Comandos SQL Avançados

Prévia do material em texto

BANCO 
DE DADOS
Gratuliano Lucena
E-book 4
Neste E-Book:
INTRODUÇÃO �����������������������������������������������������������4
COMANDOS SQL – OPERAÇÕES 
AVANÇADAS ������������������������������������������������������������� 5
COMANDOS SQL GERAIS ������������������������������������� 6
OPERADORES ARITMÉTICOS ������������������������������ 9
OPERADORES RELACIONAIS �����������������������������10
TABELAS PARA USO DOS EXEMPLOS A 
SEGUIR ������������������������������������������������������������������������11
CLASSIFICAÇÃO DE DADOS �������������������������������15
OPERADORES AUXILIARES ��������������������������������18
VERIFICAÇÃO DE CARACTERES ������������������������21
FUNÇÕES AGREGADAS ��������������������������������������� 23
RELACIONAMENTO DE TABELAS - WHERE � 25
INFORMAÇÕES AGRUPADAS ����������������������������26
QUALIFICADORES �������������������������������������������������27
SUBQUERY ��������������������������������������������������������������30
JOIN ��������������������������������������������������������������������������� 32
ALIAS PARA TABELAS �����������������������������������������34
FUNÇÕES STRING ������������������������������������������������� 35
FUNÇÕES DATA �����������������������������������������������������37
TRIGGERS �����������������������������������������������������������������38
2
STORED PROCEDURE ������������������������������������������45
CONSIDERAÇÕES FINAIS �����������������������������������49
SÍNTESE ��������������������������������������������������������������������50
3
INTRODUÇÃO
 Várias abordagens de comandos de SQL são expli-
cadas neste módulo: como proceder inclusão, alte-
ração, exclusão e consulta de dados, de forma mais 
avançada.
Serão explicadas técnicas para fazer junção de ta-
bela – item importante para que tenhamos toda a 
forma de composição de informações para atender 
as necessidades de regras de negócio de usuários.
Complementando a junção de tabelas, também se-
rão abordadas explicações sobre automações de 
funções – operações lógicas que, ao invés de exe-
cutá-las nos aplicativos, são executadas com uma 
programação própria em banco de dados.
Uma dessas automações detalha de forma prá-
tica com exemplos testados na ferramenta IDE 
Workbench MySQL, chamada de “Trigger”. A outra for-
ma de automação é chamada de “Stored Procedure”, 
que é também uma operação lógica, programada e 
executada com linguagem de Banco de Dados DML.
Vamos lá?
4
COMANDOS SQL 
– OPERAÇÕES 
AVANÇADAS
Novamente realizaremos o processo de aprendizado 
em uma ferramenta IDE Workbench MySQL para fixar 
os conhecimentos na prática.
Conforme estudamos anteriormente, o aprendizado 
de bancos se apoia na prática na manutenção de 
“Schema”, tabelas, linhas e colunas, construção de 
índices. Bem como na execução de comandos DML 
(Data Manipulation Language) de modo prático, a 
manipulação de dados com comandos do SQL, por 
exemplo, a Inclusão de dados (Insert), a alteração de 
dados (Update), exclusão de dados (Delete) e con-
sulta de Dados (Select).
5
COMANDOS SQL GERAIS
Alguns comandos de SQL ajudam e facilitam na ope-
ração da ferramenta IDE Workbench MySQL. São 
instruções que geram consultas interativas para sa-
ber sobre o sistema gerenciador de banco de dados 
(SGBD).
Essas instruções são executadas por meio de query 
(consultas), na ferramenta IDE. Uma dessas instru-
ções é verificar o diretório de tabelas, conforme mos-
trado na figura 1.
Comando: show tables
Figura 1: Consultas das tabelas existentes por Schema no 
SGBD. Fonte: Elaboração própria.
6
Se quisermos saber informações sobre: quais são as 
colunas de uma tabela, qual é chave primária, qual 
o tipo de dados de cada coluna, tamanho de cada 
coluna, qual é a coluna tem geração automática de 
conteúdo (auto_increment – que não aceita informa-
ções vinda do usuário), utilizamos o comando abaixo 
e o resultado é apresentado conforme figura 2.
Comando: show columns from aluno
Figura 2: Informações sobre as colunas de uma tabela. 
Fonte: Elaboração própria.
Se quisermos saber informações sobre a versão utili-
zada do IDE Workbench MySQL, utilizamos o coman-
do abaixo. O resultado é mostrado conforme figura 3.
Comando: Select version()
Figura 3: Informações sobre versão do IDE Workbench 
MySQL. Fonte: Elaboração própria.
7
Se quisermos saber informações sobre a data do 
sistema gerenciador de banco de dados, utilizamos 
o comando abaixo, conforme figura 4.
Select current_date
Figura 4: Informações sobre a data do sistema SGBD. Fonte: 
Elaboração própria.
Se quisermos saber informações sobre o usuário 
do banco de dados, utilizamos o comando abaixo 
(figura 5).
Comando: Select user()
Figura 5: Informações sobre o usuário do sistema SGBD. 
Fonte: Elaboração própria.
8
OPERADORES 
ARITMÉTICOS
Podemos executar:
+ Adição
- Subtração
* Multiplicação
/ Divisão
Tabela 1: Operadores Matemáticos utilizados em coman-
dos SQL.
9
OPERADORES 
RELACIONAIS
Os operadores lógicos são aplicados para compor 
condições de decisões para realizar uma consulta 
ou em situação de atualizações de dados – são as-
sociados à cláusula “Where”.
Essas condições envolvem comparações entre o 
conteúdo de uma coluna com valor fixo ou com uma 
variável do aplicativo, ou ainda com o conteúdo de 
outra coluna.
Utilizamos os símbolos da tabela 2, para fazer com-
parações. Exemplo Select * From Tabela where sa-
lario > 1000.
> Maior que
 Diferente de
>= Maior ou igual a
‘b@b.com’, 
‘11112222’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘teste’ (‘codigo’, ‘nome’, 
‘email’, ‘telefone’) VALUES (‘3’, ‘Elaine’, ‘b@b.com’, 
‘22223333’);
Após a inclusão, os dados da tabela ficam conforme 
demonstrado na figura 6.
Figura 6: Conteúdo da Tabela teste após a inclusão. Fonte: 
Elaboração própria.
15
Figura 7: Consulta da Tabela teste classificada por telefone. 
Fonte: Elaboração própria.
Vamos classificar todas as linhas da tabela aluno, 
com duas colunas em diferentes ordens: ordem 
de classificação, nascimento ordem descendente 
(DESC), e nome em ordem ascendente (ASC).
Antes vamos executar uma inclusão de dados para po-
demos, em seguida, executar o “select” com order by.
INSERT INTO aluno (ra, nome, nascimento) VALUES 
(1, “JOAO”, “2019/09/27”);
INSERT INTO aluno (ra, nome, nascimento) VALUES 
(2, “ANTONIO”, “2019/08/27”);
INSERT INTO aluno (ra, nome, nascimento) VALUES 
(3, “CARLOS”, “2019/08/26”);
INSERT INTO aluno (ra , nome, nascimen-
to) VALUES (4 , “ALVARO”, “2019/08/26”) ; 
Vamos lá.
Select * from aluno order by nascimento desc, nome 
asc;
16
Figura 8: Consultada Tabela Aluno Classificada por nasci-
mento e nome. Fonte: Elaboração própria.
17
OPERADORES 
AUXILIARES
 Vamos trabalhar com a cláusula “Between” para fa-
zer a seleção de linhas, obedecendo a uma condição 
que atenda a um valor mínimo e valor máximo. A 
condição está associada com a cláusula “Where”. A 
sintaxe tem a seguinte estrutura: “ [Not] 
BETWEEN and ”.
Antes, para podermos testar esta condição, faremos 
inclusão de dados na tabela contatos:
INSERT INTO contato (codigo, nome, idade, setor, 
cargo, salario, admissao)
VALUES (20, ‘Aline Brito’, 20 , 2, ‘Supervisora’, 1700, 
‘2019-09-05’);
INSERT INTO contato (codigo, nome, idade, setor, 
cargo, salario, admissao)
VALUES (22, ‘Silvia Mendes’, 20, 2, ‘Gerente’, 2000, 
‘2019-09-01’);
INSERT INTO contato (codigo, nome, idade, setor, 
cargo, salario, admissao)
VALUES (24, ‘Moacir Campos’, 30, 2, ‘Programador’, 
2000, ‘2019-09-10’);
INSERT INTO contato (codigo, nome, idade, setor, 
cargo, salario, admissao)
18
VALUES (26, ‘Marcos Silva’, 30, 2, ‘Programador’, 
2000, ‘2019-09-15’);
Após a inclusão dos dados na tabela contatos, os 
conteúdos dos dados ficam conforme figura 9:
Figura 9: Consulta da Tabela Contato após inclusão. Fonte: 
Elaboração própria.
Após a execução do comando “Select * from contato 
where idade between 10 and 25;”, foram selecionadas 
somente as linhas em que a idade com conteúdo 
20 que atende as condições do between, conforme 
mostrado na figura 10.
Figura 10: Consulta da Tabela Contato após between. Fonte: 
Elaboração própria.
Também temos outras formas de seleção por meio 
de condição com conteúdos sequenciais. Para isso 
utilizamos a cláusula IN. Vamos executar o coman-
do “Select * from contato where idade in (20,25);”, e 
podemos verificar que o resultado fica parecido com 
o apresentando na figura 10.
19
Outra situação que podemos utilizar é a de verificar 
a existência de colunas que tenham conteúdos de 
valores nulos ou não. Para testarmos essa situação, 
vamos executar a instrução “Select * from contato 
where nome is NOT null;”, o resultado é apresentado 
conforme a figura 9. Se formos executar o comando 
“Select * from contato where nome is null;”, não tere-
mos nenhum resultado apresentado, pois a coluna 
está definida como “NOT NULL”, ou seja, será exigido 
um conteúdo quando da inclusão dos dados.
20
VERIFICAÇÃO DE 
CARACTERES
 Para verificar a sequência de caracteres dentro de 
uma coluna do tipo string (char ou varchar), podemos 
utilizar a cláusula “where”, uma condição baseada 
no uso do operador LIKE, e a sintaxe tem a seguinte 
configuração de instrução: “ [NOT] LIKE 
”.
Primeiro exemplo, vamos verificar quando a coluna 
nome da tabela contato começa com a letra “M”. 
Para isso, executamos o comando “Select * From 
contato Where nome LIKE ‘M%’;” e temos como re-
sultado a consulta de dados conforme apresentado 
na figura 11.
Figura 11: Consulta de nome começando pela “M” . Fonte: 
Elaboração própria.
Outro exemplo. Vamos verificar quando a coluna 
nome da tabela contato tenha a segunda letra igual 
a “l”. Para isso, executamos o comando “Select * 
From contato Where nome LIKE ‘_l%’;” e temos como 
resultado a consulta de dados conforme apresentado 
na figura 12.
21
Figura 12: Consulta de nome com a segunda letra igual a 
“l”. Fonte: Elaboração própria.
Mais um exemplo. Vamos verificar quando a coluna 
nome da tabela contato tenha a letra “o” em qualquer 
posição do nome. Para isso, executamos o comando 
“Select * From contato Where nome LIKE ‘%o%’;”, e 
temos como resultado a consulta de dados conforme 
apresentado na figura 13.
Figura 13: Consulta de nome que tenha a letra “O” em qual-
quer posição. Fonte: Elaboração própria.
22
FUNÇÕES AGREGADAS
Existem funções no SQL que contribuem para reali-
zar operações matemáticas e estatísticas. A seguir 
apresentamos, na tabela 3, uma relação de funções e 
o que cada função pode resultar. Também para cada 
função é mostrado um exemplo de comando SQL.
Função Resultado Exemplo de comando SQL
AVG() Média aritmética SELECT AVG(Preco_Livro) FROM 
tbl_Livro;
MAX() Maior valor SELECT MAX(Preco_Livro) FROM 
tbl_Livro;
MIN() Menor valor SELECT MIN(Preco_Livro) FROM 
tbl_Livro;
SUM() Soma dos valores SELECT SUM(Preco_Livro) FROM 
tbl_Livro;
COUNT() Número de valores SELECT COUNT(*) FROM tbl_autores;
ALL Contagem dos 
valores não vazios
SELECT COUNT(ALL id_autor) FROM 
tbl_Livro;
Distinct Contagem dos 
valores não vazios 
e únicos
SELECT COUNT(DISTINCT id_autor) 
FROM tbl_Livro;
Tabela 3: Funções Agregadas.
Vamos pegar uma função para explicar melhor. 
Imagine uma situação em que queremos saber 
quais as cidades dos nossos clientes. Como pode-
mos ter vários clientes da mesma cidade, usamos o 
DISTINCT para não mostrar várias vezes o mesmo 
nome de cidade.
23
SELECT DISTINCT nome, sobrenome, idade FROM 
clientes;
Figura 14: Consulta da tabela clientes com a cláusula 
DISTINCT. Fonte: Elaboração própria.
24
RELACIONAMENTO DE 
TABELAS - WHERE
Se houver necessidade de relacionar colunas entre 
duas ou mais tabelas, vamos analisar que precisa-
mos apresentar, ao mesmo tempo, o número da 
conta da tabela conta e também nome do cliente 
da tabela cliente. Nesse caso, podemos utilizar o 
comando SQL:
SELECT conta.numero, cliente.nome
FROM cliente, conta
WHERE cliente.codigo=conta.codcli;
Esse comando pode ser entendido como juntar as 
tabelas Cliente e Conta. O objetivo é selecionar na 
comparação da cláusula “Where” através do códi-
go do cliente ser igual ao codcli da tabela conta. 
Todas as linhas que atenderem a essas condições 
do “Where” serão apresentadas às colunas número 
da tabela conta e nome da tabela cliente.
25
INFORMAÇÕES 
AGRUPADAS
Podem existir necessidades de agrupar as funções 
agregadas por alguma coluna para obter uma so-
matória, média ou contagem, por uma determinada 
coluna de uma tabela.
Para solucionar essa necessidade, devemos utilizar a 
cláusula WHERE com a cláusula GROUP BY. Podemos 
resolver, tomando como referência cinco exemplos 
de comando SQL, conforme mostrado na tabela 4.
1 SELECT codcli, COUNT(*) FROM conta GROUP BY codcli;
2
SELECT cliente.Nome, COUNT(*) FROM cliente, conta
WHERE cliente.codigo = cobranca.codcli
GROUP BY cliente.Nome;
3 SELECT codcli, avg(valor) FROM conta GROUP BY codcli having 
avg(valor)>2000;
4
Select codcli, sum (valor) From conta Group by codcli with ROLLUP;
O modificador ROLLUP faz com que o mysql retorne também as 
linhas totalizadas, ou seja, o total por cliente e o total geral.
5
Select cliente.nome, conta.numero, sum (conta.valor)as total
From conta, cliente
where conta.codcli = cliente.codigo
Group by cliente.nome, conta.numero with ROLLUP;
Tabela 4: Tabela de exemplos de agrupamentos.
26
QUALIFICADORES
Quando utilizamos as funções matemáticas ou 
estatísticas para uma apresentação fina,surge a 
necessidade de definirmos outro qualificador para 
às funções. Quando utilizamos, podemos substituir 
por um nome que julgamos ser o mais ideal. Para 
isso aplicamos uma cláusula “as” para definir o novo 
nome.
Executar as seguintes inclusões de conta:
INSERT INTO ‘teste2’.‘conta’ (‘numero’, ‘valor’, ‘ven-
cimento’, ‘codcli’) VALUES (‘1’, ‘10’, ‘2019-08-29’, ‘1’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘conta’ (‘numero’, ‘valor’, ‘ven-
cimento’, ‘codcli’) VALUES (‘2’, ‘50’, ‘2019-08-29’, ‘1’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘conta’ (‘numero’, ‘valor’, ‘ven-
cimento’, ‘codcli’) VALUES (‘3’, ‘40’, ‘2019-08-28’, ‘1’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘conta’ (‘numero’, ‘valor’, ‘ven-
cimento’, ‘codcli’) VALUES (‘4’, ‘30’, ‘2019-08-28’, ‘2’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘conta’ (‘numero’, ‘valor’, ‘ven-
cimento’, ‘codcli’) VALUES (‘5’, ‘20’, ‘2019-08-28’, ‘2’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘conta’ (‘numero’, ‘valor’, ‘ven-
cimento’, ‘codcli’) VALUES (‘6’, ‘40’, ‘2019-08-28’, ‘3’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘conta’ (‘numero’, ‘valor’, ‘ven-
cimento’, ‘codcli’) VALUES (‘7’, ‘95’, ‘2019-08-29’, ‘4’);
27
Figura 15: Consulta da tabela Clientes. Fonte: Elaboração 
própria.
Figura 16: Consulta da tabela Conta. Fonte: Elaboração 
própria.
Considerando os dados da tabela clientes, conforme 
ilustrado na figura 15, e mais os dados da tabela con-
ta, conforme ilustrado na figura 16, vamos executar 
o comando SQL a seguir, a fim verificarmos como 
funciona a cláusula “AS”.
SELECT clientes.Nome, COUNT(*) AS contas, 
sum(conta.valor) as valor
FROM clientes, conta WHERE clientes.codigo = 
conta.codcli
GROUP BY clientes.Nome;
28
Após a execução do comando acima, verificamos, na 
figura 17, que o count(*) foi substituído pela palavra 
“contas” e que sum (conta.valor) foi substituído pela 
palavra “valor”.
Figura 17: Apresentação do resultado com a cláusula “AS”. 
Fonte: Elaboração própria.
29
SUBQUERY
Uma subquery é um comando SELECT que faz uma 
seleção sobre outra seleção já feita por outro SELECT.
A subquery deve ser colocada entre parênteses; deve 
ser colocada depois de um operador de comparação, 
e a cláusula ORDER BY não deve ser incluída em uma 
subquery.
Executar as seguintes inclusões:
INSERT INTO ‘teste2’.‘clientes’ (‘codigo’, ‘nome’, ‘so-
brenome’, ‘idade’, ‘endereco’, ‘cidade’, ‘estado’, ‘cep’) 
VALUES (‘1’, ‘Jose’, ‘Lacerda’, ‘30’, ‘Rua um numero 
5’, ‘São Paulo’, ‘SP’, ‘00000100’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘clientes’ (‘codigo’, ‘nome’, ‘so-
brenome’, ‘idade’, ‘endereco’, ‘cidade’, ‘estado’, ‘cep’) 
VALUES (‘2’, ‘Maria’, ‘Antonia’, ‘25’, ‘Rua um numero 
6’, ‘Araraquara’, ‘SP’, ‘00000200’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘clientes’ (‘codigo’, ‘nome’, ‘so-
brenome’, ‘idade’, ‘endereco’, ‘cidade’, ‘estado’, ‘cep’) 
VALUES (‘3’, ‘Marco’, ‘Jose’, ‘25’, ‘Rua H numero 30’, 
‘Araraquara’, ‘SP’, ‘00000300’);
INSERT INTO ‘teste2’.‘clientes’ (‘codigo’, ‘nome’, ‘so-
brenome’, ‘idade’, ‘endereco’, ‘cidade’, ‘estado’, ‘cep’) 
VALUES (‘4’, ‘Aparicio’, ‘Alfredo’, ‘30’, ‘Rua X numero 
15’, ‘Araraquara’, ‘SP’, ‘00000400’);
A tabela ficará com os conteúdos conforme mostra-
do na figura 18.
30
Figura 18: Consulta da tabela clientes. Fonte: Elaboração 
própria.
Vamos executar o seguinte Exemplo:
SELECT nome FROM clientes WHERE nome LIKE 
‘M%’ AND cidade IN (SELECT cidade FROM clientes 
where cidade LIKE ‘A%’);
O resultado do primeiro SELECT executado fo-
ram as linhas com códigos 2, 3 e 4, pois existem 
3 ocorrências que começam pela letra “A”, ou seja, 
“Araraquara”. Dessas três linhas, o segundo SELECT 
executado seleciona os nomes que começam por 
“M”. Temos a Maria e o Márcio, que é o resultado 
final, pois o Aparício não é considerado, ficando con-
forme mostrado na figura 19.
Figura 19: Consulta do resultado da subquery. Fonte: 
Elaboração própria.
31
JOIN
Utilizamos a cláusula WHERE para aplicar a jun-
ção de tabelas, conhecido termo em inglês “JOINs” 
(relacionamentos).
A cláusula JOIN é usada para associar dados de duas 
ou mais tabelas do banco de dados. Temos duas 
categorias de joins:
a) INNER JOIN: Retorna linhas (registros) quando 
houver pelo menos uma correspondência em ambas 
as tabelas pela cláusula “where”.
b) OUTER JOIN: Retorna linhas (registros) mesmo 
quando não houver ao menos uma correspondência 
em uma das tabelas (ou ambas).
No caso do OUTER JOINS. Há três tipos de 
aplicações:
a) LEFT JOIN: Retorna todas as linhas da tabela à 
esquerda, mesmo se não houver nenhuma corres-
pondência na tabela à direita.
b) RIGHT JOIN: Retorna todas as linhas da tabela à 
direita, mesmo se não houver nenhuma correspon-
dência na tabela à esquerda.
c) FULL JOIN: Retorna linhas quando houver uma 
correspondência em qualquer uma das tabelas.
32
Para criar uma alias para uma tabela, basta acres-
centar um identificador à frente do nome da tabela. 
A partir de então, basta utilizar este alias para se 
referenciar à tabela, por exemplo, “p” para pedido, 
“c” para clientes.
Select nome,nr,valor from pedido p inner join clientes 
c on (p.cliente=c.codigo);
Vamos executar o comando a seguir para verificar 
o entendimento do join e do alias.
Select f.nome, p.valor as pagamento from 
funcionarios f INNER JOIN pagamentos p 
ON f.codigo_ funcionario = p.codigo_ funcionario;
select f.nome, p.valor as pagamento from 
funcionar ios f LEFT JOIN pagamentos p 
ON f.codigo_ funcionario= p.codigo_ funcionario;
Acesse o Podcast 1 em Módulos
33
ALIAS PARA TABELAS
Quando usamos Join, o nome da tabela é citado para 
diferenciar a qual campo se está fazendo referência. 
Quando a consulta é complexa e envolve várias ta-
belas, referenciar o nome da tabela pode aumentar 
muito o tamanho da consulta.
Para criar uma alias para uma tabela, basta acres-
centar um identificador à frente do nome da tabela. 
A partir de então, basta utilizar este alias para se 
referenciar à tabela.
Select nome,nr,valor from pedido p inner join clientes 
c on (p.cliente=c.codigo);
34
FUNÇÕES STRING
As instruções para tratamento de textos são muito 
utilizadas para resolver situações para separar ou 
juntar informações strings, conforme demonstrado 
na tabela 5.
Comandos SQL Resultado
SELECT CONCAT(‘My’, ‘S’, ‘QL’); MySQL
SELECT CONCAT_WS(“,”,”First 
name”,”Second name”,“Last 
Name”);
‘First name,Second name,Last Name’
SELECT REPEAT(‘MySQL’, 3); MySQLMySQLMySQL
SELECT SUBSTRING(‘Unicamp’,5); amp
SELECT CHAR_LENGTH(‘Elaine’); 6
SELECT SUBSTRING_
INDEX(‘www.mysql.com’, ‘.’, 2);
www.mysq
Vai até o segundo bloco antes do 
ponto.
Primeiro bloco = www
Segundo bloco = mysql
Terceiro bloco = com
SELECT SUBSTRING_
INDEX(‘www.mysql.com’, ‘.’, -2);
mysql.com
Considera dois blocos antes do 
delimitador “.”
SELECT REVERSE(‘abc’); cba
SELECT UCASE(‘Elaine’); ELAINE
Conversão para maiúsculo
SELECT Upper(‘Elaine’); ELAINE
Conversão para maiúsculo
35
Comandos SQL Resultado
SELECT LCASE(‘MYSQL’); Mysql
Conversão para minúsculo
SELECT Lower(‘MYSQL’); Mysql
Conversão para minúsculo
Tabela 5: Funções para tratamentos de variáveis.
36
FUNÇÕES DATA
As instruções para tratamento de data são muito 
úteis para resolver situações para descobrir a partir 
de uma data, qual o dia da semana, qual nome do 
dia, qual o nome do mês, conforme demonstrado 
na tabela 6.
Função Objetivo Resultado
SELECT DAYOFWEEK 
(‘2019-09-17’);
Descobrir qual o dia da 
semana
1- domingo, 2- segunda, 
3- terça, 4-quarta, 5- quinta, 
6- sábado
3
SELECT 
WEEKDAY(‘2019-09-17’);
Descobrir qual semana
0- segunda, 1- terça, 2- quarta, 
3- quinta, 4- sexta, 5- sábado, 
6- domingo
1
SELECT DAYOFMONTH 
(‘2019-09-28’);
Qual o dia do mês 28
SELECT 
DAYNAME(‘2019-09-28’);
Qual o nome do dia da semana Saturday
SELECT MONTHNAME 
(‘2019-09-28’);
Qual o nome do mês September
Tabela 6: Funções de tratamento de datas.
37
TRIGGERS
Um trigger é um conjunto de instruções SQL para 
desempenhar funções lógicas em banco de dados, 
como atualizar uma coluna estoque do produto. Toda 
vez que houver uma venda de um item de produto, 
automaticamente pode subtrair o item de venda doestoque, por meio de uma configuração trigger na 
tabela de itens de venda.
Antes, podemos saber sobre triggers armazenadas, 
utilizando o comando SQL a seguir:
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.
TRIGGERS;
Vamos, num primeiro momento, criar duas tabelas: 
uma de produto e outra de itens de venda. Para isso, 
executamos os scripts a seguir, por meio de queries. 
Recomenda-se seguir os seguintes passos na ordem 
em que são citados os exemplos.
1. CRIAÇÃO TABELA PRODUTOS
CREATE TABLE Produtos (
Referencia INT PRIMARY KEY,
Descricao VARCHAR(50) UNIQUE,
Estoque INT NOT NULL DEFAULT 0);
2. INSERT TABELA PRODUTOS
INSERT INTO Produtos VALUES (1, ‘Feijão’, 10);
38
INSERT INTO Produtos VALUES (2, ‘Arroz’, 5);
INSERT INTO Produtos VALUES (3, ‘Farinha’, 15);
INSERT INTO Produtos VALUES (4, ‘SAL’, 15);
INSERT INTO Produtos VALUES (5, ‘ACUCAR’, 9);
INSERT INTO Produtos VALUES (6, ‘CAFE’, 12);
3. Apresentação dos dados da tabela PRODUTOS
Select * from produtos;
Figura 20: Consulta dos dados da tabela Produtos. Fonte: 
Elaboração própria.
4. CRIAÇÃO TABELA itens de venda
CREATE TABLE itensvenda (
Venda INT NOT NULL,
Produto INT NOT NULL,
Quantidade INT NULL,
PRIMARY KEY (Venda, Produto));
39
5. CRIAÇÃO TRIGGER itens de venda para INSERT
Toda vez que incluir um item de venda, atualiza-se o 
valor de estoque do produto, subtraindo do estoque 
do produto a quantidade de vendas.
DELIMITER $
CREATE TRIGGER Tgr_ItensVenda_Insert AFTER 
INSERT
ON ItensVenda
FOR EACH ROW
BEGIN
UPDATE Produtos SET Estoque = Estoque - 
NEW.Quantidade
WHERE Referencia = NEW.Produto;
END$
O nome da trigger é Tgr_ItensVenda_Insert. Após 
cada vez que for incluído um item na tabela itens de 
venda (AFTER INSERT), será subtraída a quantidade 
(NEW.Quantidade) do estoque (Estoque). Para cercar 
isso, a atualização correta do registro é comparada 
à coluna Referência da tabela produto com itens de 
produto (NEW.Produto). Após a criação do trigger, 
irá aparecer dentro da tabela de vendas (conforme 
figura 21).
40
Figura 21: Criação de Trigger para itens de vendas. Fonte: 
Elaboração própria.
6. INSERT DE ITENS DE VENDAS
Vamos incluir os itens de venda para ativar o trigger.
INSERT INTO ItensVenda VALUES (1, 1,3);
INSERT INTO ItensVenda VALUES (1, 2,1);
INSERT INTO ItensVenda VALUES (1, 3,5);
Após a inclusão de dados na tabela de ItensVenda, 
é mostrado o resultado da consulta (conforme 
tabela 22). Após a inclusão, entra em ação o Tgr_
ItensVenda_Insert, que subtrai a quantidade de itens 
de vendas do estoque do produto (10 – 3 = 7). Isso 
é demonstrado na figura 23.
Figura 22: Consulta da tabela Itens de venda. Fonte: 
Elaboração própria.
41
Figura 23: Consulta da tabela Produto após inclusão de 
itens de vendas. Fonte: Elaboração própria.
7. CRIAÇÃO DE TRIGGGER PARA TABELA ITENS DE 
VENDAS APÓS DELETE
Toda vez que excluir um item de venda, atualiza-se 
o valor de estoque do produto, somando no estoque 
do produto a quantidade de vendas.
DELIMITER $
CREATE TRIGGER Tgr_ItensVenda_Delete AFTER 
DELETE
ON ItensVenda
FOR EACH ROW
BEGIN
UPDATE Produtos SET Estoque = Estoque + OLD.
Quantidade
WHERE Referencia = OLD.Produto;
END$
42
O nome da trigger é Tgr_ItensVenda_Delete. Após 
cada vez que for excluído um item na tabela itens de 
venda (AFTER DELETE), será somada a quantidade 
(OLD.Quantidade) do estoque (Estoque). Para cercar 
isso, a atualização correta do registro é comparada 
à coluna Referência da tabela produto com itens de 
produto (OLD.Produto).
Após a criação do trigger, irá aparecer dentro da ta-
bela de vendas (figura 24).
Figura 24: Consulta da tabela itens de vendas com a criação 
de trigger. Fonte: Elaboração própria.
8. DELETE NA TABELA ITENS DE VENDAS
Vamos executar a exclusão do item de venda. Para 
ativar a trigger “Tgr_ItensVenda_Insert” de exclusão 
do item de venda.
DELETE FROM itensvenda WHERE venda = 1 AND 
produto = 1;
43
Após a exclusão de dados na tabela de ItensVenda, é 
mostrado o resultado da consulta, conforme figura 25.
Figura 25: Consulta da tabela itens de vendas com a criação 
de trigger. Fonte: Elaboração própria.
9. CONSULTA DA TABELA PRODUTOS
Após a exclusão do item de venda, entra em ação o 
Tgr_ItensVenda_Delete, que soma a quantidade de 
itens de vendas do estoque do produto (7 + 3 = 10), 
conforme demonstrado na figura 25.
Figura 26: Consulta da tabela de produtos após exclusão 
do item de venda. Fonte: Elaboração própria.
Acesse o Podcast 2 em Módulos
44
https://famonline.instructure.com/files/168939/download?download_frd=1
STORED PROCEDURE
A sintaxe geral para criação de Stored Procedure é 
a seguinte:
CREATE PROCEDURE proc_name([parameters, ...])
[characteristics]
[BEGIN]
corpo_da_rotina;
[END]
Detalhes sobre a configuração de parâmetros para 
sintaxe de “Stored Procedure”:
 ● proc_name: seu procedimento armazenado deve 
ter um nome para, quando for chamado, podermos 
então usá-lo.
 ● tipo_param: existem três tipos de parâmetros em 
uma Stored Procedure.
 ● proc_name: seu procedimento armazenado deve 
ter um nome para, quando for chamado, podermos 
então usá-lo.
 ● tipo_param: existem três tipos de parâmetros em 
uma Stored Procedure no MySQL:
a) IN – este é um parâmetro de entrada, ou seja, 
um parâmetro cujo valor será utilizado no interior do 
procedimento para produzir algum resultado.
45
b) OUT – este parâmetro retorna algo de dentro do 
procedimento para o lado externo, colocando os va-
lores manipulados disponíveis na memória ou no 
conjunto de resultados.
c) INOUT – faz os dois trabalhos ao mesmo tempo.
Para colocar em prática, vamos criar uma tabela “tbl_
correntista”, conforme script abaixo; o objetivo é criar 
uma Stored Procedure para passar por parâmetros 
NOME e CPF, em que esses parâmetros são passa-
dos por uma chamada por “CALL”, que é executado 
por query, na ferramenta IDE WorkBench MySQL. A 
chamada por “CALL” ativa a “Stored Procedure” que, 
com os parâmetros passados, é atualizada a tabela 
tbl_correntista.
1. PRIMEIRO PASSO: Criação da tabela Correntista
CREATE TABLE tbl_correntista (
correntista_id int auto_increment primary key,
correntista_nome varchar(60) not null unique,
correntista_cpf varchar(20) not null,
dt_cadastro timestamp default current_timestamp);
2. SEGUNDO PASSO: Criação STORED PROCEURE 
para INSERT
Vamos criar a “STORED PROCEDURE” para criar in-
cluir dados de parâmetros passados pela chamada 
do “CALL” para incluir dados na tabela Correntista.
46
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE mySp_correntistaInsert
(v_correntista_nome VARCHAR(60), v_correntista_cpf 
VARCHAR(20))
BEGIN
IF ((v_correntista_nome!= ‘’) && (v_correntista_cpf!= 
‘’)) THEN
INSERT INTO tbl_correntista (correntista_nome, 
correntista_cpf)
VALUES (v_correntista_nome, v_correntista_cpf);
ELSE
SELECT ‘NOME e CPF devem ser fornecidos para 
o cadastro!’ AS Msg;
END IF;
END$
O nome da “Stored Procedure” é “mySp_correntistaIn-
sert”. Após cada vez que for acionada por uma cha-
mada por “CALL”, será ativada a “Stored Procedure” 
e, então, é efetivada a inclusão na tabela correntista.
Os parâmetros são recebidos nome (v_correntis-
ta_nome) e CPF (v_correntista_cpf). Depois disso, 
são verificados se os parâmetros conteúdos não 
são vazios; então, é efetivada a inclusão da tabe-
la correntista por meio da instrução (INSERT INTO 
47
tbl_correntista) e são incluídos os dados “VALUES 
(v_correntista_nome, v_correntista_cpf)”.
3. TERCEIRO PASSO: Chamada da “Stored 
Procedure” por “CALL”
Antes da chamada é apresentada a consulta da ta-
bela, conforme figura 26:
Figura 27: Consulta da tabela de correntista. Fonte: 
Elaboração própria.
A chamada de “CALL” da “Stored Procedure” é fei-
ta por query na ferramenta IDE WorkBench MySQL, 
conforme a seguinte instrução:
CALL mySp_correntistaInsert (‘Wagner Bianchi’, 
‘023.456.789-10’);
Após a chamada por “CALL” ativa a “Stored 
Procedure” e, então, a inclusão de dados é providen-
ciada e, depois disso, a tabela de correntista fica com 
os dadosconforme a figura abaixo.
Figura 28: Consulta da tabela de correntista após Stored 
Procedure. Fonte: Elaboração própria.
48
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste módulo, os conteúdos foram explicados 
por meio de exemplos testados na ferramenta 
Workbench. Os exemplos práticos servem para que 
o aprendizado seja simples e objetivo, além de es-
timular reflexões de entendimento de forma mais 
consistente.
Há muitas abordagens para sedimentar o conheci-
mento. Duas abordagens, dentre todas as explicadas, 
merecem destaque: uma é a junção de tabelas, es-
sencial para compor informações que são necessá-
rias como resultado para os usuários.
A outra abordagem refere-se aos conhecimentos 
sobre operações lógicas que podem ser programa-
das e executadas pelo próprio banco de dados. São 
funções automatizadas; com funções de bancos de 
dados por aplicativos que podem ser executadas 
dentro do próprio banco de dados.
Quanto às funções automatizadas, uma programação 
é chamada de Trigger e a outra, de Stored Procedure. 
Essas técnicas, aos serem transferidas a progra-
mação e a execução do aplicativo para o banco de 
dados, tornam o aplicativo mais leve na execução.
Esperamos que todo o conhecimento adquirido aqui 
tenha sido bem aproveitado!
49
SÍNTESE
• Stored Procedure.
• Trigger.
• Automações de funções.
• Técnicas para fazer a junção de tabelas.
• Operadores Auxiliares. 
• Operadores Relacionais. 
• Operadores Aritméticos.
Estudamos:
Várias abordagens de comandos de SQL foram 
explicadas de como proceder a inclusão, 
alteração, exclusão e consulta de dados, de 
modo mais avançado. 
Banco de 
Dados
DE
ATH
YST
Referências Bibliográficas 
& Consultadas
ASCENCIO, A. F. G.; ARAÚJO, G. S. Estruturas de 
dados: algoritmos, análise da complexidade e 
implementações em JAVA e C/C++. São Paulo: 
Pearson Prentice Hall, 2010. [Biblioteca Virtual]
BARBOZA, F. F. M. et al. Modelagem e desenvol-
vimento de banco de dados. Porto Alegre: Sagah, 
2018. [Minha Biblioteca]
BOOCH, G.; RUMBAUGH, J.; JACOBSON, I. UML: 
guia do usuário. São Paulo: Campus, 2000.
CALSARA, A.; MACHADO, C. A. F.; REINEHR, S. S.; 
BURNETT, R. C. Aderência do RUP à norma NBR 
ISO/IEC 12207. Dezembro/2002. Disponível em: 
https://docplayer.com.br/18795196-Aderencia-do-
-rup-a-norma-nbr-iso-iec-12207.html. Acesso em: 
03 out. 2019.
DATE, C. J. Introdução a sistemas de bancos de 
dados. 7. ed. Rio Janeiro: Campus, 2000.
DBDesignerfork. Software livre para modelagem 
de Dados. Disponível em: https://db-designer-fork.
soft112.com. Acesso em: 05 set. 2019.
https://db-designer-fork.soft112.com/
https://db-designer-fork.soft112.com/
ELMASRI, R.; NAVATHE, S. Sistemas de banco de 
dados. 4. ed. São Paulo: Pearson, 2005. [Biblioteca 
Virtual]
GANE, C. Análise estruturada de sistemas. 7. ed. 
Rio Janeiro: LTC, 1993.
HAY, D. C. Princípios de modelagem de dados. São 
Paulo: Makron, 1999.
HEUSER, C. A. Projeto de banco de dados. 6.ed. 
Porto Alegre: Bookman, 2009. [Minha Biblioteca]
KRUCHTEN, P. Introdução ao RUP Rational Unified 
Process. 2. ed. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 
2003.
MEDEIROS, L. F. Banco de dados: princípios e práti-
ca. Curitiba: InterSaberes, 2013. [Biblioteca Virtual]
PRESSMAN, R. S. Engenharia de software. 5. ed. 
São Paulo: Makron Books, 2002.
PUGA, S.; FRANÇA, E.; GOYA, M. Banco de dados: 
implementação em SQL, PL/SQL e Oracle 11g. 
São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2013. 
[Biblioteca Virtual]
RAMAKRISHNAN, R.; GEHRKE, J. Sistemas de 
gerenciamento de banco de dados. 3. ed. Porto 
Alegre: AMGH, 2011. [Minha Biblioteca]
RESENDE, D. A. Engenharia de software e siste-
mas de informação. 2. ed. Rio Janeiro: Brasport, 
2003.
SETZER, V. W. Banco de dados. 3. ed. Rio Janeiro: 
Edgard Blücher, 1989.
SOMMERVILLE, I. Engenharia de software. 6. ed. 
São Paulo: Pearson, 1995.
TELES, V. M. Extreme Programming. São Paulo: 
Novatec, 2004.
WOLFGANG, P. A. T.; KOFFMAN, E. B. Objetos, abs-
tração, estruturas de dados e projeto usando C++. 
Rio de Janeiro: LTC, 2008. [Minha Biblioteca]
	Introdução
	COMANDOS SQL – OPERAÇÕES AVANÇADAS
	Comandos SQL Gerais
	Operadores Aritméticos
	Operadores Relacionais
	Tabelas para uso dos exemplos a Seguir
	Classificação de dados
	Operadores auxiliares
	Verificação de caracteres
	Funções Agregadas
	RELACIONAMENTO DE TABELAS - WHERE
	Informações Agrupadas
	Qualificadores
	Subquery
	JOIN
	Alias para Tabelas
	Funções String
	Funções Data
	Triggers
	Stored Procedure
	Considerações finais
	SÍNTESE