SQL Abfragen

Aus IV1

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Die Lerneinheit "SQL-Abfragen" dient der Erläuterung unterschiedlicher Anwendungsfälle der SQL-Anweisung "SELECT", die jeweils mit interaktiv ausführbaren Beispielen hinterlegt sind. Diese Beispiele beziehen sich auf die Trainingsdatenbank [1].


Die SELECT Anweisung

Relationale Datenbanken können mit Hilfe der SELECT-Anweisung ausgewertet werden, wenn die entsprechenden Zugriffsrechte vorliegen. Nachfolgende Beispiele beziehen sich auf die Implementierung eines SQL-Trainingsservers, welcher als interaktive Anwendung auch unter https://sql.idv.edu erreichbar ist. Die Zugriffsrechte auf die Lehr- und Übungsdatenbank über die vorliegende Schnittstelle erlauben lediglich die Anwendung der SELECT-Anweisung. Das Ausführun von Anweisungen, welche die Struktur oder den Inhalt der Datenbank ändern könnten, werden abgewiesen.

Den interaktiven Abfragen liegt folgendes Datenmodell zu Grunde:

Auswählen und Ausgeben von Datensätzen

Bei der Formulierung von Abfragen mittels SELECT-Anweisung ist die Anwendung von mengentheoretischen Grundkenntnissen sehr hilfreich. Grundsätzlich sind mittels SELECT alle Datensätze aller Tabellen einer Datenbank auswählbar (selektierbar). Die Kunst der richtigen Anwendung besteht aber darin, durch das Formulieren von Schnitt- und Vereinigungsmengen das richtige Ergebnis (= der gestellten Aufgabe entsprechende Menge) zu bilden. Beispiele für Anfragen an die vorliegenden Übungs-Datenbank sind:

  • Die vollständigen Adressen aller Kunden in Nieder- und Oberösterreich.
  • Eine Liste aller Chemiebücher des Verlages 'manz'.
  • Die kumulierten Umsätze des Jahres 2000 aller Kunden, aufgelistet nach Bundesländern.

Die vorliegende Lerneinheit soll Sie befähigen, die soeben formulierten Fragen zu beantworten.

Alle Ergebnisse einer SELECT-Anweisung werden in Form von Listen (bzw. Tabellen) erzielt. In der Praxis sind die erzielten Ergebnisse Teil einer (Computer)Anwendung, welche aus dem unermesslichen Repertoire an Anwendungen stammt und an dieser Stelle keine weitere Behandlung mehr bedarf. Siehe: Datenbankgrundlagen.

Die Idee der Auswertung dieser Übungs-Datenbank ist die Weiterverarbeitung in Tabellenkalkulationsprogrammen. Zu diesem Zwecke wird am Ende jedes Ergebnisses (jeder Ausgabe) die Funktion "Download as CSV" angeboten.

SELECT- Die Grundform

Das erste Beispiel erzeugt eine Liste aller Vornamen der Kunden (aus der Tabelle Kunde). Die Grundform verlangt mindestens die Komponenten SELECT und FROM. Nach der Komponente SELECT wollen die Namen der Spalten (Felder) genannt werden, nach dem FROM jene Tabelle(n) aus denen die gesuchten Felder stammen. Das Einstiegsbeispiel such alle Vornamen der Kunden. 

SELECT Vorname
FROM Kunde

Möchte man mehr als ein Feld aufgelistet haben, so werden diese durch Komma getrennt nacheinander angeführt. Nachfolgendes Beispiel sucht nach den Inhalten der Felder Vorname, Nachname und Plz der Kunden (aus der Tabelle Kunde). 

SELECT Vorname, Nachname, Plz
FROM Kunde

Bemerkenswert ist, dass alle Datensätze der Tabelle "Kunde" ausgewählt und ausgegeben werden und diese prinzipiell unsortiert sind.

Ist die Anzahl der Felder, bzw. deren Namen unbekannt, so führt folgendes SELECT zur Auswahl aller Datensätze mit all ihren Feldern. Der gesamte Inhalt der Tabelle "Kunde" wird demnach selektiert und ausgegeben. 999 Kunden sollen gefunden und angezeigt werden. 

SELECT *
FROM Kunde

Sortieren der Datensätze und Ausschließen von Wiederholungen

Gleiche Inhalte von Feldern in unterschiedlichen Datensätzen ist keine Seltenheit. Es würde überraschen, wenn bei 999 Kunden manche Vornamen nicht mehrfach vorkämen. Eine einfache Methode dies zu überprüfen ist, die Reihenfolge der Vornamen der Kunden alphabetisch zu sortieren. Das SELECT-FROM wird um die Komponente ORDER BY ergänzt. "ASC" steht für ascending, was aufsteigend sortiert bedeutet. 

SELECT Vorname
FROM Kunde
ORDER BY Vorname ASC

Haben Sie das Ergebnis überprüft? Wer hätte gedacht, dass gleich zu Beginn der Liste 9 Achims angeführt werden? Sollen alle Duplikate aus der Liste entfernt werden, so kommt die Komponente DISTINCT zum Einsatz. Jeder Vorname wird nur eine einziges Mal angeführt. 

SELECT DISTINCT Vorname
FROM Kunde
ORDER BY Vorname ASC

Selektieren von Datensätzen - Bilden von Teil- und Vereinigungsmengen

Zu Beginn dieser Lerneinheit war von mengentheoretischen Überlegungen die Rede. Die Komponente DISTINCT hat zwar zur Bildung einer Teilmenge aus der Menge aller Vornamen bereits beigetragen, aber diese Methode ist für die meisten Bedarfe nicht ausreichend.

Die WHERE-Komponente in Verbindung mit den nachfolgend angeführten Operatoren ermöglicht das Bilden von Vereinigungs- und Teilmengen unter Verwendung von Klammern, Vergleichsperatoren, Rechenoperationen und logischen Verbindungen.

  1. ( )
  2. * /
  3. + -
  4. = <> > < like
  5. NOT AND OR

Neun Kunden mit dem Vornamen Achim befinden sich in der Datenbank. Gesucht sind nun der Vorname, der Nachname und die Postleitzahl jener Kunden, deren Vornamen auf Achim lauten. Die Treffer sollten aufsteigend nach dem Nachnamen aufgelistet werden. 

SELECT Vorname, Nachname, PLZ
FROM Kunde
WHERE Vorname='Achim'
ORDER BY Nachname ASC

Wie wäre es nun mit der eingangs erwähnten Auflistung aller Chemiebücher, des Verlages 'manz' ? Die Lösung soll in kleinen Schritten erfolgen. Zuerst werden die Chemiebücher gesucht. Chemiebücher enthalten im Titel den Text "Chemie". Das "%-Zeichen" steht jeweils für einen beliebigen Text vor und nach dem gesuchten Textteil, was der Formulierung "Der Titel enthält den Textteil 'Chemie'" entspricht. 

SELECT Titel, Preis, Autor, Verlag
FROM Buch
WHERE Titel like '%Chemie%'
ORDER BY Verlag

Im zweiten Schritt wird den Chemiebüchern die Einschränkung auf Bücher des Verlages 'manz' unter Nutzung des logischen Operators "AND" hinzugefügt. Die Menge aller Chemiebücher wird mit der Menge der Bücher des Verlages 'manz' geschnitten. 

SELECT Titel, Preis, Autor, Verlag
FROM Buch
WHERE Titel like '%Chemie%'
AND Verlag = 'manz'
ORDER BY Verlag

Eine Erweiterung gefällig? Das Ergebnis der Chemiebücher des Verlages 'manz' zeigt gerade 6 Treffer. Als passionierter Buchhändler kennt man die Bedeutung des Verlages 'oev' und vermutet dort auch ein umfassendes Angebot. Der Sinn der gegenständlichen Einschränkung ist jedoch, Angebote kleinerer Verlage zu finden. Es liegt daher nahe, das Angebot an Chemie-Büchern des Verlages 'manz' um gleichnamige Angebote der Verlage 'ha' und 'wpr' zu erweitern. Eine, im Kern mengentheoretische Aufgabe: 

Schneiden Sie die Menge aller Chemiebücher
mit der Vereinigungsmenge aller Bücher der Verlage: 'manz', 'ha' und 'wpr'.

Auf SQL übersetzt: 

SELECT Titel, Preis, Autor, Verlag
FROM Buch
WHERE Titel like '%Chemie%'
AND (Verlag = 'manz'
OR Verlag = 'ha'
OR Verlag = 'wpr')
ORDER BY Verlag

'AND', 'OR' mit Klammern richtig strukturiert erzeugen des Rätsels Lösung. Sollten Sie sich an dieser Stelle an die Grundlagen der Analysis erinnern, so liegen Sie keineswegs falsch!

Verbinden von Tabellen

Zur Unterstützung fast aller Aufgaben aus dem Datenbank-Alltag werden Daten benötigt, die über mehrere Tabellen hinweg verteilt sind. Das Zusammenführen von Feldern aus mehreren Tabellen heißt auch Join und wird ebenfalls in der WHERE-Komponente formuliert.

Bei Abfragen, die über mehrere Tabellen gehen, ist es ratsam, die Feldnamen in Verbindung mit dem Tabellennamen anzuführen. Aus Vorname wird Kunde.Vorname, aus Preis wird Buch.Preis usw. Diese Maßnahme ist dann unerlässlich, wenn in ein und derselben Abfrage idente Feldbezeichnungen auftauchen. Das Feld Kunde.Nr muss z. B. von der Artikel.Nr und diese von der Buch.Nr unterschieden werden können.

Die Verbindung der beteiligten Tabellen erfolgt über die Schlüsselfelder. Da im vorliegenden Beispiel ausschließlich 1:n Verbindungen zur Anwendung kommen wird immer der Primärschlüssel einer Tabelle einem Fremdschlüssel einer weiteren Tabelle gleich gesetzt. Folgen Sie den gerichteten Kanten in der Grafik, diese weisen den Weg der Verbindungen (Joins).

Die augenfälligste Forderung nach einer Verbindung von Tabellen ergibt sich aus der Notwenigkeit vollständiger Kundenadressen. Da die Ortsnamen der 3. Normalform wegen in eine eigene Tabelle mit der Bezeichnung PLZ ausgelagert wurden, ist die Verbindung der Tabellen PLZ und Kunde unerlässlich. Nachfolgend unspektakulär scheint dann die Lösung: 

SELECT Kunde.Vorname, Kunde.Nachname, Kunde.Strasse, Kunde.Plz, PLZ.Ort
FROM Kunde, PLZ
WHERE Kunde.Plz=PLZ.Plz
ORDER BY Ort, Nachname ASC

NICHT dass Sie nun denken: entweder Joins - oder Bilden von Teil- und Vereinigungsmengen. Die WHERE-Komponente verträgt beides. Sind jetzt die vollständigen Adressen der Kunden aus Nieder- und Oberösterreich gefällig? 

SELECT Kunde.Vorname, Kunde.Nachname, Kunde.Strasse, Kunde.Plz, PLZ.Ort
FROM Kunde, PLZ
WHERE Kunde.Plz=PLZ.Plz
AND (PLZ.Region = 'o'
OR PLZ.Region = 'n')
ORDER BY Nachname ASC

Rechenoperationen mit SQL

Die Datenbanksprache SQL kann auch Rechenoperationen auf Suchergebnisse in relationalen Datenbanken durchführen und bildet damit in gewisser Weise Konkurrenz zu Tabellenkalkulationsprogrammen. Wie in den Letztgenannten auch, werden mit Ausnahme der Grundrechnungsarten (+, -, *, /) komplexe Operationen als Funktion formuliert; mit vorangestelltem Funktionsnamen, dem die Argumente in Klammern gesetzt folgen. Der Ausdruck: MAX(Buch.Preis) liefert demnach den höchsten Preis der im SELECT definierten Menge, was mit € 116,90 für ein Schulbuch stolz ausfällt. 

SELECT MAX(Preis)
FROM Buch

Der Maximalwert wurde in diesem Fall aus der Menge aller in der Tabelle gespeicherten Preise ermittelt und es wäre vermessen nach dem Titel oder Autor des Buches mit dem höchsten Preis zu fragen. Theoretisch besteht die Möglichkeit, dass viele, im Grenzfall alle Bücher denselben hohen Preis aufweisen. Welches Buch würde man dann als das höchstpreisigste ausweisen?

Nicht viel anders ist das Ergebnis aus einer eingeschränkten Menge an Büchern zu interpretieren: Was ist der höchste Preis der Bücher des Verlages 'manz'? 

SELECT MAX(Preis)
FROM Buch
WHERE Verlag = 'manz'

Mit € 93,52 liegt dieser etwas unter dem absoluten Höchstpreis aller geführten Bücher.

Führen gegenständliche Überlegungen nicht dazu, sich systematisch-vergleichende Auswertungen zu wünschen? Z.B. als Auflistung der höchsten und niedrigsten Buchpreise, gruppiert (bezogen) auf die jeweiligen Verlage? Für diesen, weitaus mächtigeren Anwendungsfall komplexer Rechenoperation steht die GROUP BY Komponente zur Verfügung: 

SELECT Verlag, MAX(Preis), MIN(Preis)
FROM Buch
GROUP BY Verlag
ORDER BY MAX(Preis) DESC

Es ist zu erwarten, dass komplexe Rechenoperationen nicht nur auf Maxima und Minima begrenzt sind. Eine Auswahl, weiterer, geläufiger findet sich nachfolgend:

  • COUNT
  • SUM
  • AVG
  • MAX
  • MIN

Es ist an der Zeit, sich der letzten, der eingangs erwähnten Anfragen an die Übungsdatenbank zuzuwenden: Die kumulierten Umsätze aller Kunden des Jahres 2000, aufgelistet nach Bundesländern zuzuwenden.

Die Lösung erfordert etwas mehr Joins (Verbindungen zwischen Tabellen) als bis jetzt, eine Multiplikation (Preis x Mange) und die Anwendung der Summenbildung statt Minimum und Maximum. Die nachfolgende Anweisung ist zwar komplexer, aber enthält keine grundsätzlich neuen Aspekte:

  • Der Ausdruck "AS" ändert lediglich die Spaltenüberschrift in der ausgegebenen Tabelle,
  • die Funktion "YEAR" extrahiert aus einem Datumswert die Jahreszahl
  • und die Funktion "ROUND" rundet die scheinbar unerklärlich vielen Nachkommastellen auf zwei. Wie bei Tabellenkalkulationsprogrammen auch, können wie hier geübt, Funktionen geschachtelt angewandt werden.
SELECT PLZ.Region, ROUND(SUM(Auftragspos.Menge*Buch.Preis),2) AS Umsatz
FROM PLZ, Kunde, Auftrag, Auftragspos, Buch
WHERE PLZ.Plz = Kunde.Plz
AND Kunde.Nr=Auftrag.Kundennummer
AND Auftrag.Nr=Auftragspos.Auftragsnummer
AND Auftragspos.Buchnummer=Buch.Nr
AND YEAR(Auftrag.Datum) = '2000' 
GROUP BY PLZ.Region
ORDER BY SUM(Auftragspos.Menge*Buch.Preis) DESC

Die Gruppierungsfunktion "GROUP BY" wird manchmal auch als Aggregationsfunktion bezeichnet. Aggregieren bedeutet in diesem Zusammenhang auch Verdichten oder Kumulieren. Am Beispiel Umsatz können verschiedene Stufen des Verdichtens oder Aggregierens gut verdeutlicht werden. Die unterste Stufe des Verdichtens von Umsätzen wäre der Auftrag. Dann folgt der Kunde und schließlich die Region. Mit der Erhöhung der Verdichtungsstufe steigen jeweils die Beträge, aber es verringert sich die Anzahl der Treffer. Die Lerneinheit SQL-Beispielvariation beschäftigt sich mit den unterschiedlichen Aggregationsstufen.

Bilden von Teilmengen mit aggregierten Werten

Aggregieren von Kennzahlen wie Umsätze, liefern wichtige Entscheidungsgrundlagen, wie im vorliegenden Fall zur Führung des Unternehmens. Die auf Regionen (Bundesländer) aggregierten Umsätze zeigen, dass der Absatzmarkt keineswegs gleich auf die Regionen verteilt ist, suggeriert aber gleichzeitig die Frage nach dem Bestand von umsatzstarken Kunden. Regionsumsätze könnten prinzipiell von vielen, kleinen Kunden stammen, oder aber auch von wenig Kunden mit entsprechend hohen Umsätzen. Die nächste und letzte Anfrage in dieser Lerneinheit richtet sich daher nach den Kunden mit hohen Umsätzen in der betrachteten Periode, wobei € 80.000 und mehr als hoch bezeichnet werden.

Ermittelt wird eine Liste der kumulierten Kundenumsätze mit den Merkmalen: Kunde.Nummer, Kunde,Nachname, PLZ.Region die im Jahr 2000 erzielt wurden, wenn dieser Wert mehr als € 80.000 je Kunde ausmacht. Das Bilden jener Teilmenge, auf welche die Einschränkung "hohe Umsätze" zutrifft kann nur mit Anwendung der HAVING-Komponente erzeugt werden. Die Einschränkung auf das Umsatzjahr 2000 bleibt davon unberührt. 

SELECT Kunde.Nr, Kunde.Nachname, PLZ.Region, ROUND(SUM(Auftragspos.Menge*Buch.Preis),2) AS Umsatz
FROM PLZ, Kunde, Auftrag, Auftragspos, Buch
WHERE PLZ.Plz=Kunde.Plz
AND Kunde.Nr=Auftrag.Kundennummer
AND Auftrag.Nr=Auftragspos.Auftragsnummer
AND Auftragspos.Buchnummer=Buch.Nr
AND YEAR(Auftrag.Datum) = '2000'
GROUP BY Kunde.Nr, Kunde.Nachname, PLZ.Region
HAVING SUM(Auftragspos.Menge*Buch.Preis) >= 80000
ORDER BY SUM(Auftragspos.Menge*Buch.Preis) DESC

Literatur

Weiterführende Links

Zitiervorschlag

Mittendorfer in Höller, Informationsverarbeitung I (24. 2. 2014), SQL-Abfragen (mussswiki.idb.edu/iv1)

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