in ('Female','Male','Other'))
26
Edição de Tabelas
ALTER TABLE table_name
RENAME column_name TO new_column_name,
ADD column_name data_type,
DROP column_name,
ALTER column_name TYPE data_type;
● ALTER TABLE permite:
○ Renomear a tabela, uma coluna, ou uma restrição
○ Adicionar/remover colunas ou restrições
○ Editar colunas (mudar data_type, adicionar/remover restrições)
27
Remoção de Tabelas
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;
● IF EXISTS: produz uma notificação em vez de um erro caso a tabela não
exista (importante para não abortar código que consiste de múltiplos
comandos)
28
População de Bases de Dados
Inserção Atómica de Dados
INSERT INTO table_name [(column_name, …)]
VALUES
(value_list_1),
(value_list_2),
…
(value_list_n);
Exemplo:
INSERT INTO department VALUES(1, 'Finance', 1000.0),(2, 'Marketing',
2000.0);
30
Inserção de Dados de Outras Tabelas
INSERT INTO table_name [(column_name, …)]
SELECT [*|expression1, …]
FROM table1_name, …
WHERE
condition1, …;
Popula uma tabela com o resultado de uma query!
31
Importação/Exportação de Dados
Importação: COPY … FROM
COPY table_name [(column_name [, ...])]
FROM {'filename' | PROGRAM 'command' | STDIN}
[[WITH] (option [, ...])]
[WHERE condition]
Exportação: COPY … TO
COPY {table_name [(column_name [, ...])] | (query) }
TO { 'filename' | PROGRAM 'command' | STDOUT}
[[WITH] (option [, ...])]
32
Atualização de Dados
UPDATE table_name SET
column_name = expression,
…
;
Exemplos:
UPDATE department SET budget = 3000 WHERE name = 'Marketing';
ALTER TABLE department ADD share FLOAT;
UPDATE department SET share = budget /
(SELECT SUM(budget)) FROM department;
33
Remoção de Dados
DELETE FROM table_name WHERE condition;
Exemplos:
DELETE FROM department WHERE name = 'Marketing';
DELETE FROM department WHERE share < 0.1;
34
Interrogação de Bases de Dados
Interrogação de Bases de Dados
[WITH with_query [, ...]]
SELECT [ALL | DISTINCT [ON (expression [, ...])]]
[* | expression [[AS] output_name] [, ...]]
[FROM from_item [, ...]]
[WHERE condition]
[GROUP BY [ALL | DISTINCT] grouping_element [, ...]]
[HAVING condition]
[{UNION | INTERSECT | EXCEPT} [ALL | DISTINCT] select]
[ORDER BY expression [ASC | DESC | USING operator]
[NULLS { FIRST | LAST}] [, ...]]
[LIMIT {count | ALL}]
36
Caso Mais Simples
SELECT * FROM account;
+----------------+-------------+---------+
| account_number | branch_name | balance |
+----------------+-------------+---------+
| A-101
| Downtown
| 500.00 |
| A-102
| Perryridge | 400.00 |
| A-201
| Brighton
| 900.00 |
| A-215
| Mianus
| 700.00 |
| A-217
| Brighton
| 750.00 |
| A-222
| Redwood
| 700.00 |
| A-305
| Round Hill | 350.00 |
+----------------+-------------+---------+
● SELECT *: Devolve todo o
conteúdo da tabela
● O resultado de um SELECT é
sempre uma tabela
○ Mesmo “SELECT 2;”
37
Ordenar
SELECT * FROM account ORDER BY balance DESC;
+----------------+-------------+---------+
| account_number | branch_name | balance |
+----------------+-------------+---------+
| A-201
| Brighton
| 900.00 |
| A-217
| Brighton
| 750.00 |
| A-215
| Mianus
| 700.00 |
| A-222
| Redwood
| 700.00 |
| A-101
| Downtown
| 500.00 |
| A-102
| Perryridge | 400.00 |
| A-305
| Round Hill | 350.00 |
+----------------+-------------+---------+
● ORDER BY: ordena os
resultados
○ Default por ordem
crescente (ASC)
○ Especificar ordem
decrescente (DESC)
● Sem ORDER BY, resultados
vêm por ordem “arbitrária”
38
Filtrar Colunas
SELECT account_number AS acc_no FROM account a;
+--------+
| acc_no |
+--------+
| A-101 |
| A-102 |
| A-201 |
| A-215 |
| A-217 |
| A-222 |
| A-305 |
+--------+
● As colunas a obter são
listadas logo a seguir ao
SELECT
● Podemos dar aliases às
colunas devolvidas e às
tabelas consultadas
39
Filtrar Linhas
SELECT * FROM account WHERE balance > 500;
+----------------+-------------+---------+
| account_number | branch_name | balance |
+----------------+-------------+---------+
| A-201
| Brighton
| 900.00 |
| A-215
| Mianus
| 700.00 |
| A-217
| Brighton
| 750.00 |
| A-222
| Redwood
| 700.00 |
+----------------+-------------+---------+
● WHERE statement permite
filtrar valores
○ Podemos combinar
várias cláusulas com
operadores lógicos (AND
ou OR)
○ Cláusulas booleanas
(usando operadores ou
funções de comparação)
40
Operadores e Funções de Comparação
● Operadores: =, >, <, >=, <=, != ou <>
● Predicados:
○ [NOT] BETWEEN x AND y
○ IS [NOT] NULL/TRUE/FALSE/UNKNOWN ↦ lidar com NULLs
● Comparação de Arrays:
○ expression [NOT] IN (value [, value...]) ↦ lista manual ou SELECT
○ expression operator ANY/SOME/ALL (array expression)
● Comparação de Strings:
○ string [NOT] LIKE pattern
https://www.postgresql.org/docs/current/functions-comparison.html
https://www.postgresql.org/docs/current/functions-comparisons.html
https://www.postgresql.org/docs/15/functions-matching.html
41
Filtrar Linhas e Colunas
SELECT DISTINCT branch_name FROM account WHERE
branch_name LIKE ‘%n’;
+-------------+
| branch_name |
+-------------+
| Downtown
|
| Brighton
|
+-------------+
● DISTINCT remove
duplicados (Brighton
aparece duas vezes
em account)
● Sem DISTINCT
teremos um resultado
por linha da tabela
original
42
Combinar Tudo
SELECT account_number AS acc_no, balance FROM
account WHERE SQRT(balance) > 22 OR branch_name
LIKE ‘%n’;
+--------+---------+
| acc_no | balance |
+--------+---------+
| A-101 | 500.00 |
| A-201 | 900.00 |
| A-215 | 700.00 |
| A-217 | 750.00 |
| A-222 | 700.00 |
+--------+---------+
● As cláusulas podem
incluir funções
○ Matemáticas
○ Para Strings
○ Para Datas/Horas
43
Produto Cartesiano
SELECT * FROM account, depositor;
+----------------+-------------+---------+---------------+----------------+
| account_number | branch_name | balance | customer_name | account_number |
+----------------+-------------+---------+---------------+----------------+
| A-101
| Downtown
| 500.00 | Hayes
| A-102
|
| A-102
| Perryridge | 400.00 | Hayes
| A-102
|
| A-201
| Brighton
| 900.00 | Hayes
| A-102
|
| A-215
| Mianus
| 700.00 | Hayes
| A-102
|
| A-217
| Brighton
| 750.00 | Hayes
| A-102
|
| ...
| ...
| ...
| ...
| ...
|
| A-305
| Round Hill | 350.00 | Turner
| A-305
|
+----------------+-------------+---------+---------------+----------------+
49 rows in set (0.00 sec)
44
Produto Cartesiano
● account tem 7 linhas
● depositor tem 7 linhas
○ account × depositor tem 7×7 = 49 linhas!
● account tem 3 colunas
● customer tem 2 colunas
○ account × depositor tem 3+2 = 5 colunas!
● Produto cartesiano permite cruzar dados entre tabelas, mas requer filtros
que interligam as tabelas
45
Produto Cartesiano
SELECT * FROM account a, depositor d WHERE a.account_number =
d.account_number;
+----------------+-------------+---------+---------------+----------------+
| account_number | branch_name | balance | customer_name | account_number |
+----------------+-------------+---------+---------------+----------------+
| A-101
| Downtown
| 500.00 | Johnson
| A-101
|
| A-102
| Perryridge | 400.00 | Hayes
| A-102
|
| A-201
| Brighton
| 900.00 | Johnson
| A-201
|
| A-215
| Mianus
| 700.00 | Smith
| A-215
|
| A-217
| Brighton
| 750.00 | Jones
| A-217
|
| A-222
| Redwood
| 700.00 | Lindsay
| A-222
|
| A-305
| Round Hill | 350.00 | Turner
| A-305
|
+----------------+-------------+---------+---------------+----------------+
46
Junção Interna
SELECT * FROM account a [INNER] JOIN depositor d USING (account_number);
+----------------+-------------+---------+---------------+
| account_number | branch_name | balance | customer_name |
+----------------+-------------+---------+---------------+
| A-101
| Downtown
| 500.00 | Johnson
|
| A-102
| Perryridge | 400.00 | Hayes
|
| A-201
| Brighton
| 900.00 | Johnson
|
| A-215
| Mianus
| 700.00 | Smith
|
| A-217
| Brighton
| 750.00 | Jones
|
| A-222
| Redwood
| 700.00 | Lindsay
|
| A-305
| Round Hill | 350.00 | Turner
|
+----------------+-------------+---------+---------------+
Idêntico ao Produto cartesiano com filtro mas sem a coluna duplicada!
47
Junção Natural
SELECT * FROM account NATURAL JOIN depositor;
+----------------+-------------+---------+---------------+
| account_number | branch_name | balance | customer_name |
+----------------+-------------+---------+---------------+
| A-101
| Downtown
| 500.00 | Johnson
|
| A-102
| Perryridge | 400.00 | Hayes
|
| A-201
| Brighton
| 900.00 | Johnson
|
| A-215
| Mianus
| 700.00 | Smith
|
| A-217
| Brighton
| 750.00 | Jones
|
| A-222
| Redwood
| 700.00 | Lindsay
|
| A-305
| Round Hill | 350.00 | Turner
|
+----------------+-------------+---------+---------------+
Junta TODAS as colunas com nome igual. Evitar usar!
48
Junção Externa
SELECT * FROM borrower LEFT [OUTER] JOIN depositor USING (customer_name);
customer_name | loan_number | account_number
---------------+-------------+---------------Iacocca
| L-17
| A-217
2 loans e 1 account
Iacocca
| L-16
| A-217
Cook
| L-15
| A-101
1 loan e 2 account
Cook
| L-15
| A-102
Brown
| L-23
| A-444
Brown
| L-23
| A-215
2 loans e 2 accounts
Brown
| L-21
| A-444
Brown
| L-21
| A-215
Nguyen
| L-14
|
Davis
| L-93
|
1 loans mas 0 accounts
Gonzalez
| L-17
|
Parker
| L-20
|
49
Operações de Conjuntos
● União
SELECT account_number FROM account WHERE branch_name = ‘Brighton’
UNION
SELECT account_number FROM depositor WHERE customer_name = ‘Johnson’;
+----------------+
| account_number |
+----------------+
| A-201
|
| A-217
|
| A-101
|
+----------------+
A-201, A-217
A-101, A-201
50
Operações de Conjuntos
● Intersecção
SELECT account_number FROM account WHERE branch_name = ‘Brighton’
INTERSECT
SELECT account_number FROM depositor WHERE customer_name = ‘Johnson’;
+----------------+
| account_number |
+----------------+
| A-201
|
+----------------+
A-201, A-217
A-101, A-201
51
Operações de Conjuntos
● Diferença
SELECT account_number FROM account WHERE branch_name = ‘Brighton’
EXCEPT
SELECT account_number FROM depositor WHERE customer_name = ‘Johnson’;
+----------------+
| account_number |
+----------------+
| A-217
|
+----------------+
A-201, A-217
A-101, A-201
52
Agregação
SELECT COUNT(*) FROM account;
+-------+
| COUNT |
+-------+
|
7
|
+-------+
SELECT SUM(balance), AVG(balance) FROM account;
+---------+---------+
| SUM
| AVG
|
+---------+---------+
| 4300.00 | 614.29 |
+---------+---------+
● Funções que agregam valores para toda a tabela output
https://www.postgresql.org/docs/current/functions-aggregate.html
53
Agregação
SELECT branch_name, SUM(balance) AS total
FROM account
GROUP BY branch_name
HAVING total > 500;
+-------------+---------+
| branch_name | total |
+-------------+---------+
| Brighton
| 1650.00 |
| Mianus
| 700.00 |
| Redwood
| 700.00 |
+-------------+---------+
● É necessário um GROUP BY
sempre que se combina
colunas agregadas com não
agregadas
● HAVING statement é
semelhante à WHERE mas
verificada após a agregação
54