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Modelo Relacional de Datos
Competencias específicas a adquirir (I)
• Describir la terminología y principios fundamentale...
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Modelo relacional de datos
ContenidosContenidos
Presentación y orígenes del modelo relacional
Estructura de datos relaci...
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• Introducido por Codd, 1970
1 Presentación y orígenes del MR
• Es un Modelo de Datos Lógico - de Representación -
(basa...
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2 Estructura de datos relacional
La relación PELICULA
--- --
Ciencia-ficción,
Drama,Thriller,
Comedia...
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2002, 19...
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• Conjunto de valores atómicos del mismo tipo, donde
toman su valor los atributos
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2 Estru...
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Un esquema de relación:
PELICULA (titulo:Titulos, duracion:Tiempo, director:Nombres, estreno:Fechas)
Definiciones formal...
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• FORMAS NORMALES
R está en <determinada> FN si
Definiciones formales: RELACIÓN (4)
2 Estructura de datos relacional
R e...
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• Percibida por usuarios como una colección de relaciones
– de diversos grados (nº de atributos)
Definiciones formales: ...
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• Qué es una Relación
Recopilando…
• Qué es un Dominio
• Cuáles son las propiedades de una Relación
• Diferencias entre ...
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• Informan al SGBD de restricciones del mundo real
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3 Características generales de integr...
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• Claves como restricción de integridad
CLIENTE (codCliente nombre ciudad telefono )
3 Características generales de
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• Conjunto de atributos FK de una relación R2, tal que:
3 Características generales de
integridad de datos
Clave Ajena ...
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3 Características generales de
integridad de datos
Clave Ajena (Externa o Foránea) (3)
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• Diagrama Referencial
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3 Características generales de
integridad de datos
Clave Ajena (Externa o...
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• ¿Cómo evita el SGBD esos estados incorrectos?
3 Características generales de
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Mantenimiento de la ...
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R2 ⎯→ R1
3 Características generales de
integridad de datos
Mantenimiento de la Integridad Referencial (4)
Operación: M...
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R2 ⎯→ R1
3 Características generales de
integridad de datos
Mantenimiento de la Integridad Referencial (6)
Operación: I...
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• En el mundo real existe...
– información perdida fechaNacimiento desconocida
3 Características generales de
integrida...
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• Hemos de extender la definición de clave ajena
3 Características generales de
integridad de datos
Implicaciones de lo...
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R2 ⎯→ R1
3 Características generales de
integridad de datos
Implicaciones de los nulos en la integridad (y 4)
Operación...
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• Definir la restricción de integridad de entidad
Recopilando…
• Definir la restricción de integridad referencial
• Exp...
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Esquema “PRODUCTORA”
PELICULA (codP:CODPEL, titulo:TITULOS, año:AÑO, genero:GENEROS, guion:CODGUI,
director:CODDIR, dir...
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El resultado de cualquier operación del álgebra
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Álgebra Relacional
Clausura relacional
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Sean R ( r1, r2,..., rn ), S ( s1, s2, ..., sn )
• Relaciones R y S compatibles en tipo si tienen el
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R―S, con R y S compatibles en tipo, es una relación tal que:
Esquema: el de R (o S)
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Álgebra Relacional
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• En matemáticas, A Χ B = { (a,b) / a∈A y b∈B }
• Relación = conjunto de tuplas,
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Álgebra Relaci...
27
• El esquema de la relación resultante de R Χ S
debe estar bien formado (nombres de atributos únicos)
Álgebra Relaciona...
28
• Obtener un subconjunto de las tuplas de una relación
para las cuales se satisface una condición de selección
Álgebra ...
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• Mecanismo de selección del sistema
– Aplica <condición> a cada tupla individual de <relación>, sustituyendo
d t ib t ...
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• Sólo interesan algunos atributos de una relación
• Se proyecta la relación sobre esos atributos
R t i ió P ió
Álgebra...
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• La operación proyección no es conmutativa
∏ (∏ (R)) ∏ (∏ (R))
Álgebra Relacional
Proyección de una relación (y 3)
∏li...
32
• Combina las tuplas relacionadas de dos relaciones
en una sola tupla
Álgebra Relacional
Reunión o Join entre dos relac...
33
• Forma General para relaciones A(a1, a2, ... an) y B(b1, b2, ... bm):
A < di ió d ió >B
Álgebra Relacional
Reunión o J...
34
• La reunión más común es la que implica comparación
de igualdad ( θ ≡ = ) EQUI-REUNIÓN (o REUNIÓN, a secas)
* A t i l ...
35
• En general, sea A con nA tuplas y B con nB tuplas, entonces
R ← A <condición de reunión> B cumple que 0 ≤ nR ≤ nA *nB...
36
R(a, b, c)
S(b, d)
Álgebra Relacional
Reunión natural entre relaciones (2)
S b d
3 -4
1
R a b c
10 1 100
20 3 100
T1 ← ...
37
Sean las relaciones A(a1, a2, ... an, b1, b2, ... bm) y B(b1, b2, ...bm)
• A÷B es una relación tal que:
Álgebra Relacio...
38
• Algunas consultas comunes no pueden expresarse con las
operaciones estándar del Álgebra Relacional
A li ió d d i i di...
39
Álgebra Relacional
Funciones de agregados (2)
ACTOR
a9AG1 AG8
R PROMEDIO_cache
Media del cache de a1... a10
a1
a10
a2
a...
40
• Ejemplos:
1. Códigos de Películas, número de actores en cada película y su paga media
R(codpeli numActores pagaMedia)...
41
• No pueden expresarse en el Álgebra Relacional
• Se aplican a una referencia recursiva entre tuplas del mismo
ti ( l d...
42
• Extensión de la operación REUNIÓN
• Permiten conservar todas las tuplas en A o B o ambas,
Álgebra Relacional
Reunión ...
43
Álgebra Relacional
Reunión externa entre relaciones (3)
ACTOR nomAc ... agencia ...
Carmelo Gómez A23
M í P j lt A03
AG...
44
Álgebra Relacional
Ejercicios II
Tema 2. Modelo relacional de datos 87
• Lenguaje formal para BD Relacionales
• Basado ...
45
• Poder expresivo idéntico de álgebra y cálculo relacionales
Cualquier obtención de datos especificada en el Álgebra
Re...
46
• Obtención de algunos atributos de las tuplas seleccionadas
{ <lista atributos> | COND(t) }
Cálculo Relacional
Expresi...
47
• Átomos
– R(ti) el intervalo de la variable de tupla ti es la relación R
t t b
Cálculo Relacional
Expresión del CRT: p...
48
• Fórmula bien formada (fbf)
– Definición recursiva
Cálculo Relacional
Expresión del CRT: punto de vista formal (4)
D1....
49
• Variable de tupla libre y ligada en una fbf
formal
– Si F ≡ átomo cualquier ocurrencia de una variable de tupla t
Cál...
50
• Fórmula bien formada (continuación)
Si l fó l d (t d i bl li d tifi d )
Cálculo Relacional
Expresión del CRT: punto d...
51
Cálculo Relacional
Ejercicios
Tema 2. Modelo relacional de datos 101
Structured Query Language (lenguaje estructurado d...
52
• Lenguaje de bases de datos completo (no sólo «de consulta»)
– Definición y Manipulación de Datos (LDD + LMD)
– Defini...
53
• SQL-92 vs. Modelo Relacional Formal
– No utiliza los términos formales relación, atributo, tupla…,
sino tabla, column...
54
• Orden SELECT:
Instrucción básica de
obtención de
SELECT <lista columnas>
FROM <lista tablas>
WHERE <condición>
SQL-92...
55
• Cualquier nº de condiciones selección/reunión en SELECT
* Para cada proyecto ubicado en Santiago, obtener el nº del p...
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• Selección incondicional
–Equivale a una condición TRUE para todas las filas
l ió d t d l fil d
SQL-92
Consultas básic...
57
• Operaciones aritméticas
– Aplicación de operadores aritméticos ( + - * / ) sobre valores numéricos
* Salarios de los ...
58
• Puede utilizarse seudónimos para acortar nombres de tabla dentro de
las consultas con calificación:
SQL-92
Consultas ...
59
• SQL permite presentar las filas resultado de una consulta
de forma ordenada: Cláusula ORDER BY
– Ordenación según val...
60
• Operaciones de conjuntos
– UNION( ∪ ), INTERSECT( ∩ ), EXCEPT ( — ) (minus en ORACLE)
– Resultado: conjunto de filas ...
61
• Operador ANY (o SOME)
v <op> ANY V o v <op> SOME V ,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, <>, = }
– Compara un valor individual v co...
62
• Operador IN (otro uso del mismo operador)
t IN S
– indica si la fila t pertenece al conjunto de filas S (subconsulta)...
63
• Coincidencia de nombres de columnas en las consultas
exterior y anidada Ambigüedad
* Nombre y apellidos de cada emple...
64
• Operador EXISTS (S): comprobación de tablas vacías
–Devuelve TRUE si la tabla S contiene al menos una fila
–Devuelve ...
65
• Null
– Ausencia o desconocimiento de información
– Comparar NULL con cualquier cosa da FALSE
Nulos
SQL-92
– Comparar ...
66
• Función COUNT( )
– Cuenta el número de filas o de valores especificados en una consulta
• Funciones SUM( ), MAX( ), M...
67
• Es posible que una consulta anidada y correlacionada con
otra exterior, incluya una función agregada
Funciones agrega...
68
• Cláusula HAVING
– Siempre junto a GROUP BY
– Condición que deben cumplir los grupos de filas asociados a
Agrupación (...
69
• Reunión especificada en la cláusula FROM de una consulta
• Hasta ahora la hemos especificado en cláusulas FROM y WHER...
70
• Es el tipo de reunión “por defecto”
SELECT ...
FROM ( R1 JOIN R2 ON <condición reunión> )
Reunión Interna de tablas (...
71
• Útil si en una reunión se necesita obtener las filas…
– con valor NULL en las columnas de reunión, o
– sin correspond...
72
• Orden de evaluación de las cláusulas:
1) FROM (es decir, la reunión o join de tablas, si se especifica más de una)
Ev...
73
• Orden INSERT
– Añade una fila completa a una tabla
– Incluye nombre de la tabla y lista de valores para las columnas,...
74
• Si SGBD con implementación total de SQL-92
- El SGBD maneja e impone toda RI definida en esquema de BD (LDD)
• Si SGB...
75
• Orden DELETE
– Elimina filas completas de una tabla
– Sólo una tabla en cláusula FROM
Eliminación de datos
SQL-92
– S...
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• Modificación de varias filas a la vez con UPDATE
* Conceder a todo empleado del departamento de Investigación un aume...
Base de datos
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  1. 1. 1 Modelo Relacional de Datos Competencias específicas a adquirir (I) • Describir la terminología y principios fundamentales del modelo de datos relacional formal. • Describir los conceptos de integridad de entidad, integridad referencial y nulos en el modelo relacional. • Construir consultas de bases de datos empleando las sentencias del álgebra relacional y del cálculo relacional de tuplas, así como del lenguaje estándar SQL-92 Tema 2. Modelo relacional de datos SQL 92. 1 Modelo Relacional de Datos Competencias específicas a adquirir (I) • Construir, depurar y ejecutar sentencias SQL de obtención y modificación de información almacenada en una base de datos relacional. • Construir y ejecutar sentencias SQL de definición de datos, es decir, de creación, alteración y eliminación de los elementos que componen un esquema de bases de datos relacional: esquema, tablas, vistas, restricciones, etc. • Construir depurar y ejecutar programas para el acceso y gestión de la Tema 2. Modelo relacional de datos • Construir, depurar y ejecutar programas para el acceso y gestión de la información almacenada en una base de datos (procedimientos, funciones, disparadores, SQL embebido, entornos de cuarta generación, etc • Acceder a las bases de datos relacionales desde un lenguaje de programación 2
  2. 2. 2 Modelo relacional de datos ContenidosContenidos Presentación y orígenes del modelo relacional Estructura de datos relacional Características generales de integridad de datos Manipulación de datos: lenguajes relacionales Á Tema 2. Modelo relacional de datos Álgebra relacional Cálculo relacional de tuplas SQL-92 Programación con SQL 3 Modelo relacional de datos Bibliografía • [D 2001] capítulos 2 y 9; • [EN 2007] capítulos 5 a 9; • [CB 2005] capítulos 3 a 7; Tema 2. Modelo relacional de datos • [SKS 2002] capítulos 3 y 4; • [ACPT 1999] capítulos 2 y 4; • [DD 1996] capítulos 7 a 13. 4
  3. 3. 3 • Introducido por Codd, 1970 1 Presentación y orígenes del MR • Es un Modelo de Datos Lógico - de Representación - (basado en registros) • El modelo más usado en las aplicaciones comerciales de procesamiento de datos convencional • Dividido en 3 partes: Tema 2. Modelo relacional de datos Dividido en 3 partes: 1. Estructura de Datos 2. Integridad de Datos (características generales) 3. Manipulación de Datos 5 Base de Datos = Conjunto de Relaciones • Relación – Estructura de datos fundamental del modelo 2 Estructura de datos relacional Estructura de datos fundamental del modelo – Tiene un nombre y representa una entidad genérica – Conjunto de tuplas • Cada tupla representa una entidad concreta – Compuesta de atributos con nombre (y dominio) • Cada atributo representa un atributo de la entidad – Representada mediante una tabla con filas y columnas Tema 2. Modelo relacional de datos • Modelo basado en Teoría matemática – Analogía entre “Relación” (concepto matemático) y “Tabla” – Teoría de Conjuntos y Lógica de Predicados de 1er orden » Sólida Base Formal 6
  4. 4. 4 2 Estructura de datos relacional La relación PELICULA --- -- Ciencia-ficción, Drama,Thriller, Comedia... --- -- 2002, 1997, 1999, 2001, 1994, 1972... Italia,Argentina, España, EEUU, Francia,Japón.. --- -- ominios Títulos Nombres Géneros Años Países Tiempo título director género rodaje nacionalidad duración Amores Perros A. González Drama 2000 México 145 The Matrix A. Wachowsky Ciencia-ficción 1999 EEUU 138 Torrente S. Segura Comedia 1997 España 110 N i N Ló P li i 2001 E ñ 118 tuplas inalidad - --- -- - - --- -- - , , p - --- -- - do Tema 2. Modelo relacional de datos Nos miran N. López Policiaco 2001 España 118 Amelie J. P. Jeunet Comedia 2001 Francia 122 Los lunes al sol F. León Drama 2002 España 117 cardi grado atributos 7 Términos básicos 2 Estructura de datos relacional Modelo Relacional Procesamiento de Ficheros Formal SQL-92 Relación Tabla Fichero Tupla Si la tupla t está en la relación R, entonces t∈R Fila Registro concreto Atributo Debe tener un nombre único dentro de cada relación cabecera de Columna Nombre de Campo de registro di lid d ó Tema 2. Modelo relacional de datos Cardinalidad nº de tuplas en una relación = Grado nº atributos en una relación = Dominio colección de valores permitidos para ciertos atributos = 8
  5. 5. 5 • Conjunto de valores atómicos del mismo tipo, donde toman su valor los atributos Definiciones formales: DOMINIO 2 Estructura de datos relacional – La definición de dominios forma parte de la definición de la BD – Cada atributo definido sobre un ÚNICO dominio OBLIGATORIO – Si A, B representan un mismo concepto, A y B con mismo dominio – Dominio D puede contener valores no tomados por ningún atributo {valores de A} ⊆ Dominio(A) Tema 2. Modelo relacional de datos • Comparaciones Restringidas a Dominio – La comparación de dos atributos sólo tiene sentido si ambos toman valores del mismo dominio – Si el SGBD soporta dominios, podrá detectar este tipo de errores 9 Una relación R, sobre conjunto de dominios D1, D2 ... Dn se compone de dos partes: Definiciones formales: RELACIÓN (1) 2 Estructura de datos relacional p p • Esquema o Cabecera Conjunto de pares Atributo:Dominio { (A1:D1), (A2:D2) ... (An:Dn) } – Cada Aj tiene asociado sólo un Dj – Los Di no tienen por qué ser distintos entre sí Tema 2. Modelo relacional de datos i • Estado, Cuerpo o Instancia – Conjunto de tuplas que contiene en un instante concreto – tupla = conjunto de pares Atributo:Valor { { (A1:vi1), (A2:vi2) ... (An:vin) } }, donde i=1..m 10
  6. 6. 6 Un esquema de relación: PELICULA (titulo:Titulos, duracion:Tiempo, director:Nombres, estreno:Fechas) Definiciones formales: RELACIÓN (2) 2 Estructura de datos relacional Un estado de la relación: { { (titulo:Torrente), (duracion:110), (director:S.Segura), (estreno:1997) } { (titulo:The Matrix), (duracion:138), (director:A.Wachowski), (estreno:1999) } ... } • El estado de una relación es variable en el tiempo – nuevas tuplas, modificación o borrado de existentes Tema 2. Modelo relacional de datos • El esquema no suele variar costoso: · reescritura de “miles” de tuplas · ¿valores de nuevos atributos para tuplas ya existentes? – Suele incluir un conjunto de Reglas de Integridad (se verá) 11 • Propiedades de una Relación 1 No e i ten t plas epetidas Definiciones formales: RELACIÓN (3) 2 Estructura de datos relacional 1. No existen tuplas repetidas 2. Las tuplas no están ordenadas 3. Los atributos no están ordenados esquema = conjunto de pares Atributo:Dominio 4 Los valores de atributos son Atómicos estado = conjunto matemático de tuplas Tema 2. Modelo relacional de datos 4. Los valores de atributos son Atómicos dominio = conjunto de valores atómicos Intersección fila/columna = un solo valor (no lista de valores) Si R cumple esta propiedad, R está en 1FN 12
  7. 7. 7 • FORMAS NORMALES R está en <determinada> FN si Definiciones formales: RELACIÓN (4) 2 Estructura de datos relacional R está en determinada FN si cumple <cierto> conjunto de condiciones o restricciones necesarias para estar bien diseñada de acuerdo con el modelo relacional de datos. • Toda relación ha de estar en 1FN (estructura de datos simple) Tema 2. Modelo relacional de datos 13 • Relación vs. Tabla – Relación: Representación abstracta de un elemento de datos Definiciones formales: RELACIÓN (5) 2 Estructura de datos relacional Relación: Representación abstracta de un elemento de datos – Tabla: Representación concreta de tal elemento abstracto – Ventajas Representación muy sencilla (tabla) del elemento abstracto básico (relación) del Modelo Relacional á l d l d Tema 2. Modelo relacional de datos Fácil de utilizar, entender, razonar... – Inconveniente Aparente orden entre filas y entre columnas de la tabla 14
  8. 8. 8 • Percibida por usuarios como una colección de relaciones – de diversos grados (nº de atributos) Definiciones formales: BD RELACIONAL (1) 2 Estructura de datos relacional g ( ) – que varían con el tiempo (nº de tuplas, estado) • Las relaciones (tablas) son la estructura lógica de la BD – Niveles externo y conceptual ANSI/X3/SPARC • Toda BDR cumple el Principio de Información: Todo contenido de información de la BD está representado d ól f l lí it Tema 2. Modelo relacional de datos de una y sólo una forma: como valores explícitos dentro de posiciones de columnas dentro de filas dentro de tablas • Conexión lógica entre Relaciones (vínculo o interrelación) – Representada mediante valores – No existen punteros (visibles al usuario) 15 • En una BDR distinguimos... – Esquema de base de datos Definiciones formales: BD RELACIONAL (2) 2 Estructura de datos relacional Esquema de base de datos Descripción de la base de datos Conjunto de esquemas de relación PELICULA ( titulo:Títulos, director:Nombres, género:Géneros, rodaje:Años, nacionalidad:Países, duración:Tiempo ) ACTOR ( nombre:Nombres, nombreArtistico: Nombres, agente:Nombres, cache:Dinero ) DIRECTOR ( b N b i lid d P í P i Tít l ) Tema 2. Modelo relacional de datos DIRECTOR ( nombre:Nombres, nacionalidad:Países, operaPrima:Títulos ) ... – Estado o instancia de base de datos Visión del contenido de la base de datos en cierto instante Conjunto de estados de relación 16
  9. 9. 9 • Qué es una Relación Recopilando… • Qué es un Dominio • Cuáles son las propiedades de una Relación • Diferencias entre Relación y Tabla Tema 2. Modelo relacional de datos Diferencias entre Relación y Tabla • Rol de las relaciones en la arquitectura ANSI/SPARC 17 • Todo estado de BD refleja la realidad – es un modelo de una porción del mundo real (minimundo) 3 Características generales de integridad de datos • Algunas configuraciones de valores NO tienen SENTIDO – pues no representan ningún estado posible del minimundo 2 personas distintas con el mismo DNI Un empleado sin NSS Un alumno con -29 años Una película sin director Tema 2. Modelo relacional de datos Definición de la BD (esquema) necesita incluir REGLAS DE INTEGRIDAD 18
  10. 10. 10 • Informan al SGBD de restricciones del mundo real A í l SGBD it fi i d d t i ibl 3 Características generales de integridad de datos Reglas de integridad • Así, el SGBD evita configuraciones de datos imposibles • Aumentan la capacidad expresiva del modelo relacional • Cumplen que: • Forman parte de la base de datos • Se cumplen para cualquier estado de la BD • No varían con el tiempo • Son específicas de cada BD particular pero el Tema 2. Modelo relacional de datos Claves Candidatas y Primarias Claves Ajenas (o foráneas o externas) • Son específicas de cada BD particular, pero el Modelo Relacional incluye... características generales de integridad importantes y necesarias en toda BD 19 Sea R una relación R(A1:D1 , A2:D2 ,... An:Dn ) 3 Características generales de integridad de datos Superclave y Clave de una relación • Una superclave de R es un subconjunto SK de atributos tal que cumple la restricción de Unicidad: No existen dos tuplas distintas con la misma combinación de valores para SK • Una clave de R es una superclave tal que cumple la restricción de Irreductibilidad: Tema 2. Modelo relacional de datos restricción de Irreductibilidad: Ningún subconjunto de CK cumple la r. Unicidad • Clave Simple (1 atributo) o Compuesta (varios atributos) • Cada clave es una restricción de integridad 20
  11. 11. 11 • Claves como restricción de integridad CLIENTE (codCliente nombre ciudad telefono ) 3 Características generales de integridad de datos Superclave y Clave: Ejemplos CLIENTE (codCliente, nombre, ciudad, telefono,...) ¿Qué implicaciones tiene establecer como clave... a) CK = {codCliente, ciudad} b) CK = {codCliente} …? • Varias claves en una relación «Relación para registrar las visitas de pacientes a sus médicos de familia. Un mismo i t d i it édi i i dí Tema 2. Modelo relacional de datos paciente puede visitar a su médico varias veces en un mismo día» VISITAMEDICA (nssPaciente, historial, fecha, hora, numVisita, medico, observ) Claves (VISITAMEDICA)={ {nssPaciente, numVisita}, {nssPaciente, fecha, hora}, {historial, numVisita}, {historial, fecha, hora} } 21 • Si R tiene varias claves Claves Candidatas Claves (ACTOR) = { {nombre} {nombreArtistico} } 3 Características generales de integridad de datos Clave Candidata, Primaria y Alternativa Claves (ACTOR) = { {nombre}, {nombreArtistico} } Claves (EMPLEADO) = { {dni}, {nombre, fechaNac}, {nss} } • La Clave Primaria (Primary Key, PK ) es la clave candidata elegida para identificar las tuplas de R Clave Primaria (ACTOR) = {nombreArtistico} Clave Primaria (EMPLEADO) = {nss} Tema 2. Modelo relacional de datos • Las Claves Alternativas (Alternative Keys, AK) son el resto de claves candidatas Claves Alternativas (ACTOR) = {nombre} Claves Alternativas (EMPLEADO) = { {dni}, {nombre, fechaNac} } 22
  12. 12. 12 • Conjunto de atributos FK de una relación R2, tal que: 3 Características generales de integridad de datos Clave Ajena (Externa o Foránea) 1. Existe otra relación R1 con clave primaria PK , y 2. Cada valor de FK en R2 es idéntico al de PK en alguna tupla de R1 Conjunto de atributos de una relación que hace referencia a la clave primaria de otra relación (o la misma) • PELICULA (título, género, duración, director, ...) DIRECTOR (nombre, nacionalidad, ...) Tema 2. Modelo relacional de datos ( ) • EMPLEADO (codEmp, nombre, jefe, nss, ...) • LIBRO (título, isbn, autor, editorial, edición, año, ...) ESCRITOR (dni, nombre, ...) ARTICULO (título, tema, autor, revista, página, ...) 23 • Cada componente de una FK debe estar definido 3 Características generales de integridad de datos Clave Ajena (Externa o Foránea) (2) sobre el mismo dominio que el correspondiente atributo de la PK a la que referencia PACIENTE (nss, nombre, dirección, ...) HISTORIAL (nss, especialidad, fechaApert, ...) VISITA (nss, especialidad, numVisita, fecha, ...) • Clave Ajena Simple o Compuesta Tema 2. Modelo relacional de datos • Clave Ajena Simple o Compuesta • El uso de Claves Ajenas facilita... – Eliminación de la Redundancia: Integridad entre ficheros – Mecanismo del Modelo Relacional de datos para establecer VÍNCULOS ENTRE RELACIONES 24
  13. 13. 13 CUENTA 3 Características generales de integridad de datos Clave Ajena (Externa o Foránea) (3) número saldo ... Cada cliente sólo puede tener CLIENTE nombre dirección ciudad cuenta G í A G Ví 6 M i 200 200 35000 505 40000 821 50000 ... Cada cliente sólo puede tener una cuenta a su nombre. Una cuenta puede tener más de un cliente como titular. Vínculo Cliente- Tema 2. Modelo relacional de datos García, A Gran Vía, 6 Murcia 200 López, B Ronda Norte, 3 Murcia 821 Azorín, C Paseo Nuevo, 9 Valencia 505 Pérez, C Plaza Mayor, 2 Valencia 505 ... Cuenta 25 • Restricción de Integridad Referencial 3 Características generales de integridad de datos Clave Ajena (Externa o Foránea) (4) Todo valor de una FK debe coincidir con un valor en la correspondiente PK – La BD no debe contener claves ajenas sin correspondencia: Si una tupla en una relación hace referencia a otra relación, debe referirse a una tupla existente en esa relación ESCRITORARTICULO FK Tema 2. Modelo relacional de datos • Puede existir algún valor de PK al que NO haga referencia ningún valor de la FK – ESCRITOR que no haya escrito artículos: ninguna tupla de ARTICULO hará referencia a la tupla correspondiente a dicho escritor ESCRITORARTICULO 26
  14. 14. 14 • Diagrama Referencial E ió d l i t i d Cl Aj 3 Características generales de integridad de datos Clave Ajena (Externa o Foránea) (y 5) – Expresión de la existencia de Claves Ajenas • Camino Referencial ESCRITOR dni nombre ... editorial LIBRO título isbn autor editorial ... ARTICULO título tema autor revista pág EDITORIAL nombre dirección ... Tema 2. Modelo relacional de datos ARTICULO título tema autor revista pág ... • Ciclo Referencial – Camino que empieza y acaba en la misma relación – Caso especial: Autorreferencia EMPLEADO codEmp ... jefe EMPL codEmp ... dep DEPTO codDep ... dire 27 • Las operaciones que no satisfacen –violan– la Integridad R f i l d j l BD t d i t 3 Características generales de integridad de datos Mantenimiento de la Integridad Referencial Referencial, dejan la BD en un estado incorrecto Ejemplo de un Hotel: – ¿Qué pasaría si se eliminara la tupla (501, D, ...) en HABITACIÓN? – ¿Y si se eliminara la tupla (100, D, ...)? – ¿Y si se anotara la ocupación de la habitación 900? OCUPACIÓN codClie habit ... CLI04 100 HABITACIÓN numHabit tipo ... 115 I Tema 2. Modelo relacional de datos CLI04 100 CLI02 420 CLI05 115 CLI10 100 115 I 420 I 100 D 304 D 405 I 501 D 28
  15. 15. 15 • ¿Cómo evita el SGBD esos estados incorrectos? 3 Características generales de integridad de datos Mantenimiento de la Integridad Referencial (2) El SGBD puede... Rechazar toda operación que pueda provocar un estado ilegal, o Aceptar (y ejecutar) tales operaciones, pero realizar acciones que restauren la integridad de los datos Di ñ d d l BD d ifi l SGBD Tema 2. Modelo relacional de datos Diseñador de la BD puede especificar al SGBD Acciones de Mantenimiento de la Integridad Referencial para que la BD SIEMPRE alcance un estado final legal 29 R2 ⎯→ R1 3 Características generales de integridad de datos Mantenimiento de la Integridad Referencial (3) Operación: Eliminar una tupla t de R1 que es referenciada por otras de R2 Ejemplo: Eliminar la tupla (100, D, ...) de HABITACIÓN Acciones posibles: 1. Rechazar la operación (acción por defecto) Sólo permite borrar t si ninguna otra tupla hace referencia a t Tema 2. Modelo relacional de datos Sólo permite borrar t si ninguna otra tupla hace referencia a t 2. Cascada. Propagar la eliminación 1º Borrar todas las tuplas de R2 que referencian a t 2º Eliminar t 3. Establecer nulos – (* se verá después *) 30
  16. 16. 16 R2 ⎯→ R1 3 Características generales de integridad de datos Mantenimiento de la Integridad Referencial (4) Operación: Modificar el valor de una FK a un valor no existente en la PK de R1 Ejemplo: Modificar (CLI02, 420,...) a (CLI02, 900,...) en OCUPACIÓN Acción: 1. Rechazar la operación (SIEMPRE) Tema 2. Modelo relacional de datos Intento de violación de la restricción de Integridad Referencial 31 Operación: Modificar el valor de la PK de una tupla t de R1 f i d t t l d R2 3 Características generales de integridad de datos Mantenimiento de la Integridad Referencial (5) que es referenciada por otras tuplas de R2 Ejemplo: Modificar la tupla (100, D,...) a (130, D,...) en HABITACIÓN Acciones posibles: 1. Rechazar la operación (acción por defecto) Sólo permite modificar la PK de t si ninguna tupla referencia a t 2. Cascada. Propagar la modificación Tema 2. Modelo relacional de datos p g - Toda tupla de R2 que referencia a t seguirá haciendolo: modificar su valor de FK al nuevo valor de la PK de t - Modificar el valor de la clave primaria de t 3. Establecer nulos – (* se verá después *) 32
  17. 17. 17 R2 ⎯→ R1 3 Características generales de integridad de datos Mantenimiento de la Integridad Referencial (6) Operación: Inserción de una tupla t en R2 cuyo valor de FK no se corresponde con ningún valor de la PK en ninguna tupla de R1 Ejemplo: Insertar una tupla (CLI03, 555, ...) en OCUPACIÓN Acciones posibles: - Rechazar la operación (SIEMPRE) Tema 2. Modelo relacional de datos ec a a a ope ac ó (S ) Intento de violación de la restricción de Integridad Referencial 33 • Encadenamiento de eliminaciones (análogo para Modificación) 3 Características generales de integridad de datos Mantenimiento de la Integridad Referencial (y 7) R3 R2 R1R2 → R1, Acción de Eliminación en Cascada R3 → R2, Acción de Eliminación XX - Eliminar una tupla de R1 eliminar tuplas de R2 que la referencian - Pero existen tuplas en R3 que referencian esas tuplas de R2... ¿cómo afecta la Acción de Eliminación XX en esta operación? Si XX = en CASCADA, no-problemo! eliminar esas tuplas de R3 Si XX = RECHAZAR La operación completa fallará R3 → R2 → R1 Tema 2. Modelo relacional de datos • Las operaciones de actualización en una BD son siempre atómicas: se realiza “TODO o NADA” PROFESOR → ÁREA → DEPARTAMENTO ASIGNATURA → TITULACIÓN → UNIVERSIDAD 34
  18. 18. 18 • En el mundo real existe... – información perdida fechaNacimiento desconocida 3 Características generales de integridad de datos Nulos – información perdida fechaNacimiento desconocida – ausencia de información ¿tiene teléfono? – valores no aplicables a ciertos atributos fechJubilac a empleado activo • Para representar estas situaciones en los sistemas de BD se utiliza el NULO (null) – Si una tupla tiene un atributo que contiene un nulo, significa que el valor real de tal atributo es desconocido Tema 2. Modelo relacional de datos – Es posible especificar si un atributo puede o no contener nulo nulo no es un valor en sí mismo, sino un indicador de ausencia de información No hay dos nulos iguales (num_telefono NULL ≠ edad NULL) 35 • Nulo y Claves Primarias 3 Características generales de integridad de datos Implicaciones de los nulos en la integridad Restricción de Integridad de Entidad: Ningún atributo componente de una clave primaria puede contener nulo EMPLEADO (codEmp, nss, nombre, telefono, depto, jefe...) ¿Qué pasaría si codEmp pudiera contener NULO? • Nulo y Claves Ajenas Tema 2. Modelo relacional de datos • Nulo y Claves Ajenas El Modelo Relacional permite nulo como valor de clave ajena depto = null empleados no asignados a ningún departamento jefe = null empleados sin jefe 36
  19. 19. 19 • Hemos de extender la definición de clave ajena 3 Características generales de integridad de datos Implicaciones de los nulos en la integridad (2) Sea R2 una relación. FK es una clave ajena en R2 si es un subconjunto de sus atributos tal que: 1. Existe otra relación R1 con clave primaria PK y 2. En todo momento, cada valor de FK en R2 a) es NULO, o b) es idéntico a un valor de PK en alguna tupla de R1 Tema 2. Modelo relacional de datos • Restricción de Integridad Referencial La Base de Datos no debe contener valores no nulos de clave ajena sin correspondencia 37 • Hay que extender algunas acciones de mantenimiento de l I t id d R f i l R2 R1 3 Características generales de integridad de datos Implicaciones de los nulos en la integridad (3) la Integridad Referencial: R2 ⎯→ R1 Operación: Eliminar una tupla t de R1 que es referenciada por otras de R2 Acciones posibles: 1. Rechazar la operación (acción por defecto) 2. Cascada. Propagar la eliminación Tema 2. Modelo relacional de datos 3. Establecer nulos Sólo si la FK de R2 permite NULO - Toda tupla de R2 que referencia a t pasa a contener NULL en FK - Eliminar la tupla t 38
  20. 20. 20 R2 ⎯→ R1 3 Características generales de integridad de datos Implicaciones de los nulos en la integridad (y 4) Operación: Modificar el valor de la PK de una tupla t de R1 que es referenciada por otras tuplas de R2 Acciones posibles: 1. Rechazar la operación (acción por defecto) 2. Cascada. Propagar la modificación 3. Establecer nulos Tema 2. Modelo relacional de datos 3. Establecer nulos Sólo si la FK de R2 permite NULO - Toda tupla de R2 que referencia a t pasa a contener NULL en FK - Modificar el valor de la PK de t 39 • Comprobar las claves candidatas (primaria y alternativas): No existen dos tuplas distintas con igual valor para una clave 3 Características generales de integridad de datos Resumiendo, el SGBD se encarga de... No existen dos tuplas distintas con igual valor para una clave Definición de BD : indicar los Atributos Componentes de las Claves Candidatas • Comprobar la restricción de Integridad de entidad Ningún atributo componente de una clave primaria contiene nulo Definición de BD : indicar los Atributos Componentes de la Clave Primaria • Comprobar la restricción de Integridad Referencial... El valor de la clave ajena en cualquier tupla o es nulo o coincide con Tema 2. Modelo relacional de datos El valor de la clave ajena en cualquier tupla, o es nulo, o coincide con un valor de clave primaria de alguna tupla en la relación referenciada Definición de BD : indicar los Atributos Componentes de las Claves Ajenas • ... y mantenerla frente operaciones que puedan violar la integridad Definición de BD : indicar Acciones de Mantenimiento de la Integridad Referencial 40
  21. 21. 21 • Definir la restricción de integridad de entidad Recopilando… • Definir la restricción de integridad referencial • Explicar el papel desempeñado por los valores nulos y sus implicaciones en la integridad Tema 2. Modelo relacional de datos 41 Dominio Definición del Dominio CODPEL enteros(3) CODGUI enteros(3) CODDIR enteros(3) CODDIS enteros(2) CODACT enteros(4) CODAGE enteros(2) SEXOS { M, F } TEXTO cadena caracteres variable (500) PORCENT enteros (2) DINERO enteros(9) NIF cadena caracteres fija (12) TITULOS cadena caracteres variable (120) GENEROS {comedia,drama,terror,suspense,accion,romantica,gore,pulp,roadmovie} PAISES {españa,francia,gran_bretaña,eeuu,australia,alemania,la_india,argentina} AÑOS AÑO Tema 2. Modelo relacional de datos AÑOS AÑO FECHAS FECHA NOMBRES cadena caracteres variable (35) APELLIDOS cadena caracteres variable (80) DOMICILIOS cadena caracteres variable (50) TELEFONOS cadena caracteres variable (15) TIPO_PAPEL {protagonista, secundario, reparto, figuracion} 42
  22. 22. 22 Esquema “PRODUCTORA” PELICULA (codP:CODPEL, titulo:TITULOS, año:AÑO, genero:GENEROS, guion:CODGUI, director:CODDIR, directorFotog:CODDIR, distrib:CODDIS, nacio:PAISES, estreno:FECHA, numOscar:enteros(2), taquilla:DINERO) DIRECTOR (codDir:CODDIR, nombre:NOMBRES, apellidos:APELLIDOS, nacio:PAISES, fechaNacim:FECHA operaPrima:CODPEL)fechaNacim:FECHA, operaPrima:CODPEL) DIREC_FOTOG (codDF:CODDIR, nombre:NOMBRES, apellidos:APELLIDOS, nacionalidad:PAISES, fechaNacim:FECHA, ultTrabajo:CODPEL) GUION (codG:CODGUI, titulo: TITULOS, resumen: TEXTO, nomAutorPpal:NOMBRES, fechaFin:FECHA, fechaEntrega:FECHA) DISTRIBUIDORA (codDis:CODDIS, nombre:NOMBRES, cif:NIF, direccion:DOMICILIO, telefono:TELEFONOS, porcentaje:PORCENT) Tema 2. Modelo relacional de datos ACTOR (codA:CODACT, nombre:NOMBRES, nomReal:NOMBRES, nacionalidad:PAISES, fechaNacim:FECHA, sexo:SEXOS, agencia:CODAGE, cache:DINERO) AGENCIA (codAg:CODAGE, nombre:NOMBRES, direccion:DOMICILIO, telefono:TELEFONOS) ACTUA_EN (actor:CODACT, film:CODPEL, papel:TIPO_PAPEL, paga:DINERO) 43 • Definida por Codd, 1972 • Colección de operadores que toman relaciones como operandos y devuelven relaciones como resultado 4 Manipulación de datos 4.1. Álgebra Relacional operandos y devuelven relaciones como resultado – Operadores tradicionales sobre conjuntos unión intersección diferencia producto cartesiano Los operandos son relaciones, y NO conjuntos arbitrarios Tema 2. Modelo relacional de datos operaciones adaptadas a relaciones (tipo especial de conjuntos) – Operadores relacionales especiales restricción proyección reunión ( join ) división 44
  23. 23. 23 El resultado de cualquier operación del álgebra relacional es otra relación Álgebra Relacional Clausura relacional ☺ la salida de una operación puede ser entrada (operando) de otra Expresiones Anidadas Sus operandos son otras expresiones del álgebra Tema 2. Modelo relacional de datos (en lugar de nombres de relación) 45 • En matemáticas, A∪B = { e / e∈A y-o e∈B } • Relación = conjunto de tuplas ibl h l ió d d l i R S Álgebra Relacional Compatibilidad de tipos (o con la unión) es posible hacer la unión de dos relaciones R y S • R∪S = { t / t∈R y-o t∈S } – Conjunto de todas las tuplas que están en R y/o en S – Sin embargo... PELICULA ∪ DIRECTOR es un conjunto, pero no es una relación Las relaciones deben ser homogéneas: no pueden Tema 2. Modelo relacional de datos Las relaciones deben ser homogéneas: no pueden contener mezcla de tuplas de distintos tipos – Ha de mantenerse la Propiedad de Clausura: el resultado de la operación DEBE ser una relación » Las relaciones de entrada deben ser de tipos compatibles 46
  24. 24. 24 Sean R ( r1, r2,..., rn ), S ( s1, s2, ..., sn ) • Relaciones R y S compatibles en tipo si tienen el “ i ” d i Álgebra Relacional Compatibilidad de tipos (y 2) “mismo” esquema, es decir: 1. Igual número de atributos: grado(R) = grado(S) = n 2. Atributos correspondientes definidos sobre el mismo dominio: dom(ri) = dom(si) ,, i = 1, 2, ..., n Ejemplo DIRECTOR DIR FOTOG son de tipos compatibles Tema 2. Modelo relacional de datos Ejemplo: DIRECTOR y DIR_FOTOG son de tipos compatibles UNIÓN, INTERSECCIÓN, DIFERENCIA necesitan operandos compatibles en tipo PRODUCTO CARTESIANO no necesita compatibilidad de tipo en sus operandos 47 R∪S, con R y S compatibles en tipo, es una relación tal que: Esquema: el de R (o S) Álgebra Relacional Unión de relaciones Estado: conjunto de tuplas que están en R, en S o en ambas Las tuplas repetidas se eliminan (por definición) Ejemplo: DIRECTOR ∪ DIR_FOTOG R∩S, con R y S compatibles en tipo, es una relación tal que: Intersección de relaciones Tema 2. Modelo relacional de datos , y p p , q Esquema: el de R (o S) Estado: conjunto de tuplas que están a la vez en R y en S Ejemplo: DIRECTOR ∩ DIR_FOTOG 48
  25. 25. 25 R―S, con R y S compatibles en tipo, es una relación tal que: Esquema: el de R (o S) á R S Álgebra Relacional Diferencia entre relaciones Estado: conjunto de tuplas que están en R, pero NO en S operación con «cierta direccionalidad», como la resta aritmética Ejemplo: DIRECTOR ― DIR_FOTOG • La propiedad de clausura relacional permite aplicar una operación tras otra Secuencias de operaciones Tema 2. Modelo relacional de datos operación tras otra Sean R, S, T relaciones de tipos compatibles, – Única expresión: expresiones anidadas R ∩ ( S ∪ T ) – Varias expresiones: relaciones intermedias con nombre A ← S ∪ T B ← R ∩ A 49 Álgebra Relacional • Por defecto, los atributos de la relación resultado de una operación heredan los nombres de los del operando más Renombramiento de atributos operación heredan los nombres de los del operando más a la izquierda DIR ← DIRECTOR ∪ DIR_FOTOG Los atributos de DIR tienen los mismos nombres que los de DIRECTOR • Se puede indicar una lista con nuevos nombres para los atributos de la relación resultado: DIR(codDir nomDir apeDir nacDir fechaNac pelic) ← DIRECTOR ∪ DIR FOTOG Tema 2. Modelo relacional de datos DIR(codDir,nomDir,apeDir,nacDir,fechaNac,pelic) ← DIRECTOR ∪ DIR_FOTOG 50
  26. 26. 26 • En matemáticas, A Χ B = { (a,b) / a∈A y b∈B } • Relación = conjunto de tuplas, ibl l d t t i t l i R S Álgebra Relacional Producto Cartesiano entre relaciones es posible el producto cartesiano entre relaciones R y S • R Χ S = { (tR,tS) / tR∈R y tS∈S } – Conjunto de pares ordenados de tuplas de R y S – Pero ha de conservarse la Propiedad de Clausura: » El resultado debe ser un conjunto de tuplas (no de pares de) Tema 2. Modelo relacional de datos Producto Cartesiano Ampliado, pues cada par ordenado es sustituido por la tupla resultante de la combinación de las dos tuplas origen 51 • R Χ S, con R y S cualesquiera, es una relación tal que: Esquema: combinación (unión) de los esquemas de R y S Álgebra Relacional Producto Cartesiano entre relaciones (2) Estado: conjunto de todas las tuplas formadas por las posibles combinaciones de cada tupla de R con cada tupla de S Ejemplo: PELICULA Χ DIRECTOR Obtiene un conjunto de tuplas tales que cada una es la combinación de una tupla de PELICULA y otra de DIRECTOR Tema 2. Modelo relacional de datos • Operación sin demasiada importancia práctica – No se tiene más información a la salida que a la entrada – pero es necesaria para definir la operación REUNIÓN (JOIN) 52
  27. 27. 27 • El esquema de la relación resultante de R Χ S debe estar bien formado (nombres de atributos únicos) Álgebra Relacional Producto Cartesiano entre relaciones (y 3) • Si R y S tienen atributos con igual nombre, R Χ S tendría ¡dos atributos nombrados igual! ko! ACTOR Χ AGENCIA “colisión” de nombres en atributo “nombre” • Soluciones posibles: 1. Renombrar atributos de una relación, antes del producto AGENCIA_2(codAge, nomAge, direccion, telefono) ← AGENCIA Tema 2. Modelo relacional de datos RESULTADO ← ACTOR Χ AGENCIA_2 2. Prefijar atributos con el nombre de su tabla, en la tabla resultado RESULTADO(codA, ACTOR.nombre, nomreal,..., codAg, AGENCIA.nombre, ...) ← ACTOR Χ AGENCIA 53 R, S, T relaciones de tipos compatibles • Asociativa Álgebra Relacional Propiedades de los operadores relacionales ( R ∪ S ) ∪ T ≡ R ∪ ( S ∪ T ) ≡ R ∪ S ∪ T ( R ∩ S ) ∩ T ≡ R ∩ ( S ∩ T ) ≡ R ∩ S ∩ T ( R Χ S ) Χ T ≡ R Χ ( S Χ T) ≡ R Χ S Χ T • Conmutativa R ∪ S ≡ S ∪ R R ∩ S ≡ S ∩ R Tema 2. Modelo relacional de datos R Χ S ≡ S Χ R • La diferencia no cumple ninguna de estas propiedades El producto cartesiano “normal” no las cumple, pero sí el “ampliado” 54
  28. 28. 28 • Obtener un subconjunto de las tuplas de una relación para las cuales se satisface una condición de selección Álgebra Relacional Restricción de una relación σ σ<condición> (<relación>) • Resultado: Relación (conjunto de tuplas) con atributos de <relación> • <condición> es una expresión booleana… – Especificada en términos de atributos de <relación> – Compuesta por una o más cláusulas, del tipo: Tema 2. Modelo relacional de datos p p , p <nomAtrib> <opComp> <cte> o bien <nomAtrib> <opComp> <nomAtrib> • <opComp> operador de comparación ∈ {=, <, ≤, >, ≥, ≠} • <cte> valor constante ∈ dominio del atributo <nomAtrib> • Cláusulas conectadas por operadores booleanos AND, OR, NOT 55 • Ejemplos: * Tuplas de actores representados por la agencia número 2 Álgebra Relacional Restricción de una relación (2) σagencia=2 (ACTOR) * Actores cuyo caché rebasa los 30.000€ σcache>30000 (ACTOR) * Actores representados por la agencia número 2 cuyo cache no llega Tema 2. Modelo relacional de datos Actores representados por la agencia número 2, cuyo cache no llega a los 22.000€, o bien por la agencia 4 y con caché superior a 32.000€ σ(agencia=2 AND cache<25000) OR (agencia=4 AND cache>35000) (ACTOR) 56
  29. 29. 29 • Mecanismo de selección del sistema – Aplica <condición> a cada tupla individual de <relación>, sustituyendo d t ib t l l t l Álgebra Relacional Restricción de una relación (3) cada atributo por su valor en la tupla – Si <condición> es TRUE, la tupla se selecciona para el resultado • Operador Restricción: Unario – Sólo se aplica a UNA relación Nunca puede seleccionar tuplas de más de una relación – Se aplica a UNA sola tupla a la vez Tema 2. Modelo relacional de datos <condición> nunca se refiere a más de una tupla • Grado(Relación Resultado) = Grado(Relación Origen) – Tienen los mismos atributos • Nº Tuplas(Relación Resultado) ≤ Nº Tuplas(Relación Origen) 57 • La operación restricción es conmutativa σ (σ (R))≡ σ (σ (R)) Álgebra Relacional Restricción de una relación (y 4) σcond1 (σcond2 (R))≡ σcond2 (σcond1 (R)) Esto permite … ̶ Secuencia de restricciones (selecciones) en cualquier orden ̶ Combinación de una secuencia de restricciones en una única restricción con una condición conjuntiva: Tema 2. Modelo relacional de datos σcond1(σcond2(...(σcondn(R))...))≡σcond1 AND cond2 AND...AND condn(R) 58
  30. 30. 30 • Sólo interesan algunos atributos de una relación • Se proyecta la relación sobre esos atributos R t i ió P ió Álgebra Relacional Proyección de una relación ∏ • Restricción vs. Proyección : – σselecciona algunas tuplas de la relación y desecha otras – ∏ selecciona ciertos atributos y desecha los demás ∏<listAtrib>(<relación>) • Resultado: Relación (conjunto de tuplas) cuyos atributos son ó Tema 2. Modelo relacional de datos sólo los de <listAtrib> y en ese orden • <listAtrib> lista de nombres de atributos de <relación> * Obtener el código, nombre y el caché de todos los actores ∏codA, nombre, cache(ACTOR) 59 • Si <listAtrib> no contiene atributos clave ¡tuplas repetidas! * Obt l i l i lid d d t d l t Álgebra Relacional Proyección de una relación (2) * Obtener la agencia y la nacionalidad de todos los actores ∏agencia, nacionalidad(ACTOR) » Eliminación implícita de duplicados – Resultado ≡ relación válida Tema 2. Modelo relacional de datos • Grado(Relación Resultado) = Nº atributos(<listAtrib>) • Nº Tuplas(Relación Resultado) ≤ Nº Tuplas(Relación Origen) y es igual (=) si <listAtrib> contiene una clave candidata 60
  31. 31. 31 • La operación proyección no es conmutativa ∏ (∏ (R)) ∏ (∏ (R)) Álgebra Relacional Proyección de una relación (y 3) ∏lista1 (∏lista2 (R))≠ ∏lista2 (∏lista1 (R)) • Además, siempre que lista1 ⊆ lista2, entonces... ∏lista1 (∏lista2 (R))= ∏lista1 (R) Tema 2. Modelo relacional de datos 61 Álgebra Relacional Ejercicios Tema 2. Modelo relacional de datos 62
  32. 32. 32 • Combina las tuplas relacionadas de dos relaciones en una sola tupla Álgebra Relacional Reunión o Join entre dos relaciones • Permite procesar vínculos entre relaciones * Datos de películas junto con los de su director correspondiente – Es necesario combinar cada tupla de PELÍCULA, p, con la tupla DIRECTOR, d, tal que el valor de codDir en d coincida con el de director en p Tema 2. Modelo relacional de datos – Se consigue aplicando la operación REUNIÓN a las dos relaciones R1 ← PELICULA director=codDir DIRECTOR 63 PELICULA ( codP, título, año, genero, guión, director, directorFotog, distrib, nacio, estreno, numOscar, taquilla ) DIRECTOR ( codDir, nombre, apellido, nacio, fechaNacim, óperaPrima ) Álgebra Relacional Reunión o Join entre dos relaciones (2) * Títulos de películas junto con nombre y apellido de su director – Se consigue aplicando la operación REUNIÓN a las dos relaciones – Y proyectando el resultado sobre los atributos requeridos R2←∏titulo,nombre,apellido (PELICULA director=codDir DIRECTOR) Tema 2. Modelo relacional de datos R2 titulo nombre apellido La caja 507 Enrique Urbizu Mensaka Salvador Gª Ruiz El viaje de Carol Imanol Uribe Airbag Juanma Bajo Ulloa 64
  33. 33. 33 • Forma General para relaciones A(a1, a2, ... an) y B(b1, b2, ... bm): A < di ió d ió >B Álgebra Relacional Reunión o Join entre dos relaciones (3) A <condición de reunión>B • Resultado: Relación con n+m atributos (a1, a2, ... an, b1, b2, ... bm) Esquema: unión de las cabeceras de A y B Estado: conjunto de tuplas, una por cada combinación de tuplas (una de A y otra de B) que satisface <condición de reunión> Tema 2. Modelo relacional de datos • Reunión vs. Producto Cartesiano – En el Producto Cartesiano aparecen todas las combinaciones posibles de tuplas de A y de B 65 • <condición de reunión> – Expresión booleana especificada en términos de atributos de A y B Álgebra Relacional Reunión o Join entre dos relaciones (4) – Evaluada para cada combinación (par) de tuplas: Si la cumplen, forman una nueva tupla de la relación resultado – Es de la forma: <condición> AND <condición> AND... AND <condición> donde: <condición> tiene la forma ai θ bj (condición de reunión general), y Tema 2. Modelo relacional de datos <condición> tiene la forma ai θ bj (condición de reunión general), y · ai es un atributo de A; bj es un atributo de B, · Dominio(ai) = Dominio(bj), · θ (theta) cumple que θ ∈ {=, <, ≤, >, ≥, ≠} • Reunión con condición de reunión general ≡ REUNIÓN THETA 66
  34. 34. 34 • La reunión más común es la que implica comparación de igualdad ( θ ≡ = ) EQUI-REUNIÓN (o REUNIÓN, a secas) * A t i l t Álgebra Relacional Reunión o Join entre dos relaciones (5) * Actores y agencias que los representan ACTOR agencia=codAg AGENCIA • Problema: colisión de nombres de atributos – Existen atributos nombrados igual en ACTOR y AGENCIA – Resultado con varios atributos de igual nombre ko! – Dos soluciones alternativas posibles: Tema 2. Modelo relacional de datos 1. Previo renombramiento de atributos de una relación AGENC(codAg, nomAg, dirAg, tel) ← AGENCIA R← ∏nombre, nomAg (ACTOR agencia=codAgAGENC) 2. Prefijar atributos con el nombre de su tabla R← ∏ACTOR.nombre,AGENCIA.nombre(ACTOR agencia=codAgAGENCIA) 67 • Las tuplas cuyos atributos de reunión son nulos, NO aparecen en la relación resultado Álgebra Relacional Reunión o Join entre dos relaciones (6) – Los actores que se auto-representan tienen NULL en atributo agencia – Sus tuplas no aparecen en ACTOR agencia=codAgAGENC • Las tuplas de una relación que no encuentran correspondencia en la otra, tampoco aparecen en la relación resultado Tema 2. Modelo relacional de datos relación resultado – Los actores que no han actuado en ninguna película, no aparecen en ninguna tupla de la tabla ACTUA_EN – Sus tuplas no aparecen en ACTOR codA=actorACTUA_EN 68
  35. 35. 35 • En general, sea A con nA tuplas y B con nB tuplas, entonces R ← A <condición de reunión> B cumple que 0 ≤ nR ≤ nA *nB Álgebra Relacional Reunión o Join entre dos relaciones (y 7) <condición de reunión> p q R A B • Si ninguna combinación de tuplas de A y B cumple la <condición de reunión>, entonces – Relación Resultado = Relación vacía (cero tuplas) • Si NO se especifica <condición de reunión> entonces Tema 2. Modelo relacional de datos • Si NO se especifica <condición de reunión>, entonces – la <condición de reunión> es TRUE para todas las tuplas, y – ≡ Χ (REUNIÓN ≡ PROD. CARTESIANO ≡ REUNIÓN CRUZADA) 69 A B • Caso particular de reunión, quizá el más importante Álgebra Relacional Reunión natural entre relaciones • No «necesita» especificar condición de reunión, pues... • ... iguala todos los pares de atributos con igual nombre en A y B – Es una EQUI-REUNIÓN + eliminación de atributos superfluos Sólo conserva un atributo de reunión – La definición estándar de reunión natural exige que los Tema 2. Modelo relacional de datos La definición estándar de reunión natural exige que los atributos de reunión deben tener nombre idéntico en ambas relaciones operando – Si no es así, aplicar antes un renombramiento de atributos – deben tener el mismo dominio 70
  36. 36. 36 R(a, b, c) S(b, d) Álgebra Relacional Reunión natural entre relaciones (2) S b d 3 -4 1 R a b c 10 1 100 20 3 100 T1 ← R R.b=S.b S, tiene el esquema T1 ( a, R.b, c, S.b, d ) 1 -5 T1 a R.b c S.b d 10 1 100 1 -5 20 3 100 3 4 20 3 100 30 5 300 Tema 2. Modelo relacional de datos T2 ← R S, tiene el esquema T2 ( a, b, c, d ) 20 3 100 3 -4 T2 a b c d 10 1 100 -5 20 3 100 -4 71 • Ejemplos: 1. Título de todas las películas junto con el título y resumen de su guión GUIO(guion, titGuion, resumen, nomAutorPpal, fechaFin, fechaEntrega) ← GUION Álgebra Relacional Reunión natural entre relaciones (y 3) (g , , , p , , g ) RESUMEN ← ∏titulo, titGuion, resumen(PELICULA GUIO) 2. Títulos de películas junto con el nombre y apellidos de su director DIREC(director, nombre, apellidos, nacio, fechaNacim, operaPrima) ← DIRECTOR PELI_DIRE ← ∏titulo, nombre, apellidos (PELICULA DIREC) Tema 2. Modelo relacional de datos 3. Nombre de actores y de las agencias que los representan AGENC(agencia, nomAg, direccion, telefono) ← AGENCIA ACT_AGEN ← ∏nombre, nomAg (ACTOR AGENC) ¿A qué se debe el renombramiento en cada caso? 72
  37. 37. 37 Sean las relaciones A(a1, a2, ... an, b1, b2, ... bm) y B(b1, b2, ...bm) • A÷B es una relación tal que: Álgebra Relacional División entre relaciones ÷ q Esquema: Relación con los atributos no comunes R( a1, a2, ... an ) Estado: Conjunto de tuplas { (ai1, ai2, ... ain) } tal que existe en A una tupla (ai1, ai2, ... ain, bj1, bj2, ... bjm) para TODAS las tuplas (bj1, bj2, ... bjm ) de B • Poco común Útil para consultas especiales ocasionales Tema 2. Modelo relacional de datos • Poco común. Útil para consultas especiales ocasionales Nombres de los actores que trabajan en todas las películas dirigidas por los hermanos Cohen • Para que una tupla t aparezca en el resultado, los valores de t deben aparecer en A en combinación con todas las tuplas de B 73 A a b y1 x1 B b x1 Álgebra Relacional División entre relaciones (y 2) y1, y4 aparecen en A en combinación con las 3 tuplas de B, por eso están en el y1 x1 y1 x2 y1 x3 y1 x4 y2 x1 y2 x3 y3 x2 3 3 x2 x3 R a y1 y4 Tema 2. Modelo relacional de datos p , p resultado R = A ÷ B El resto de valores de y en A, no aparecen con todas las tuplas de B y no son seleccionadas: y2 no aparece con x2, e y3 no aparece con x1 y3 x3 y3 x4 y4 x1 y4 x2 y4 x3 74
  38. 38. 38 • Algunas consultas comunes no pueden expresarse con las operaciones estándar del Álgebra Relacional A li ió d d i i di i l Álgebra Relacional Otras operaciones del Álgebra Relacional – Ampliación de su poder expresivo con operaciones adicionales – Incluidas en la mayoría de los lenguajes de consulta relacionales comerciales • Funciones de agregados – Funciones matemáticas de agregados sobre colecciones de valores de la base de datos Tema 2. Modelo relacional de datos Valor medio del caché de todos los actores Número de películas (almacenadas en la BD) Máximo porcentaje de comisión de las distribuidoras de películas Mínima recaudación en taquilla Cantidad total pagada a los actores de cierta película 75 • Funciones aplicadas a un conjunto de tuplas – SUMA – PROMEDIO Álgebra Relacional Funciones de agregados PROMEDIO – MÁXIMO – MÍNIMO – CUENTA (número de tuplas en una relación) • Agrupación de tuplas según valor de ciertos atributos – Puede aplicarse una función agregada a cada grupo por separado * Media del caché de los actores agrupados por agencias ¿Solución? Tema 2. Modelo relacional de datos g p p g Agrupar actores según su agencia representante (valor de atributo agencia) » Cada grupo incluye tuplas de actores representados por la misma agencia Cálculo del caché medio de cada grupo (función PROMEDIO) • El resultado es una relación R(agencia, PROMEDIO_caché) 76
  39. 39. 39 Álgebra Relacional Funciones de agregados (2) ACTOR a9AG1 AG8 R PROMEDIO_cache Media del cache de a1... a10 a1 a10 a2 a3 a4 a9 a5 a8 a7 a6 AG2 AG3 R agencia PROMEDIO cache Tema 2. Modelo relacional de datos R agencia PROMEDIO_cache AG8 Media del cache de a9 y a2 AG3 Media del cache de a5, a6 y a3 AG1 Media del cache de a7, a1 y a4 AG2 Media del cache de a8 y a10 77 <atributos de agrupación> F<lista funciones>(<relación>) Álgebra Relacional Funciones de agregados (3) • <atributos de agrupación> – Lista de nombres de atributos de <relación> – Indican atributos con los que construir los grupos – Puede estar vacía la relación es un (único) grupo • <lista funciones> – Lista de pares <función> <atributo> donde <función> ∈ {SUMA, PROMEDIO, MÁXIMO, MÍNIMO, CUENTA} Tema 2. Modelo relacional de datos y <atributo> es uno de los atributos de <relación> • Resultado: una relación R, tal que Esquema: atributos de <atributos de agrupación> + un atributo por cada elemento de <lista funciones> Cuerpo: conjunto de tuplas tal que existe una por cada grupo 78
  40. 40. 40 • Ejemplos: 1. Códigos de Películas, número de actores en cada película y su paga media R(codpeli numActores pagaMedia)← F (ACTUA EN) Álgebra Relacional Funciones de agregados (4) R(codpeli, numActores, pagaMedia)← film FCUENTA actor,PROMEDIO paga(ACTUA_EN) 2. Códigos de agencias, número de actores en cada agencia y caché medio R(codAg, numActores, cacheMedio)←agencia FCUENTA codA,PROMEDIO cache(ACTOR) • Si no se indican nombres para los atributos de la relación resultado R, dicha relación incluirá... – un atributo por cada atributo incluido en <atributos de agrupación>, con el mismo nombre y Tema 2. Modelo relacional de datos con el mismo nombre, y – un atributo por cada función incluida en <lista funciones>, denominado FUNCIÓN_atributo Los esquemas de las relaciones resultado de los ejemplos anteriores serían: 1. R(film,CUENTA_actor, PROMEDIO_paga) 2. R(agencia, CUENTA_codA, PROMEDIO_cache) 79 • Si no se especifican atributos de agrupación – Toda la relación es un único grupo L f i li t d l t l Álgebra Relacional Funciones de agregados (y 5) – Las funciones se aplican a todas las tuplas – La relación resultado tendrá una sola tupla * Número de películas y recaudación media FCUENTA codP,PROMEDIO taquilla(PELICULA) • El resultado de aplicar una función agregada siempre es Tema 2. Modelo relacional de datos El resultado de aplicar una función agregada siempre es una relación, no un nº escalar, aunque tenga un único valor * Recaudación máxima obtenida FMÁXIMO taquilla(PELICULA) R MAXIMO_taquilla 232.850 80
  41. 41. 41 • No pueden expresarse en el Álgebra Relacional • Se aplican a una referencia recursiva entre tuplas del mismo ti ( l d j f l l ió EMPLEADO) Álgebra Relacional Operaciones de cierre recursivo tipo (empleado y jefe en la relación EMPLEADO) * Códigos de los empleados que tienen como superior a “e”, en todos los niveles _________________Nivel 1 e e11 e12 ... e1n Tema 2. Modelo relacional de datos _________________Nivel 2 _________________Nivel 3 etc. e21... e2 m ... ... ... e2p e31... e3q ... e3r ... ... ... e3t ... 81 • En Álgebra Relacional es sencillo especificar empleados cuyo jefe es “e” en cierto nivel conocido, pero no en todos los niveles Álgebra Relacional Operaciones de cierre recursivo (y 2) los niveles Ejemplo para el nivel 2: código de los empleados cuyo jefe directo es “e” o bien su jefe es un empleado cuyo jefe es “e” EMP_JEF(codE, codJ) ← ∏codemp, codjefe(EMPLEADO) EMP 1(cod) ← ∏ dE (σ dJ “ ” (EMP JEF)) Empleados de nivel 1 Tema 2. Modelo relacional de datos EMP_1(cod) ← ∏codE (σcodJ=“e” (EMP_JEF)) Empleados de nivel 1 EMP_2(cod) ← ∏codE (EMP_JEF codJ=cod (EMP_1)) Empleados de nivel 2 RESULTADO ← EMP_1 ∪ EMP_2 82
  42. 42. 42 • Extensión de la operación REUNIÓN • Permiten conservar todas las tuplas en A o B o ambas, Álgebra Relacional Reunión externa (Outer-join) entre relaciones aunque... – No tengan tuplas coincidentes – Contengan nulos en los atributos de reunión * Nombres de actores y de sus agencias representantes, si tienen AGEN(codAg, nomAg, direccion,telefono) ← AGENCIA Tema 2. Modelo relacional de datos AGEN(codAg, nomAg, direccion,telefono) ← AGENCIA TEMP ← (ACTOR agencia=codAg AGEN) RESULTADO ← ∏nombre, nomAg (TEMP) 83 • REUNIÓN EXTERNA IZQUIERDA R = A B – Conserva en R todas las tuplas de A Si no encuentra una tupla coincidente en B cada atributo de R Álgebra Relacional Reunión externa entre relaciones (2) – Si no encuentra una tupla coincidente en B, cada atributo de R (correspondiente a B) es NULO • REUNIÓN EXTERNA DERECHA R = A B – Conserva en R todas las tuplas de B – Si no encuentra una tupla coincidente en A, cada atributo de R (correspondiente a A) es NULO Tema 2. Modelo relacional de datos • REUNIÓN EXTERNA COMPLETA R = A B – Conserva en R todas las tuplas de A y de B – Cuando no encuentra tuplas coincidentes, rellena con NULO 84
  43. 43. 43 Álgebra Relacional Reunión externa entre relaciones (3) ACTOR nomAc ... agencia ... Carmelo Gómez A23 M í P j lt A03 AGENCIA codAg nomAg ... A10 AgeRep A30 R A t * Nombres de agencias y de los actores a los que representan, incluyendo... 1.- las agencias que no representan a ningún actor R1= πnomAc, nomAg (ACTOR agencia=codAg AGENCIA) María Pujalte A03 Pere Ponce A10 Javier Bardem NULL A30 ReprActors A03 ActorsMngr A23 ARA Tema 2. Modelo relacional de datos 2.- los actores que no tienen agencia de representación R2 = πnomAc, nomAg ( ACTOR agencia=codAg AGENCIA 3.- tanto las agencias que no representan a ningún actor, como los actores que no tienen agencia R3 = πnomAc, nomAg ( ACTOR agencia=codAg AGENCIA 85 Álgebra Relacional Reunión externa entre relaciones (y 4) ACTOR AGENCIA nomAc nomAg C l Gó ARACarmelo Gómez ARA María Pujalte ActorsMngr Pere Ponce AgeRep NULL ReprActors ACTOR AGENCIA nomAc nomAg Carmelo Gómez ARA ACTOR AGENCIA nomAc nomAg Carmelo Gómez ARA María Pujalte ActorsMngr Tema 2. Modelo relacional de datos María Pujalte ActorsMngr Pere Ponce AgeRep Javier Bardem NULL Pere Ponce AgeRep Javier Bardem NULL NULL ReprActors 86
  44. 44. 44 Álgebra Relacional Ejercicios II Tema 2. Modelo relacional de datos 87 • Lenguaje formal para BD Relacionales • Basado en Cálculo de Predicados de Primer Orden (rama de Lógica Matemática) Manipulación de datos Cálculo Relacional de Lógica Matemática) Cálculo Relacional vs. Álgebra Relacional - Expresiones Declarativas (lenguaje no procedimental) - Secuencias de Operaciones » No se indica CÓMO evaluar la consulta sino QUÉ se desea » Aunque se anidan para formar una sola expresión, siempre se d lí d Tema 2. Modelo relacional de datos consulta, sino QUÉ se desea obtener » Describe la información deseada sin dar un procedimiento específico para obtenerla indica explícitamente cierto orden de las operaciones » Estrategia parcial de evaluación de la consulta (≈ lenguaje procedimental de alto nivel ) 88
  45. 45. 45 • Poder expresivo idéntico de álgebra y cálculo relacionales Cualquier obtención de datos especificada en el Álgebra Relacional puede expresarse en el Cálculo Relacional (restringido a expresiones seguras) y viceversa Cálculo Relacional e p es o es segu as) y ce e sa • Definición: Lenguaje Relacionalmente Completo Lenguaje en el que es posible expresar cualquier consulta que pueda especificarse en el Cálculo Relacional – Cálculo Relacional como medida del poder selectivo de lenguajes relacionales Tema 2. Modelo relacional de datos • Formas de adaptar el Cálculo de Predicados de 1er Orden para crear un Lenguaje de Consultas para BDR: ̶ Cálculo Relacional de Tuplas (CRT) –– Codd, 1972 ̶ Cálculo Relacional de Dominios –– Lacroix y Pirotte, 1977 89 • CRT basado en la especificación de variables de tupla • Toda variable de tupla «abarca» o recorre una relación Cálculo Relacional Expresiones de consulta puede tomar como valor cualquier tupla de esa relación { t | COND(t) } • Resultado: conjunto de tuplas t que satisfacen la condición COND(t) • COND(t): expresión condicional en la que interviene la var. de tupla t * A t hé b l 2 000€ Tema 2. Modelo relacional de datos * Actores cuyo caché rebasa los 2.000€ { t | ACTOR(t) and t.cache>2000 } – ACTOR(t) indica que ACTOR es la Relación de Intervalo que t recorre – t.cache hace referencia al atributo caché de la variable de tupla t 90
  46. 46. 46 • Obtención de algunos atributos de las tuplas seleccionadas { <lista atributos> | COND(t) } Cálculo Relacional Expresiones de consulta (y 2) • Ejemplos: * Nombre y nacionalidad de los actores cuyo caché rebasa los 2.000€ { t.nombre, t.nacionalidad | ACTOR(t) and t.cache>5000 } Tema 2. Modelo relacional de datos * Fecha de nacimiento y nombre real del actor “Javier Bardem” { t.fechaNacim, t.nombreReal | ACTOR(t) and t.nombre = “Javier Bardem” } 91 • Expresión General { t1.a1, t2.a2, ... , tn.ap | COND(t1, t2, ..., tn, tn+1,tn+2,...tn+m) } Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal { t1.a1, t2.a2, ... , tn.ap | COND(t1, t2, ..., tn, tn+1,tn+2,...tn+m) } donde: – t1, t2, ..., tn, tn+1, tn+2, ... tn+m son variables de tupla – ai es un atributo de la relación que tj recorre – COND(..): fórmula (bien formada) del Cálculo Relacional de Tuplas Tema 2. Modelo relacional de datos ( ) ( ) p constituida por átomos del Cálculo de Predicados 92
  47. 47. 47 • Átomos – R(ti) el intervalo de la variable de tupla ti es la relación R t t b Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (2) – ti.a op tj.b ,, op ∈ { =, ≠, <, ≤, >, ≥ } ti y tj variables de tupla a atributo de la relación que ti abarca b atributo de la relación que tj abarca – ti.a op c ,, c op tj.b ,, op ∈ { =, ≠, <, ≤, >, ≥ } ti y tj variables de tupla a t ib t d l l ió t b Tema 2. Modelo relacional de datos a atributo de la relación que ti abarca b atributo de la relación que tj abarca c valor constante Los átomos están ligados mediante operadores and, or, not y → 93 • Valor lógico de un átomo Evaluación del átomo para una combinación específica de tuplas TRUE FALSE Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (3) valor TRUE o FALSE – R(ti) TRUE si se asigna una tupla de R a ti Si no, es FALSE – ti.a op tj.b ,, ti.a op c ,, c op tj.b TRUE si ti y tj se asignan a tuplas tales que los atributos Tema 2. Modelo relacional de datos TRUE si ti y tj se asignan a tuplas tales que los atributos especificados (a y b) satisfacen la condición Si no es así, será FALSE 94
  48. 48. 48 • Fórmula bien formada (fbf) – Definición recursiva Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (4) D1. Todo átomo es una fórmula bien formada R(ti) ,, ti.a op tj.b ,, ti.a op c ,, c op tj.b D2. Si F1 y F2 son fbf, también lo son... (F1 and F2), (F1 or F2), not(F1), not(F2) y (F1 → F2) y los valores lógicos de estas fórmulas Tema 2. Modelo relacional de datos y los valores lógicos de estas fórmulas se derivan de F1 y F2, según la Lógica Booleana Nota: (F1 → F2) ≡ (not(F1) or F2) continuará... 95 • Cuantificadores – Universal ∀ (∀t) (BANCO(t) and not(t.ciudad = ‘Londres’)) Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (5) – Existencial ∃ (∃t) (BANCO(t) and t.ciudad = ‘Amsterdam’) • Variable de tupla libre y ligada en una fbf informal t está ligada si está cuantificada ( aparece en cláusulas (∀t) o (∃t) ) si no está libre Tema 2. Modelo relacional de datos si no, está libre 96
  49. 49. 49 • Variable de tupla libre y ligada en una fbf formal – Si F ≡ átomo cualquier ocurrencia de una variable de tupla t Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (6) – Si F ≡ átomo, cualquier ocurrencia de una variable de tupla t, está libre – En (F1 and F2), (F1 or F2), not(F1), not(F2) y (F1 → F2), una ocurrencia de t está libre o ligada según lo esté en F1 o F2 – Toda ocurrencia libre de t en F está ligada en F’, si F’=(∃t)F o bien F’=(∀t)F y t estará ligada al cuantificador especificado en F’ Tema 2. Modelo relacional de datos F1 : d.nombre = “Carmelo Gómez” F2 : (∃t) (d.agencia = t.codAg) La variable de tupla d está libre en F1 y en F2 t está ligada al cuantificador ∃ en F2 97 • Fórmula bien formada (continuación) ( )F Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (7) D3. Si F es una fbf, también lo es (∃t)F, donde t es una variable de tupla (∃t)F es TRUE si F es TRUE para al menos una tupla asignada a ocurrencias libres de t en F de lo contrario es FALSE Tema 2. Modelo relacional de datos D4. Si F es una fbf, también lo es (∀t)F, donde t es una variable de tupla (∀t)F es TRUE si F es TRUE para toda tupla (en el universo) asignada a ocurrencias libres de t en F de lo contrario es FALSE 98
  50. 50. 50 • Fórmula bien formada (continuación) Si l fó l d (t d i bl li d tifi d ) Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (8) – Si la fórmula es cerrada (toda variable ligada a cuantificadores), entonces representa una expresión que será TRUE o FALSE F3 : (∃a) (ACTOR(a) and a.nombre = “Javier Cámara”) F4 : (∀p) (PELICULA(p) (∃d) (DIRECTOR(d) and d.coddir=p.director) – Si la fórmula es abierta (tiene variables libres), entonces representa una consulta cuya evaluación devolverá los valores Tema 2. Modelo relacional de datos p y de sus variables libres que hacen TRUE la fórmula F5 : ACTOR(a) and a.fechaNacim > 31/12/1971 sirve para preguntar por los actores/actrices que nacieron en 1972 o después 99 • Expresión segura – Su resultado es un número finito de tuplas – Al usar cuantificadores (∃ ∀) o negación (not) la expresión ha de tener Cálculo Relacional Expresión del CRT: punto de vista formal (y 9) – Al usar cuantificadores (∃,∀) o negación (not), la expresión ha de tener sentido: ser segura y no generar una relación infinita E= {t | not(ACTOR(t))} tuplas del universo que NO son de ACTOR ¡¡∞!! • Dominio de una expresión del CRT – Valores constantes en la expresión o que existen en cualquier tupla de las relaciones a las que se referencia en la expresión Dominio ( E={t | not(ACTOR(t))} )= todos los valores de atributos de tuplas ACTOR Tema 2. Modelo relacional de datos Dominio ( E={t | not(ACTOR(t))} )= todos los valores de atributos de tuplas ACTOR Una expresión es segura si todo valor del resultado ∈ dominio de la expresión E es insegura, ya que el resultado incluye tuplas (y, por tanto, valores) que no están en la relación ACTOR (es decir, que ∉ su dominio) 100
  51. 51. 51 Cálculo Relacional Ejercicios Tema 2. Modelo relacional de datos 101 Structured Query Language (lenguaje estructurado de consulta) • Primer lenguaje de BD de alto nivel. Años 70. Manipulación de datos El lenguaje relacional SQL-92 – Diseñado e implementado en el IBM’s Research Laboratory (San José - California), para el SGBD Relacional experimental System R • Definición de un lenguaje estándar para SGBDR ANSI (American National Standards Institute) + ISO (International Standardization Organization) – SQL1 (ANSI 1986), extendido en 1989 (SQL-89) – SQL-92 (SQL2) y Tema 2. Modelo relacional de datos – SQL-92 (SQL2), y – SQL:1999 (extensiones de Orientación a Objetos, disparadores, …) – SQL:2003 (incluye XML y otros conceptos recientes) • Primeras implementaciones: – ORACLE (finales 70) y poco después INGRES 102
  52. 52. 52 • Lenguaje de bases de datos completo (no sólo «de consulta») – Definición y Manipulación de Datos (LDD + LMD) – Definición y destrucción de Vistas (LDV) – Creación y destrucción de índices (aunque en SQL-92 «ya no existen») SQL-92 – Incorporación de SQL dentro de código escrito con un Lenguaje de Programación de propósito general (Pascal, C, etc.) • Los proveedores de SGBDR comerciales (Oracle) implementan variaciones de SQL – Algunas incluyen características que no están estandarizadas (triggers /reglas activas incluidos en la versión SQL:1999) Tema 2. Modelo relacional de datos • Niveles de compatibilidad con el estándar de SQL – Entry SQL – Intermediate SQL – Full SQL 103 • Consultas o Selección de datos • Modificación de datos SQL-92 Lo que vamos a estudiar... Modificación de datos • Vistas • Definición y Alteración de datos –Esquemas, Dominios, Tablas • Restricciones de Integridad Generales (Asertos) Tema 2. Modelo relacional de datos Restricciones de Integridad Generales (Asertos) • Seguridad y Control de Acceso 104
  53. 53. 53 • SQL-92 vs. Modelo Relacional Formal – No utiliza los términos formales relación, atributo, tupla…, sino tabla, columna, fila… SQL-92 Consultas básicas (4) sino tabla, columna, fila… – Permite que las tablas tengan 2 o más filas idénticas en todos los valores de sus columnas En general, tabla SQL ≠ conjunto de filas, sino que Tabla SQL = Multiconjunto de filas (saco, bag) • Es posible forzar que las tablas SQL sean conjuntos de filas: - con restricciones de clave o - mediante opción DISTINCT en una SELECT (*se verá*) Tema 2. Modelo relacional de datos mediante opción DISTINCT en una SELECT ( se verá ) – Las columnas de una tabla están ordenadas, y es posible indicar un orden de visualización de las filas – Una clave ajena puede referenciar a una clave candidata 105 SQL-92 Esquema de base de datos COMPAÑÍA NOMBRE APELLIDO NSS NIF FECHAN DIRECCION SEXO SALARIO NSSJEFE ND EMPLEADO NOMBRED NUMEROD NSSDIRE FECHAINICDIRE NUMEROD OFICINA DEPARTAMEN TO OFICINA_DEPT O PROYECTO Tema 2. Modelo relacional de datos NOMBREP NUMEROP LUGARP NUMEROD NSSE NUMP HORAS NSSE NOMBRE_FAMILIAR SEXO FECHAN PARENTESCO PROYECTO TRABAJA_E N FAMILIAR
  54. 54. 54 • Orden SELECT: Instrucción básica de obtención de SELECT <lista columnas> FROM <lista tablas> WHERE <condición> SQL-92 Consultas básicas donde: <lista columnas> columnas cuyos valores va a obtener la consulta <lista tablas> tablas necesarias para realizar la consulta <condición> expresión booleana para identificar filas que obtendrá la consulta (expresión de reunión y/o de selección) Fecha de nacimiento y dirección del empleado llamado José Silva SELECT fechan, direccion FROM E l d información WHERE <condición> Tema 2. Modelo relacional de datos FROM Empleado WHERE nombre = ‘José’ AND apellido = ‘Silva’; • La consulta selecciona las filas de <lista tablas> que satisfacen <condición> y proyecta el resultado sobre las columnas de <lista columnas> 107 • La orden SELECT ... FROM ... WHERE... – No es igual a la operación restricción σ del Álgebra Relacional – SELECT de SQL tiene muchas más opciones y matices SQL-92 Consultas básicas (2) Q p y – En caso de una única tabla T en <lista tablas> SELECT <lista columnas> FROM T WHERE <condición> es equivalente a... Π <lista columnas>(σ<condición> ( T )) Tema 2. Modelo relacional de datos * Nombre, apellido y dirección de los empleados del departamento de Investigación SELECT nombre, apellido, direccion FROM Empleado, Departamento → reunión o join de tablas WHERE nombred=‘Investigación’ → condición de selección AND numerod=nd; → condición de reunión entre tablas 108
  55. 55. 55 • Cualquier nº de condiciones selección/reunión en SELECT * Para cada proyecto ubicado en Santiago, obtener el nº del proyecto, nº del departamento que lo controla y el llid di ió f h d i i t d l t d d t t SQL-92 Consultas básicas (3) apellido, dirección y fecha de nacimiento del gerente de ese departamento SELECT numerop, numd, apellido, direccion, fechan FROM Proyecto, Departamento, Empleado WHERE numd=numerod AND nssdire=nss AND lugarp=‘Santiago’; • Una SELECT puede obtener filas repetidas * Salario de los empleados de los departamentos de Administración y de Investigación Tema 2. Modelo relacional de datos * Salario de los empleados de los departamentos de Administración y de Investigación SELECT salario FROM Empleado, Departamento WHERE (nombred = ‘Administración’ OR nombred = ‘Investigación’) AND numerod=nd; 109 • Obtención de los valores de todas las columnas de las filas seleccionadas –No es necesario listar todos los nombres tras cláusula SQL-92 Consultas básicas (5): uso de * cláusula SELECT –Uso del símbolo * (todas las columnas) SELECT * FROM Empleado WHERE nd=5; SELECT * Tema 2. Modelo relacional de datos FROM Departamento WHERE nombred=‘Investigación’; SELECT * FROM Empleado, Departamento WHERE nombred=‘Investigación’ AND nd=númerod; 110
  56. 56. 56 • Selección incondicional –Equivale a una condición TRUE para todas las filas l ió d t d l fil d SQL-92 Consultas básicas (6): omisión de WHERE selección de todas las filas de... • una tabla (si la cláusula FROM sólo contiene una tabla), o • el producto cartesiano entre varias tablas (si FROM incluye más de una) * Seleccionar todos los nss de empleados SELECT nss FROM Empleado; Tema 2. Modelo relacional de datos FROM Empleado; * Obtener todas las combinaciones de nss de empleados y nombres de departamentos SELECT nss, nombred FROM Empleado, Departamento; 111 • Operador LIKE – Comparación de cadenas de caracteres – Caracteres reservados: ‘%’ y ‘ ’ (comodines) SQL-92 Consultas básicas (7): cadenas de caracteres Caracteres reservados: % y _ (comodines) *Nombres y apellidos de los empleados cuya dirección esté en Higueras, estado de México SELECT nombre, apellido FROM Empleado WHERE direccion LIKE ‘%Higueras, MX%’ ; • Operador || – Concatenación de cadenas de caracteres * N b l t l l d l d di ió Hi Tema 2. Modelo relacional de datos * Nombres completos en una sola columna de empleados con dirección en Higueras (México) SELECT nombre || ‘ ’ || apellido FROM Empleado WHERE direccion LIKE ‘%Higueras, MX%’ ; 112
  57. 57. 57 • Operaciones aritméticas – Aplicación de operadores aritméticos ( + - * / ) sobre valores numéricos * Salarios de los empleados que trabajan en el proyecto ProductoX tras un aumento del 10% SQL-92 Consultas básicas (8): aritmética y tiempo Salarios de los empleados que trabajan en el proyecto ProductoX, tras un aumento del 10% SELECT apellido, nombre, 1.1*salario FROM Empleado, Trabaja_en, Proyecto WHERE nss=nsse AND nump=numerop AND nombrep=‘ProductoX’ ; el valor real de los salarios en la tabla EMPLEADO no cambia • Operaciones con fechas, horas, marcas de tiempo e intervalos Especificación del valor de un INTERVAL Tema 2. Modelo relacional de datos – Especificación del valor de un INTERVAL como diferencia de dos valores DATE, TIME o TIMESTAMP – Incremento y Decremento de valores de columnas de tipo DATE, TIME, TIMESTAMP en un intervalo compatible con el tipo 113 • En SQL los nombres de las columnas deben ser únicos dentro de cada tabla • Consulta que referencia a varias columnas de igual nombre, pero de SQL-92 Consultas básicas (9): calificación Consulta que referencia a varias columnas de igual nombre, pero de tablas distintas... AMBIGÜEDAD --------------Solución: CALIFICACIÓN El esquema COMPAÑÍA incluye las siguientes tablas: DEPARTAMENTO (nombred, numerod, nssdire, fechainicdire) OFICINA_DEPTO (numerod, oficina) Tema 2. Modelo relacional de datos * Código, nombre y lugares de los departamentos de Marketing y de Investigación SELECT Departamento.numerod, nombred, oficina FROM Departamento, Oficina_depto WHERE Departamento.nombred IN (‘Marketing’, ‘Investigación’) AND Departamento.numerod = Oficina_depto.numerod; 114
  58. 58. 58 • Puede utilizarse seudónimos para acortar nombres de tabla dentro de las consultas con calificación: SQL-92 Consultas básicas (10): seudónimos SELECT nombred, D.numerod, oficina FROM Departamento AS D, Oficina_depto L ← ‘AS’ es opcional WHERE D.nombred IN (‘Marketing’, ‘Investigación’) AND D.numerod = L.numerod; • Consulta que se refiere dos veces a la misma tabla AMBIGÜEDAD Solución: SEUDÓNIMOS Tema 2. Modelo relacional de datos AMBIGÜEDAD ------------------- Solución: SEUDÓNIMOS * Obtener nombre y apellido de cada empleado y de su supervisor inmediato SELECT E.nombre, E.apellido, S.nombre, S.apellido FROM Empleado E, Empleado S WHERE E.nssjefe=S.nss; 115 • En el resultado de evaluar la consulta * Nombres de cada empleado y su supervisor, cambiando al mismo tiempo los nombres de las columnas resultantes a ‘nom empleado’ y ‘nom supervisor’ SQL-92 Consultas básicas (11): renombrar columnas resultantes a nom_empleado y nom_supervisor SELECT E.nombre AS nom_empleado, S.nombre AS nom_supervisor FROM Empleado E, Empleado S WHERE E.nssjefe = S.nss; Nueva cabecera para la tabla resultado Tema 2. Modelo relacional de datos • Seudónimos de columnas (y/o tablas) en cláusula FROM SELECT nom, num, oficina FROM Departamento D(nom, num, dire, inidire), Oficina_depto WHERE nom IN (‘Marketing’, ‘Investigación’) AND num = numerod; 116
  59. 59. 59 • SQL permite presentar las filas resultado de una consulta de forma ordenada: Cláusula ORDER BY – Ordenación según valores de una o varias columnas SQL-92 Consultas básicas (y 12): orden de presentación Ordenación según valores de una o varias columnas – Ascendente ASC (por defecto) o Descendente DESC – Suele ser una operación muy costosa las filas no se ordenan en disco: se ven ordenadas, pero no lo están *Nombre y apellido de los empleados, y proyectos en los que trabajan, en orden descendente por departamentos y, dentro de cada departamento, en orden Tema 2. Modelo relacional de datos alfabético ascendente por apellido y nombre SELECT nombred, apellido, nombre, nombre FROM Departamento, Empleado, Trabaja_en, Proyecto WHERE numerod=nd AND nss=nsse AND nump=numerop ORDER BY nombred DESC, apellido ASC, nombre ASC; 117 • SQL no elimina filas repetidas del resultado de una consulta, porque... – Eliminación de duplicados costosa (ordenar+recorrer+eliminar) – El usuario puede desear ver las filas repetidas en el resultado SQL-92 Tablas como conjuntos – Si se aplica una función agregada a filas, rara vez deben eliminarse las duplicadas • Operador DISTINCT: – Para eliminar duplicados del resultado de una consulta SQL »Resultado = Relación del Modelo Relacional Formal (conjunto de filas) * Salarios de todos los empleados Tema 2. Modelo relacional de datos SELECT salario FROM Empleado; * Salarios distintos de empleados, sin importar cuántos perciban cada cantidad SELECT DISTINCT salario FROM Empleado; 118
  60. 60. 60 • Operaciones de conjuntos – UNION( ∪ ), INTERSECT( ∩ ), EXCEPT ( — ) (minus en ORACLE) – Resultado: conjunto de filas las filas repetidas se eliminan L bl d h d ibl i Tablas como conjuntos (2) SQL-92 – Las tablas operando han de ser compatibles en tipo: – igual nº de columnas, y – columnas “correspondientes” con el mismo dominio * Nombres de los proyectos en que participa el empleado de apellido ‘Silva’, ya sea como trabajador o como gerente del departamento que controla el proyecto ( SELECT nombrep FROM Proyecto, Trabaja_en, Empleado WHERE numerop=nump AND nsse=nss AND apellido=‘Silva’ ) UNION Tema 2. Modelo relacional de datos ( SELECT nombrep FROM Proyecto, Departamento, Empleado WHERE numd=numerod AND nssdire=nss AND apellido=‘Silva’ ); • Para no eliminar duplicados... – UNION ALL, INTERSECT ALL, EXCEPT ALL 119 • Un conjunto explícito de valores es una lista de valores encerrada entre paréntesis • Puede aparecer en la cláusula WHERE Tablas como conjuntos (3): conjuntos explícitos SQL-92 uede apa ece e a c áusu a * nss de los empleados que trabajan en los proyectos 1, 2 ó 3 SELECT DISTINCT nsse FROM Trabaja_en WHERE nump IN (1, 2, 3); • Operador IN v IN V Tema 2. Modelo relacional de datos –Indica si el valor v pertenece al conjunto de valores V –Devuelve TRUE si algún elemento e de V cumple que v = e * nss de los empleados que trabajan en algún proyecto que no sea el 4 ni el 6 SELECT DISTINCT nsse FROM Trabaja_en WHERE nump NOT IN (4, 6); 120
  61. 61. 61 • Operador ANY (o SOME) v <op> ANY V o v <op> SOME V ,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, <>, = } – Compara un valor individual v con los elementos de un conjunto V D l TRUE i l ú l t d V l Tablas como conjuntos (4): conjuntos explícitos SQL-92 – Devuelve TRUE si algún elemento e de V cumple que v <op> e * nss de los empleados que trabajan en alguno de los proyectos 1, 2 ó 3 SELECT DISTINCT nsse FROM Trabaja_en WHERE nump = ANY (1, 2, 3); • Operador ALL v <op> ALL V,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, <>, = } – Compara un valor v con los elementos de un conjunto V Tema 2. Modelo relacional de datos – Devuelve TRUE si para todo elemento e de V se cumple v <op> e * nss de los empleados que no trabajan en ninguno de los proyectos 1, 2 y 3 SELECT DISTINCT nsse FROM Trabaja_en WHERE nump <> ALL (1, 2, 3); 121 • Es una consulta SELECT completa, dentro de cláusula WHERE de otra consulta (consulta exterior) • Obtiene valores de la BD que se usan en la condición de otra consulta, Consultas anidadas SQL-92 q , para obtener otros datos * Números de los proyectos en que participa el empleado de apellido ‘Silva’, sea como trabajador o como gerente del departamento que controla el proyecto SELECT DISTINCT numerop FROM PROYECTO WHERE numerop IN ( SELECT nump FROM Trabaja_en, Empleado WHERE nsse=nss AND apellido=‘Silva’ ) Tema 2. Modelo relacional de datos OR numerop IN ( SELECT numerop FROM Proyecto, Departamento, Empleado WHERE numd=númerod AND nssdire=nss AND apellido=‘Silva’ ) ; • Es posible tener varios niveles de consultas anidadas 122
  62. 62. 62 • Operador IN (otro uso del mismo operador) t IN S – indica si la fila t pertenece al conjunto de filas S (subconsulta) Consultas anidadas (2): comparar conjuntos SQL-92 indica si la fila t pertenece al conjunto de filas S (subconsulta) * Nombre y dirección de los empleados que trabajan en algún proyecto. SELECT nombre, dirección FROM Empleado WHERE nss IN ( SELECT nsse FROM TRABAJA_EN ); * Números de seguridad social de aquellos empleados que trabajan en algún proyecto en el que trabaje el empleado ‘José B. Silva’, de forma que ambos tengan la misma combinación (proyecto, horas); es decir, todo empleado que trabaje las mismas horas que ‘José B. Silva’, en cada proyecto en el que trabajen ambos. El nss de ‘José B. Silva’ es ‘123456789’. Tema 2. Modelo relacional de datos SELECT DISTINCT nsse FROM Trabaja_en WHERE (númp, horas) IN ( SELECT númp, horas FROM Trabaja_en WHERE nsse=‘123456789’); 123 • Operador ANY o SOME (otro uso del mismo operador) t <op> ANY S o t <op> SOME S,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, ≠, = } – Compara una fila t con las filas resultado de una consulta anidada S Consultas anidadas (3): comparar conjuntos SQL-92 Compara una fila t con las filas resultado de una consulta anidada S – Devuelve TRUE si alguna fila e de S cumple que t <op> e • Operador ALL (otro uso del mismo operador) t <op> ALL S,, <op> ∈ { >, ≥, <, ≤, ≠, = } – Compara una fila t con filas resultado de una consulta anidada S – Devuelve TRUE si para toda fila e de S se cumple que t <op> e * Nombres y apellidos de los empleados cuyo salario es menor que el de todos los empleados del departamento 5 Tema 2. Modelo relacional de datos * Nombres y apellidos de los empleados cuyo salario es menor que el de todos los empleados del departamento 5 SELECT nombre, apellido FROM Empleado WHERE salario < ALL ( SELECT salario FROM Empleado WHERE nd=5 ); ¿”Mejor” con DISTINCT en la subconsulta? 124
  63. 63. 63 • Coincidencia de nombres de columnas en las consultas exterior y anidada Ambigüedad * Nombre y apellidos de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él Consultas anidadas (4): columnas ambiguas SQL-92 Nombre y apellidos de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él SELECT nombre, apellido FROM Empleado WHERE nss IN ( SELECT nsse FROM Familiar WHERE nsse=nss AND nombre_familiar=nombre AND sexo=sexo ); ¿cómo evitar esta ambigüedad? Regla: Una columna no calificada se refiere a la tabla declarada en la consulta anidada más interior Si en una consulta anidada es necesario usar columnas de Tema 2. Modelo relacional de datos Si en una consulta anidada es necesario usar columnas de tablas declaradas en una consulta exterior calificar * Nombre y apellidos de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él SELECT nombre, apellido FROM Empleado E WHERE nss IN ( SELECT nsse FROM Familiar WHERE nss=nsse AND nombre_familiar=nombre AND sexo= E.sexo ); 125 • Una consulta exterior y otra anidada están correlacionadas si una condición de la anidada contiene columnas de una tabla declarada en la consulta exterior Consultas anidadas (5): correlación SQL-92 una tabla declarada en la consulta exterior SELECT nombre, apellido FROM Empleado WHERE nss IN ( SELECT nsse FROM Familiar WHERE nss=nsse AND sexo=‘F’ ); • La consulta anidada se evalúa una vez para cada fila (o combinación de filas) de la consulta exterior – Evalúa la consulta anidada para cada fila de EMPLEADO, – Si el valor de nss de la fila EMPLEADO está en el resultado de la consulta Tema 2. Modelo relacional de datos – Si el valor de nss de la fila EMPLEADO está en el resultado de la consulta anidada, selecciona la fila EMPLEADO para el resultado final • Una consulta anidada que use el operador = o IN siempre puede expresarse como una reunión (join) SELECT E.nombre, E.apellido FROM Empleado, Familiar D WHERE nss=nsse AND D.sexo=‘F’; 126
  64. 64. 64 • Operador EXISTS (S): comprobación de tablas vacías –Devuelve TRUE si la tabla S contiene al menos una fila –Devuelve FALSE si S es una tabla vacía (sin filas) Consultas anidadas (6): EXISTS SQL-92 –Devuelve FALSE si S es una tabla vacía (sin filas) S suele ser una consulta anidada correlacionada * Nombre y apellido de cada empleado con familiares de igual nombre y sexo que él SELECT E.nombre, E.apellido FROM Empleado E WHERE EXISTS ( SELECT * FROM Familiar WHERE nsse=nss AND nombre_familiar=nombre AND sexo=E.sexo ); Tema 2. Modelo relacional de datos AND sexo E.sexo ); * Nombres de empleados sin familiares SELECT nombre, apellido FROM Empleado E WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Familiar WHERE nsse=nss); 127 • Operador UNIQUE (S): Comprobación de filas duplicadas – Devuelve TRUE si NO hay filas repetidas en S S suele ser una consulta anidada correlacionada Consultas anidadas (y 7): UNIQUE SQL-92 S suele ser una consulta anidada correlacionada * Nombres y apellidos de los empleados que trabajan en un único proyecto SELECT nombre, apellido FROM Empleado WHERE UNIQUE ( SELECT nsse FROM Trabaja_en WHERE nsse = nss ); * Nombres apellidos y salario de los empleados con un solo familiar Tema 2. Modelo relacional de datos * Nombres, apellidos y salario de los empleados con un solo familiar SELECT nombre, apellido, salario FROM Empleado WHERE UNIQUE ( SELECT * FROM Familiar WHERE nsse = nss ); 128
  65. 65. 65 • Null – Ausencia o desconocimiento de información – Comparar NULL con cualquier cosa da FALSE Nulos SQL-92 – Comparar NULL con cualquier cosa da FALSE • Operador IS NULL ,, IS NOT NULL v IS NULL – es TRUE si v es NULL v IS NOT NULL – es TRUE si v es un valor no NULL Tema 2. Modelo relacional de datos * Nombres de empleados sin supervisores SELECT nombre, apellido FROM Empleado WHERE nssjefe IS NULL; 129 SQL Ejercicios I Tema 2. Modelo relacional de datos 130
  66. 66. 66 • Función COUNT( ) – Cuenta el número de filas o de valores especificados en una consulta • Funciones SUM( ), MAX( ), MIN( ), AVG( ) S á i í i di it éti ( di ) Funciones agregadas SQL-92 – Suma, máximo, mínimo y media aritmética (promedio) – Aplicadas a un multiconjunto (saco, bag) de valores numéricos Pueden aparecer en cláusula SELECT * Suma de los salarios y salario máximo, mínimo y medio de los empleados SELECT SUM(salario), MAX(salario), MIN(salario), AVG(salario) FROM EMPLEADO; * Suma de los salarios y salario máximo, mínimo y medio de empleados del depto. de Investigación Tema 2. Modelo relacional de datos SELECT SUM(salario), MAX(salario), MIN(salario), AVG(salario) FROM Empleado, Departamento WHERE nd=númerod AND nombred=‘Investigación’; También pueden aparecer en cláusula HAVING (*se verá*) 131 FUNCIONES AGREGADAS • Uso de * * Número total de empleados de la compañía SELECT COUNT(*) FROM Empleado ( cuenta filas) Funciones agregadas (2): uso de * y de DISTINCT SQL-92 ( ) p ( ) * Contar el número de empleados de la compañía que tienen un jefe SELECT COUNT(nssjefe) FROM Empleado; ( cuenta filas con nssjefe no NULL) * Número de empleados en el departamento de Investigación SELECT COUNT(*) FROM Empleado, Departamento WHERE nd=númerod AND nombred=‘Investigación’; • Uso de DISTINCT Tema 2. Modelo relacional de datos • Uso de DISTINCT * Contar el nº de valores distintos de salario que pueden cobrar los empleados SELECT COUNT(salario) FROM Empleado; Error: NO se eliminan duplicados, así que COUNT(salario) ≡ COUNT(*) SELECT COUNT(DISTINCT salario) FROM Empleado; OK !! 132
  67. 67. 67 • Es posible que una consulta anidada y correlacionada con otra exterior, incluya una función agregada Funciones agregadas (y 3) y correlación SQL-92 * Nombres de los empleados con 2 o más familiares SELECT apellido, nombre FROM Empleado WHERE 2 ≤ ( SELECT COUNT(*) FROM Familiar Tema 2. Modelo relacional de datos WHERE nss=nsse ); 133 • Cláusula GROUP BY – Para formar subgrupos de filas dentro de una tabla – Los grupos se forman según el valor de las columnas de agrupación Agrupación SQL-92 Los grupos se forman según el valor de las columnas de agrupación – Las filas de cada grupo tendrán el mismo valor en las columnas de agrupación • Aplicación de funciones agregadas a grupos de filas * Para cada departamento, obtener su número, cuántos empleados tiene dicho departamento y el salario medio de los empleados del mismo SELECT nd, COUNT(*), AVG(salario) FROM Empleado Tema 2. Modelo relacional de datos GROUP BY nd ; ← una columna de agrupación Las columnas de agrupación deben aparecer en la cláusula SELECT, antes de cualquier función agregada, para que su valor (único para cada grupo) aparezca junto al resultado de aplicar la función al grupo 134
  68. 68. 68 • Cláusula HAVING – Siempre junto a GROUP BY – Condición que deben cumplir los grupos de filas asociados a Agrupación (2) SQL-92 Condición que deben cumplir los grupos de filas asociados a cada valor de las columnas de agrupación – Un grupo que no cumple la condición, no es seleccionado para el resultado * Para cada proyecto en el que trabajen más de dos empleados, obtener el número y nombre del proyecto, y el nº de empleados que trabajan en él SELECT numerop, nombrep, COUNT(*) Tema 2. Modelo relacional de datos FROM Proyecto, Trabaja_en WHERE numerop=nump GROUP BY numerop, nombrep HAVING COUNT(*) > 2 ; 135 • WHERE... se aplica a filas individuales • HAVING... se aplica a grupos de filas Agrupación (y 3) SQL-92 * Nº de empleados cuyos salarios superan los 1.800€ en cada departamento, pero sólo en el caso de departamentos en los que trabajen más de 5 empleados (* Consulta incorrecta ¿por qué? *) SELECT nombred, COUNT(*) FROM Departamento, Empleado WHERE númerod nd (* Consulta correcta *) SELECT nombred, COUNT(*) FROM Departamento, Empleado WHERE númerod=nd AND salario>1800 Tema 2. Modelo relacional de datos WHERE númerod=nd AND salario>1800 GROUP BY nombred HAVING COUNT(*) > 5 ; (* pista: orden de ejecución *) AND salario>1800 AND nd IN (SELECT nd FROM Empleado GROUP BY nd HAVING COUNT(*) > 5) GROUP BY nombred ; 136
  69. 69. 69 • Reunión especificada en la cláusula FROM de una consulta • Hasta ahora la hemos especificado en cláusulas FROM y WHERE Tablas reunidas SQL-92 p y * Nombres y dirección de empleados del departamento de Investigación SELECT nombre, apellido, direccion FROM Empleado, Departamento ← reunión de tablas WHERE nombred=‘Investigacion’ AND nd=numerod; ← condición de reunión • Consultas más comprensibles: separa condiciones de reunión y de selección Tema 2. Modelo relacional de datos * Nombres y dirección de empleados del departamento de Investigación SELECT nombre, apellido, direccion FROM (Empleado JOIN Departamento ON nd=numerod) ← tabla reunida WHERE nombred=‘Investigacion’; 137 • Es posible anidar varias especificaciones de reunión de tablas Tablas reunidas (2): anidamiento SQL-92 * Para cada proyecto ubicado en ‘Santiago’, obtener el nº de proyecto, el nº del departamento que lo controla y el apellido, dirección y fecha de nacimiento del gerente de ese departamento SELECT númerop, númd, apellido, dirección, fechan FROM ( ( Proyecto JOIN Departamento ON númd=númerod Tema 2. Modelo relacional de datos ) JOIN Empleado ON nssdire=nss ) WHERE lugarp=‘Santiago’; 138
  70. 70. 70 • Es el tipo de reunión “por defecto” SELECT ... FROM ( R1 JOIN R2 ON <condición reunión> ) Reunión Interna de tablas (inner join) SQL-92 FROM ( R1 JOIN R2 ON <condición_reunión> ) WHERE ... • Si existe una fila t1 en R1 y otra fila t2 en R2, tales que cumplen la condición de reunión, la tabla resultado (reunida) incluirá la fila obtenida al combinar t1 y t2 SELECT E.nombre AS nom_empleado, S.nombre AS nom_supervisor FROM (Empleado E JOIN Empleado S ON E nssjefe = S nss); Tema 2. Modelo relacional de datos FROM (Empleado E JOIN Empleado S ON E.nssjefe S.nss); –Son excluidas las filas EMPLEADO con NULL en nssjefe • También puede especificarse como R1 INNER JOIN R2 ON <condición_reunión> 139 • Sin condición de reunión explícita SELECT ... FROM ( R1 NATURAL JOIN R2 ) Reunión Natural de tablas (natural join) SQL-92 WHERE ... • Equi-reunión implícita para cada par de columnas con igual nombre en una y otra tabla ̶ Sólo se incluye una de estas columnas en el resultado ̶ Si no coinciden los nombres de las columnas, es necesario RENOMBRAR una de ellas mediante AS en la cláusula FROM SELECT b llid di i Tema 2. Modelo relacional de datos SELECT nombre, apellido, direccion FROM ( Empleado NATURAL JOIN (Departamento AS DEP(nombred, nd, dire, fech)) ) WHERE nombred=‘Investigacion’; 140
  71. 71. 71 • Útil si en una reunión se necesita obtener las filas… – con valor NULL en las columnas de reunión, o – sin correspondencia en la otra tabla Reunión Externa de tablas (outer join) SQL-92 sin correspondencia en la otra tabla • Tipos de reunión externa: – LEFT [OUTER] JOIN Reunión externa izquierda – RIGHT [OUTER] JOIN Reunión externa derecha – FULL [OUTER] JOIN Reunión externa completa o total Tema 2. Modelo relacional de datos SELECT E.nombre AS nom_empleado, S.nombre AS nom_supervisor FROM (Empleado E LEFT OUTER JOIN Empleado S ON E.nssjefe=S.nss); ̶ Obtiene también los empleados sin supervisor (con NULL en nssjefe) 141 • En una consulta SQL hay un máximo de 6 cláusulas • Sólo son obligatorias SELECT y FROM Evaluación de consultas SQL-92 • Orden de especificación de las cláusulas: SELECT <lista columnas> columnas o funciones que se van a obtener FROM <lista tablas> tablas necesarias (incluso las reunidas) WHERE <condición para filas> condiciones para selección de filas Tema 2. Modelo relacional de datos WHERE <condición para filas> condiciones para selección de filas GROUP BY <lista columnas agrupación> especificación del agrupamiento de filas HAVING <condición para grupos> condición para selección de grupos de filas ORDER BY <lista columnas ordenación> orden de presentación del resultado 142
  72. 72. 72 • Orden de evaluación de las cláusulas: 1) FROM (es decir, la reunión o join de tablas, si se especifica más de una) Evaluación de consultas (2) SQL-92 2) WHERE 3) GROUP BY 4) HAVING 5) SELECT 6) ORDER BY Tema 2. Modelo relacional de datos • Diversas formas de especificar una misma consulta Ejemplo: es posible expresar una consulta utilizando... a) condiciones de reunión en cláusula WHERE, o b) tablas reunidas en la cláusula FROM, o c) consultas anidadas y el operador de comparación IN ... Flexibilidad 143 • Ventajas e inconvenientes de esta flexibilidad: ☺ – el usuario elige la técnica o enfoque más cómodo Evaluación de consultas (y 3) SQL-92 – Confusión del usuario: ¿qué técnica uso? – Algunas técnicas son más eficientes que otras el usuario debe determinar cuál • En condiciones ideales... – Usuario: se preocupa sólo de especificar la consulta correctamente – SGBD: se ocupa de ejecutar la consulta de manera eficiente á í Tema 2. Modelo relacional de datos • Pero en la práctica no suele ser así... conviene saber qué tipos de consulta son más y menos costosos Recomendación (optimización de consultas): Consultas con mínimo anidamiento correlacionado y mínimo ordenamiento implícito 144
  73. 73. 73 • Orden INSERT – Añade una fila completa a una tabla – Incluye nombre de la tabla y lista de valores para las columnas, escritos i l d l ifi d l d CREATE TABLE Inserción de datos SQL-92 en igual orden al especificado en la orden CREATE TABLE INSERT INTO Empleado VALUES ( 'Ricardo', ‘C’, 'Martínez', '653298653123', ‘987654321’, '30-DIC-52', 'Olmo 98, Cedros, MX', ‘M’, 37000, '987654321321', 4 ) ; – Si se desea poner los valores de las columnas en cualquier orden, hay que especificar los nombres de las columnas en dicho orden Tema 2. Modelo relacional de datos INSERT INTO Empleado ( nombre, apellido, nss, nif, nd, salario, nssjefe, direccion, fechan, sexo ) VALUES ( 'Ricardo', ‘C’, 'Martínez', '653298653123', ‘987654321’, 4, 37000, '987654321321', 'Olmo 98, Cedros, MX', '30-DIC-52', ‘M’ ) ; 145 • Inserción de varias filas en una sola orden INSERT – Filas separadas por comas C d fil i t é t i Inserción (2) SQL-92 – Cada fila se encierra entre paréntesis • Especificación explícita de algunas columnas (y no todas) – Omisión de columnas cuyo valor se desconoce – Cada columna no especificada tomará el... · valor por omisión: valor tomado de su cláusula DEFAULT, o · NULL: si la columna permite nulos y no se definió cláusula Tema 2. Modelo relacional de datos NULL: si la columna permite nulos y no se definió cláusula DEFAULT para la misma * Inserción de un empleado del que sólo se conoce su nombre, apellidos, nss y nif INSERT INTO Empleado (nombre, apellido, nss, nif) VALUES ( 'Rubén', 'Ripoll', '553298653111‘, ‘11222333R’ ) ; 146
  74. 74. 74 • Si SGBD con implementación total de SQL-92 - El SGBD maneja e impone toda RI definida en esquema de BD (LDD) • Si SGBD con implementación de algunas RI Inserción (3): Restricciones de Integridad SQL-92 p g - Menor complejidad, mayor eficiencia - SGBD implementa comprobaciones para imponer RI que sí maneja INSERT INTO Empleado (nombre, apellido, nd) VALUES ( 'Roberto', 'Huertas', 2 ) ; Inserción rechazada: no se incluye valor para nss, que debe ser NOT NULL - Programador debe asegurar la no violación de las RI no manejadas por el SGBD Supongamos que no existe departamento con numerod=8 Tema 2. Modelo relacional de datos INSERT INTO Empleado (nombre, apellido, nss, nif, nd) VALUES ( 'Roberto', 'Huertas', '980760540222', ‘22333444H’, 8 ) ; Si el SGBD sí maneja la Integridad Referencial Inserción rechazada Si el SGBD NO soporta la Integridad Referencial Inserción permitida ¡el programador debe asegurar que esto no pase! 147 • Carga de una tabla con información sinóptica de la BD Sea una tabla INFO_DEPTOS vacía. En ella queremos almacenar los nombres de cada departamento, su nº de empleados y el salario conjunto de los empleados del mismo. Inserción (y 4): filas resultado de una consulta SQL-92 INFO_DEPTOS ( nombre_depto, num_emps, sal_total) INSERT INTO Info_deptos ( nombre_depto, num_emps, sal_total ) SELECT nombred, COUNT(*), SUM(salario) FROM Departamento, Empleado WHERE númerod=nd GROUP BY nombred ; – Es posible hacer SELECT ... FROM Info_deptos ... – INFO DEPTOS puede contener información no actualizada Tema 2. Modelo relacional de datos INFO_DEPTOS puede contener información no actualizada Si se modifica información en EMPLEADO y/o DEPARTAMENTO, los cambios no se reflejarán en la tabla INFO_DEPTOS Una vista sí “contiene” siempre los datos más actuales (*se verá*) 148
  75. 75. 75 • Orden DELETE – Elimina filas completas de una tabla – Sólo una tabla en cláusula FROM Eliminación de datos SQL-92 – Sólo una tabla en cláusula FROM – Cláusula WHERE para seleccionar las filas que eliminar Si no hay WHERE, se eliminan todas las filas La tabla permanece, pero queda vacía DELETE FROM Empleado ; todas las filas DELETE FROM Empleado WHERE apellido=‘Bojórquez’; 0 filas DELETE FROM Empleado WHERE nss=‘123456789012’ ; 1 fila DELETE FROM E l d Tema 2. Modelo relacional de datos DELETE FROM Empleado WHERE nd IN ( SELECT numerod FROM Departamento WHERE nombre=‘Investigación’) ; 4 filas • Propagación de eliminaciones – Según acciones de mantenimiento de la Integridad Referencial especificadas con LDD en los CREATE TABLE (esquema de BD) 149 • Orden UPDATE – Modifica valores de columnas en una o más filas de una tabla – Se modifican filas de una sola tabla a la vez Actualización de datos SQL-92 – Se modifican filas de una sola tabla a la vez – Cláusula SET especifica columnas que modificar y nuevos valores – Cláusula WHERE para seleccionar filas que actualizar Si no hay WHERE, se aplica la modificación a todas las filas * Para el proyecto 10, cambiar el lugar a Belén y el nº de depto controlador al 5 UPDATE Proyecto SET lugarp = ‘Belen’, númd = 5 WHERE numerop=10 ; Tema 2. Modelo relacional de datos • Propagación de modificaciones – Si cambia un valor de clave candidata, este cambio se propaga a valores de clave ajena de filas de otras tablas, si así se especificó en las acciones de mantenimiento de la Integridad Referencial en la definición de la tabla con CREATE TABLE 150
  76. 76. 76 • Modificación de varias filas a la vez con UPDATE * Conceder a todo empleado del departamento de Investigación un aumento Actualización (y 2) SQL-92 * Conceder a todo empleado del departamento de Investigación un aumento salarial del 10% UPDATE Empleado SET salario = salario*1.1 WHERE nd IN (SELECT númerod FROM Departamento WHERE nombred=‘Investigación’) ; Tema 2. Modelo relacional de datos • NULL o DEFAULT como nuevo valor de una columna UPDATE Empleado SET salario = DEFAULT; UPDATE Empleado SET nssjefe = NULL WHERE ... ; 151 • Esquema de Base de Datos Relacional - Agrupa tablas y otros elementos, de una misma aplicación - 1as versiones de SQL: todas las tablas dentro de un esquema único y LDD: Definición de datos SQL-92 q y global a todas las aplicaciones que accedían a la BD • Orden CREATE SCHEMA: definición/creación de esquemas CREATE SCHEMA <nombre de esquema> AUTHORIZATION <identificador de autorización> • <nombre de esquema> identifica el esquema • <identificador de autorización> usuario/cuenta propietaria del esquema CREATE SCHEMA Compañía AUTHORIZATION JSILVA ; Tema 2. Modelo relacional de datos – A continuación puede especificarse las definiciones de los elementos contenidos en dicho esquema • Elementos del esquema: Tablas, Vistas, Dominios, Autorizaciones, Restricciones, etc. 152

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