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Aula 2   SQL

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SQL
Jean Turet
jeanturet@gmail.com
SQL
 Structured Query Language
◼ Linguagem de Consulta Estruturada
 Fundamentada no Modelo Relacional,
inclui comando para:
◼ Definição de dados
◼ Consulta 
◼ Atualização
Usos de SQL
 DDL – Linguagem de Definição de Dados
◼ Criar (create)
◼ Destruir (drop)
◼ Modificar (alter)
 DML – Linguagem de Manipulação de Dados
◼ Consultar (select)
◼ Inserir (insert)
◼ Remover (delete)
◼ Atualizar (update)
OpenRefine
 OpenRefine, formerly called Google
Refine and before that Freebase
Gridworks, is a standalone open source
desktop application for data cleanup and
transformation to other formats, the
activity known as data wrangling. It is
similar to spreadsheet applications (and
can work with spreadsheet file formats);
however, it behaves more like a database.
OpenRefine
 It operates on rows of data which have cells
under columns, which is very similar to relational
database tables. An OpenRefine project consists of
one table.
 The user can filter the rows to display
using facets that define filtering criteria (for example,
showing rows where a given column is not empty).
Unlike spreadsheets, most operations in OpenRefine
are done on all visible rows: transformation of all cells
in all rows under one column, creation of a new
column based on existing column data, etc.
 All actions that were done on a dataset are stored in a
project and can be replayed on another dataset.
Possible uses of software
 Cleaning messy data: for example if working with a
text file with some semi-structured data, it can be
edited using transformations, facets and clustering to
make the data cleanly structured.
 Transformation of data: converting values to other
formats, normalizing and denormalizing.
 Parsing data from web sites: OpenRefine has a URL
fetch feature and jsoup HTML parser and DOM engine.
 Adding data to dataset by fetching it from
webservices (i.e. returning json). For example, can be
used for geocoding addresses to geographic
coordinates.
 Aligning to Wikidata (formerly Freebase): this
involves reconciliation — mapping string values in
cells to entities in Wikidata.
MySql WorkBench
 MySQL Workbench is a unified visual tool
for database architects, developers, and
DBAs. MySQL Workbench provides data
modeling, SQL development, and
comprehensive administration tools for
server configuration, user administration,
backup, and much more. MySQL
Workbench is available on Windows, Linux
and Mac OS X.
MySql WorkBench
 Design
 MySQL Workbench enables a DBA, 
developer, or data architect to visually 
design, model, generate, and manage 
databases. It includes everything a data 
modeler needs for creating complex ER 
models, forward and reverse engineering, 
and also delivers key features for 
performing difficult change management 
and documentation tasks that normally 
require much time and effort.
MySql WorkBench
 Develop
 MySQL Workbench delivers visual tools for 
creating, executing, and optimizing SQL 
queries. The SQL Editor provides color 
syntax highlighting, auto-complete, reuse 
of SQL snippets, and execution history of 
SQL. The Database Connections Panel 
enables developers to easily manage 
standard database connections, including 
MySQL Fabric. The Object Browser 
provides instant access to database 
schema and objects.
MySql WorkBench
 Database Migration
 MySQL Workbench now provides a 
complete, easy to use solution for 
migrating Microsoft SQL Server, Microsoft 
Access, Sybase ASE, PostreSQL, and other 
RDBMS tables, objects and data to 
MySQL. Developers and DBAs can quickly 
and easily convert existing applications to 
run on MySQL both on Windows and other 
platforms. Migration also supports 
migrating from earlier versions of MySQL 
to the latest releases.
Comandos Sql
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table (sintaxe)
CREATE TABLE <tabela>
(<descrição das colunas>);
(<descrição das chaves>);
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table
❖ Ao se criar uma estrutura de uma tabela é
necessário que o usuário forneça, para cada
coluna, as seguintes informações:
❖ TIPO DE DADO
❖ EX: char, varchar2, number, date, etc.
❖ TAMANHO
❖ RESTRIÇÕES
❖ EX: primary key, foreign key, unique, not null,
check.
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table (mais exemplos)
CREATE TABLE cliente 
(
cod_cliente number(5),
nome varchar2(70) NOT NULL,
sexo char(1),
cidade varchar2(70),
estado char(2),
telefone number(9),
CONSTRAINT PK_CLIENTE
PRIMARY KEY (cod_cliente)
);
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table (mais exemplos)
CREATE TABLE vendedor
(
cod_vendedor number(5),
nome varchar2(70) NOT NULL,
salario_fixo number(8),
faixa_comissao char(1),
CONSTRAINT PK_VENDEDOR
PRIMARY KEY (cod_vendedor)
);
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table (mais exemplos)
CREATE TABLE telefones_vendedor
(
cod_vendedor number(5),
telefone number(7),
CONSTRAINT PK_FONES_VENDEDOR
PRIMARY KEY (cod_vendedor, telefone),
CONSTRAINT FK_FONES_VENDEDOR
FOREIGN KEY (cod_vendedor) 
REFERENCES VENDEDOR(cod_vendedor)
);
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table (mais exemplos)
CREATE TABLE produto
(
cod_produto number(5),
descricao varchar2(100),
unidade varchar2(4),
valor_unitario number(8),
CONSTRAINT PK_PRODUTO
PRIMARY KEY (cod_produto)
);
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table (mais exemplos)
CREATE TABLE pedido (
num_pedido number(5),
prazo_entrega number(5),
cod_cliente number(5),
cod_vendedor number(5),
CONSTRAINT PK_PEDIDO PRIMARY KEY (num_pedido),
CONSTRAINT FK_CLIENTE_PEDIDO
FOREIGN KEY (cod_cliente) 
REFERENCES CLIENTE(cod_cliente),
CONSTRAINT FK_VENDEDOR_PEDIDO
FOREIGN KEY (cod_vendedor) 
REFERENCES VENDEDOR(cod_vendedor) );
SQL - Criação de Tabelas
 Comando Create table (mais exemplos)
CREATE TABLE item_do_pedido (
num_pedido number(5),
cod_produto number(5),
quantidade number(6),
CONSTRAINT PK_ITENS_DO_PEDIDO
PRIMARY KEY (num_pedido, cod_produto),
CONSTRAINT FK_PEDIDO_ITENS_DO_PEDIDO
FOREIGN KEY (num_pedido) 
REFERENCES PEDIDO(num_pedido), 
CONSTRAINT FK_PRODUTO_ITENS_DO_PEDIDO
FOREIGN KEY (cod_produto) 
REFERENCES PRODUTO(cod_produto) );
SQL – Exclusão de Tabelas
 Comando Drop table (sintaxe)
DROP TABLE <tabela>;
SQL – Exclusão de Tabelas
 Comando Drop table (exemplos)
DROP TABLE item_do_pedido;
SQL – Alteração de Tabelas
 Comando Alter table (sintaxe)
ALTER TABLE <tabela> <ADD | MODIFY | DROP>
(<descrição das colunas>);
SQL – Alteração de Tabelas
 Comando Alter table (exemplos)
◼ Para adicionar a coluna data_nascimento na tabela
cliente
ALTER TABLE cliente ADD (data_nascimento date);
◼ Para excluir a coluna data_nascimento na tabela cliente
ALTER TABLE cliente DROP (data_nascimento);
◼ Para modificar o tamanho da coluna telefone na tabela
telefones_vendedor
ALTER TABLE telefones_vendedor MODIFY (telefone
number(9));
SQL – Inserção de Dados
 Comando Insert (sintaxe)
INSERT INTO <nome da tabela>
(<nomes das colunas>) VALUES (<valores>);
SQL – Inserção de Dados
 Comando Insert (exemplos)
INSERT INTO cliente (cod_cliente, nome, sexo, cidade, estado, telefone)
VALUES (17,'Esdras','m','Recife','PE',34558787);
INSERT INTO cliente VALUES (19,‘Ivan','m',‘Caruaru','PE',3333333);
INSERT INTO vendedor (cod_vendedor, nome, salario_fixo,
faixa_comissao) VALUES (29,’Almir’,350.0,’C’);
INSERT INTO pedido (num_pedido, prazo_entrega, cod_cliente,
cod_vendedor) VALUES (11,20,17,29);
SQL – Inserção de Dados
 Comando