LE BASI DI DATI: GENERALITÀ

LE BASI DI DATI: GENERALITÀ
In ogni modello di organizzazione di vita, abbiamo bisogno di trattare
informazioni che vanno raccolte, dopo averle individuate, per poi:
1)
2)
3)
4)
Recuperarle in base a criteri di ricerca
Aggiungerne di nuove
Modificarle apportando variazioni
Cancellarle se non più necessarie
In Informatica, la teoria delle basi di dati studia proprio l’organizzazione delle
informazioni, per poterle gestire in modo semplice ed efficiente in termini di
memoria o spazio e di tempo, efficace e sicuro.
Una base di dati o Database è una raccolta di dati logicamente
correlati e progettati per essere usati in maniera ottimizzata da
differenti utenti ed applicazioni.
Una base di dati può avere diverse dimensioni e deve essere:
1) Sicura, in modo da non essere danneggiata in maniera accidentale e
non.
2) Integra, in modo da non perdere i dati.
3) Consistente, contenente cioè dati significativi.
4) Persistente, con un tempo di vita non limitato alle singole esecuzioni di
programmi che lo utilizzano.
Le informazioni necessarie sono gestite dal SISTEMA INFORMATIVO, che è:
Un insieme organizzato di strumenti automatici, procedure manuali,
norme, risorse umane e materiali, orientato alla gestione delle
informazioni rilevanti per un’organizzazione intesa come raccolta,
archiviazione, elaborazione e scambio di informazioni.
La parte del sistema informativo che può essere automatizzata è detta
SISTEMA INFORMATICO ed è:
L’insieme degli strumenti informatici usati per il trattamento
automatico delle informazioni.
DATI E INFORMAZIONI
Il termine DATO significa “fatto”. Lo scopo dei dati è quello di codificare i fatti
ritenuti importanti. L’INFORMAZIONE è la conoscenza acquisita dei dati.
I dati sono utilizzabili solo se possono essere interpretati, cioè se si comprende
il loro significato.
Definiamo SCHEMA, la chiave di interpretazione dei dati, mentre chiamiamo
ISTANZA di uno schema, l’insieme dei valori assunti da esso in un certo
intervallo di tempo.
Esempio:
Art 01
12
Art02
Schema che non dà informazioni utili, a differenza
dello schema sottostante
45
CODICE ARTICOLO QUANTITÀ
Art01
Art02
12
45
Definiamo CATEGORIA un gruppo di dati aventi lo stesso schema.
Definiamo OCCORRENZA di un database l’insieme delle istanze delle categorie
in un dato istante di tempo.
IL MODELLO DEI DATI
Un modello di dati è un insieme di concetti e costrutti usati per organizzare i
dati descrivendone struttura, associazioni e vincoli.
Esistono vari modelli:
1) Modelli concettuali: cercano di descrivere i concetti del mondo reale.
Essi sono usati nella fase preliminare di progettazione e il più noto è il
modello E/R.
2) Modelli logici: consentono una specifica rappresentazione dei dati
attraverso tabelle, grafi, alberi, oggetti, e descrivono ciò che l’utente
finale può vedere. Tra questi modelli abbiamo:
a) Modello gerarchico: piuttosto obsoleto, in cui i dati sono connessi
secondo una struttura ad albero, con una forte dipendenza dei
programmi alle strutture, causa di ridondanze ed inconsistenze.
b) Modello reticolare: la struttura è ad anello con accesso ai dati più
semplice, anche se tale struttura è abbastanza complessa e la sua
modifica comporta la cancellazione dell’intero database.
c) Modello ad oggetti: molto meno moderno, è un’evoluzione del
modello relazionale e viene usato per applicazioni multimediali.
PROGETTAZIONE DI UN DATABASE E SUE FASI
Le fasi di progettazione di un database sono tre:
1) PROGETTAZIONE CONCETTUALE: ha lo scopo di trasformare la
rappresentazione astratta in uno schema logico (tabelle).
2) PROGETTAZIONE FISICA: ha lo scopo di implementare lo schema
logico definendone gli aspetti fisici di memorizzazione in memoria di
massa.
IL DBMS
Il DBMS è un insieme di strumenti software che, sulla base delle
specifiche dell’utente, genera lo schema per aggiornare i dati.
Le funzioni che un DBMS deve assolvere sono:
1) Gestione del database, con inserimento, cancellazione, aggiornamento e
interrogazione dello stesso.
2) Persistenza e consistenza, cioè la conservazione del contenuto del
database in caso di guasti o malfunzionamenti.
3) Privatezza e sicurezza dei dati attraverso meccanismi di autorizzazione.
4) Integrità dei dati mediante il controllo sui vincoli imposti per un dato
database.
Un DBMS deve inoltre essere efficiente ed efficace.
LA PROGETTAZIONE CONCETTUALE:
IL MODELLO E/R
La progettazione concettuale consiste nel riorganizzare tutti gli elementi a
disposizione per rappresentare la realtà di interesse. Il documento ufficiale è lo
SCHEMA CONCETTUALE, che serve poi per la successiva fase logica. Il più
diffuso modello concettuale è quello E/R o Entità/Associazioni, ed è un modello
grafico per la descrizione dei dati e delle loro relazioni. Per la costruzione di
uno schema E/R, si parte dal concetto che la realtà da rappresentare sia
composta da ENTITÀ, ognuna delle quali è caratterizzata da proprietà dette
ATTRIBUTI. Le varie entità sono connesse tra loro attraverso ASSOCIAZIONI.
LE ENTITÀ
Le entità sono ciò che esiste nella realtà che si vuole modellare come ad
esempio il libro “I Promessi Sposi” dalla biblioteca che si sta esaminando. Gli
attributi sono i fatti che si intende rappresentare e descrivono le entità, come
ad esempio il numero di pagine di un libro. Ogni singolo esemplare
appartenente ad una certa entità si dice ISTANZA. Ad esempio “I Promessi
Sposi” è un’istanza dell’entità Libri.
GLI ATTRIBUTI
Possiamo dire che gli attributi semplici per l’entità Persona, sono ad esempio:
Nome, Cognome, Età, Sesso. In sostanza ogni attributo è specificato da:
1)
2)
3)
4)
Nome
Formato, cioè il tipo di valori che assume
Dimensione, cioè la quantità massima di caratteri o cifre
Valore, il cui insieme determina il DOMINIO dell’attributo
Nel caso dell’entità Persona, abbiamo che il dominio dell’attributo Età va da 1
fino a 100, mentre il dominio del Sesso è {uomo, donna}.
Un attributo è OBBLIGATORIO se il suo valore è non nullo (Nome, Cognome),
mentre è FACOLTATIVO se può essere vuoto (Titolo di studio) e coincide con il
valore NULL.
Inoltre abbiamo gli attributi COMPOSTI che risultano dall’aggregazione di più
attributi semplici, come ad esempio l’attributo DataDiNascita, composto da
giorno, mese ed anno. Esistono anche gli attributi MULTIPLI, come ad esempio
Hobby.
L’esigenza di creare un oggetto come entità piuttosto che come attributo o
viceversa, dipende dal contesto e dall’uso che ne vogliamo fare. Se di un certo
concetto vogliamo descrivere un insieme di proprietà, si crea un’entità.
ATTRIBUTI CHIAVE
Si definisce CHIAVE CANDIDATA o SUPERCHIAVE una chiave che consente
di distinguere un’istanza di entità dall’altra in modo univoco. Ad esempio per
l’entità Persona, possiamo dire che l’attributo CodiceFiscale, diverso per ogni
individuo, è una CHIAVE PRIMARIA, con minor numero di attributi.
RAPPRESENTAZIONE
ATTRIBUTI
GRAFICA
DI
ENTITÀ
ED
<Chiave Primaria>
<Nome Attributo1>
<Nome_Entità>
<Nome Attributo2>
LE ASSOCIAZIONI
L’associazione è un legame logico tra due o più entità rilevanti nella realtà
considerata. L’ISTANZA di un’associazione è una combinazione di istanze delle
entità che prendono parte all’associazione.
<associa
zione>
<Nome_Entità1>
<Attributo1
>
<Nome_Entità2>
<Attributo1
>
Ogni associazione tra due entità ha due versi. Così, ad esempio, tra l’entità
Persona e l’entità Automobile esiste l’associazione “Possiede”, mentre nel verso
contrario l’associazione è “è posseduta”.
Di solito si hanno associazioni binarie, come quella vista poco fa, ma esistono
anche associazioni multiple, che collegano più di due entità e che spesso
possono essere scomposte in binarie. Possono anche esistere attributi cha da
un’associazione passano ad un’entità, e questo avviene di solito se un attributo
ha un valore fisso e può essere identificato anche nell’entità. Un attributo può
diventare un’entità quando ad esso possono attribuirsi vari attributi, evitando
la duplicazione.
CodFiscale
Nome
Cognome
RagioneSocialeDitta
Persona
Dipende
Persona
CodFiscale Nome Cognome
Ditta
RagioneSocialeDitta indirizz
o
Verifica
Studente
Mese
Ditta
Anno
Voto
Giorno
Telefono
Anno
TIPI DI ASSOCIAZIONI
Un’associazione diretta tra due entità X e Y si dice TOTALE quando il legame
tra entità deve essere sempre presente e ad ogni elemento di X deve
corrispondere almeno un elemento di Y, e la sua rappresentazione grafica è
una linea tratteggiata.
possiede
Persona
ContoCorrente
Una persona può possedere un conto corrente (parzialità) e un conto corrente
deve essere intestato ad almeno una persona (totalità).
Chiamiamo CARDINALITÀ di un’associazione tra X e Y la descrizione della
molteplicità diretta dell’associazione e di quella inversa, dove per molteplicità
intendiamo quante istanze di Y possono trovarsi in relazione con un’istanza di
X e viceversa. Le associazioni si classificano in:
1) UNO AD UNO (1:1): si verifica quando ad un’istanza di corrisponde una
ed una sola istanza di Y e viceversa.
Dirigente
scolastico
Dirige
1
1
Scuola
Associazione diretta: un dirigente scolastico dirige una scuola.
Associazione inversa: una scuola è diretta da un solo dirigente scolastico.
L’associazione diretta potrebbe essere anche parziale, se si considerano ad
esempio i presidi in pensione.
2) UNO A MOLTI (1:N): si verifica quando ad un’istanza di X possono
corrispondere una o più istanze di Y, e ad ogni istanza di Y deve
corrispondere una sola istanza di X.
Scuola
1
HaInOrga
nico
NPersonaleSegreteria
Associazione diretta: una scuola ha in organico più personale docente.
Associazione inversa: una persona di segreteria lavora in una sola scuola.
3) MOLTI A MOLTI (N:N): si verifica quando ad ogni istanza di X possono
corrispondere una o più istanza di Y e viceversa.
Professore
Classe
Insegna
N
N
Associazione diretta: un professore insegna in più classi.
Associazione inversa: in una classe insegnano più professori.
VINCOLI DI INTEGRITÀ
I vincoli di integrità sono restrizioni sui possibili valori relativi ai fatti che si
vogliono rappresentare e sui modi in cui possono evolvere nel tempo. Esistono
vincoli impliciti, che possono essere:
1) Di chiave primaria: le istanze di una categoria devono essere tutte
diverse tra loro
2) Referenziali: date due entità A e B e un’associazione, non esiste un
elemento di A che non sia associato ad un elemento di B.
Abbiamo poi i vincoli espliciti che impongono delle restrizioni sul modo in cui i
dati possono cambiare. Ad esempio “il valore dell’attributo età non può essere
negativo né maggiore di 120”, è un vincolo esplicito, cioè tradotto in simboli
abbiamo: V1: (0< età <120).
V1(PERSONA): (0< età <120)
V2(DIPENDENTE) : DataAssunzione > DataNascita
V3(DIPENDENTE): Trattenute >0
LA PROGETTAZIONE LOGICA: IL
MODELLO RELAZIONALE
Il passo successivo nella progettazione concettuale di una base di dati è la
progettazione logica, che consiste nel trasformare la rappresentazione ancora
astratta in una più efficiente, detta SCHEMA LOGICO RELAZIONALE. In
sostanza si tratta di convertire il diagramma E/R in un insieme di tabelle e
nella definizione delle operazioni da compiere sullo schema. Definiamo schema
di una relazione il nome della stessa e la lista dei suoi attributi, in questo
modo:
Persona(Cognome:Stringa(30),Nome:Stringa(20),Età: Intero, Sesso:Booleano)
o anche:
Persona ( Cognome, Nome, Età, Sesso)
Esempi:
1) Rappresentazione per elencazione:
PERSONA( Cognome, Nome, Età, Sesso) = {
(Rossi, Paolo, 30; Maschio)
(Bianchi, Antonio, 23, Maschio)
(Neri, Ada, 35, Femmina)
tupla
tupla
tupla
2) Rappresentazione mediante tabella:
PERSONA
COGNOME
NOME
Rossi
Paolo
Tuple (righe) Bianchi
Antonio
Neri
Ada
colonne (attributi)
ETÀ
30
23
35
3) Rappresentazione insiemistica:



(Rossi, Paolo,30, Maschio)
(Bianchi, Antonio,23, Maschio)
(Neri,Ada,35,Femmina)
SESSO
Maschio
Maschio
Femmina
Per ogni relazione deve esistere una CHIAVE. In generale una relazione può
ammettere diverse chiavi che si dicono CANDIDATE, ma tra queste ne viene
scelta una, detta CHIAVE PRIMARIA, che viene sottolineata nello schema. I
legami tra le relazioni si realizzano proprio usando tali chiavi.
DAL DIAGRAMMA E/R ALLO SCHEMA RELAZIONALE
Lo schema relazionale si ricava dal diagramma E/R applicando le regole di
derivazione, per rappresentare:
1) Entità e attributi
2) Associazioni 1:1, 1:N, N:N
3) Gerarchie di classi
In particolare possiamo affermare che:
1) Ogni entità diventa una relazione, cioè una tabella
2) Ogni attributo dell’entità lo diventa nella relazione ed è rappresentato
mediante colonna
3) La chiave dell’entità diventa chiave nella relazione.
RAPPRESENTAZIONE DELLE ASSOCIAZIONI
In un’associazione di tipo 1:N tra due entità A e B, la chiave primaria di A
diventa CHIAVE ESTERNA di B, cioè essa funge da puntatore logico alla tupla
dell’altra relazione (A) alla quale è associata. Ricordiamo che non si può
cancellare una tupla la cui chiave primaria compaia in almeno una tupla di
altre relazioni come chiave esterna.
Studente
Matricola
Cognome
Nome
CodScuola
frequenta
Scuola
CodScuola
NomeScuola
Esterna
indirizzo
Il meccanismo delle chiavi esterne comporta di sicuro una duplicazione delle
informazioni, per questo, spesso si preferisce usare una chiave detta
ARTIFICIALE, costituita da un numero progressivo o contatore.
Le associazioni di tipo 1:1 sono un caso particolare delle 1:N e seguono le loro
stesse regole, anche se generalmente si preferisce in questi casi riunire i due
tipi di entità in un’unica relazione contenente tutti gli attributi dell’una e
dell’altra entità.
Le associazioni di tipo N:N tra due entità A e B si crea mediante una nuova
relazione avente almeno le chiavi primarie di A e di B, ed eventualmente
anche attributi propri.
Un caso particolare di associazioni 1:N o N:N è quello in cui l’entità di
partenza è uguale a quella di arrivo. In questo caso si opera allo stesso modo
delle associazioni con più entità e si parla di associazione RICORSIVA.
AbitaCon
CodFiscale
Condomino
Cognome
Nome
Condomino (CodFisc; Cognome, Nome)
AbitaCon(CodFisc1, CodFisc2)
Esistono anche associazioni non binarie, ma esse vengono in genere trattate
come quelle binarie.
Prodotto
CodProd
descrizione
Data
HaFatturato
Condomino
CodCli
Cognome
Nome
Condomino
CodCassa
Posizione
L’INTEGRITÀ REFERENZIALE
I vincoli di integrità referenziale riguardano i valori assunti dalle chiavi
esterne nelle relazioni. Infatti, poiché una chiave esterna è utilizzata per
stabilire un legame tra relazioni, il suo valore deve essere tenuto in stretto
controllo per operazioni di modifica, cancellazione ed inserimento. Infatti, per
cancellare una tupla da una relazione, occorre verificare che non ci siano tuple
in altre relazioni che facciano riferimento alla tupla da cancellare. L’integrità
referenziale è assicurata direttamente dal DBMS attraverso regole di
validazione attraverso appositi linguaggi dichiarativi.
LE OPERAZIONI RELAZIONALI
Vediamo le operazioni che consentono di interrogare una base di dati, cioè di
ottenere le informazioni desiderate estraendo una sottotabella da una tabella.
Le interrogazioni seguono le regole dell’ALGEBRA RELAZIONALE e generano
una nuova relazione. L’insieme degli operatori utilizzati nelle interrogazioni
sono:
1) UNIONE

2) DIFFERENZA
–
π
σ
3) PROIEZIONE
4) SELEZIONE
5) PRODOTTO
6) INTERSEZIONE
7) CONGIUNZIONE
X
∩
UNIONE E DIFFERENZA DI RELAZIONI
Per effettuare l’unione tra due relazioni, esse devono essere compatibili, cioè
devono avere lo stesso numero di attributi e gli stessi occupanti la stessa
posizione nelle due relazioni, sono dello stesso tipo, come ad esempio le entità
sottostanti:
Persona (Nome : Stringa, Stipendio : Intero, DataN : Data)
Dipendente (Nominativo : Stringa, Stip : Intero, DNascita : Data)
R  S = {t / tT or TS}
Anche nella differenza, le due relazioni devono essere compatibili e si ha:
R – S = {t / tT and TS}
La differenza non è commutativa.
Es: per quanto riguarda l’unione, se R rappresenta i clienti del primo semestre
di un’attività di un’azienda ed S i clienti del secondo semestre, R  S
rappresenta i clienti dell’anno.
Es: per quanto riguarda la differenza, se R rappresenta tutti i clienti di
un’azienda ed S i clienti dell’anno 2005, R – S rappresenta tutti i clienti esclusi
quelli del 2005.
LA PROIEZIONE
L’effetto di una proiezione su una relazione è quello di selezionare un certo
numero di colonne dalla tabella della stessa relazione. Supponiamo di avere la
relazione R:
Clienti (CodCli, Nome, Agente, Indirizzo)
e di voler estrarre solo il nome degli agenti e l’indirizzo. Avremo la seguente
proiezione:
S = π Agente, Indirizzo(R)
LA SELEZIONE
L’effetto di una selezione è quello di selezionare un certo numero righe dalla
tabella della relazione. Supponiamo di avere la tabella R:
Clienti (CodCli, Nome, Provincia, Indirizzo)
E di voler selezionare le informazioni relative ai clienti solo della provincia di
Milano. Avremo quindi:
S = σ provincia = “MI”(R)
IL PRODOTTO CARTESIANO
In questo caso, date due relazioni R ed S, il prodotto si effettua concatenando
ogni tupla di R con ogni tupla di S.
R X S = {t / t = r con s,r  R,s  S}
Ad evitare ogni ambiguità nei nomi degli attributi di R X S, occorre che i nomi
degli attributi di R e di S siano diversi tra loro, altrimenti bisogna
ridenominarli.
Es: abbiamo una relazione R che rappresenta gli alunni di una classe terza, e
una relazione S che rappresenta i testi adottati per quella stessa classe.
Vogliamo costruire una tabella con l’elenco di tutti i testi per alunno.
L’INTERSEZIONE
Date due relazioni R ed S, la loro intersezione restituisce la relazione composta
da tutte le tuple presenti sia in R sia in S.
R ∩ S = {t / t  R and t  S}
LA CONGIUNZIONE
Lo scopo della congiunzione è quello di combinare due relazioni aventi uno o
più attributi, generando una nuova relazione che contiene:
1) Le colonne della prima e della seconda tabella senza duplicazioni.
2) Le righe della prima concatenata a quelle della seconda, secondo i valori
uguali dell’attributo comune. Si indica l’equazione di congiunzione con il
simbolo : R
S
A=B
3) Eliminando l’attributo CodAgente, si ottiene la relazione finale di
congiunzione:
CODCLI
NOMECLI
INDIRIZZOCLI NOMEAGENTE TELAGENTE
C006
C002
C005
Bianchi
Neri
Rossi
A0052
A0016
A0052
Rinaldi
Polis
Rinaldi
322/7665541
346/5647523
322/7665541
LA NORMALIZZAZIONE DELLE
TABELLE
Se lo schema della base di dati non è costruito correttamente, può accadere che
si abbiano delle anomalie nel database, come ad esempio la ripetizione dei dati.
Vediamo in dettaglio le anomalie:
1) Anomalie in inserimento: se abbiamo due entità Cliente e Articolo legate
tra loro, si ha che per inserire un nuovo cliente è necessario inserire
anche un articolo ordinato. Allo stesso modo non è possibile inserire un
nuovo articolo senza specificare un acquirente, e ciò perche la chiave
primaria della relazione è CodCliente e CodArticolo e non può essere
nulla.
2) Anomalie in cancellazione: se si cancella un record relativo ad un
acquisto, si corre il rischio di cancellare anche i dati relativi al cliente.
3) Anomalie in aggiornamento: se occorre variare l’indirizzo di un cliente,
occorrerà anche aggiornare ogni record in cui compare quel cliente.
Queste anomalie sono conseguenza della ridondanza, cioè la presenza di dati
ripetuti inutilmente. In questo contesto si colloca la teoria della
NORMALIZZAZIONE che è un procedimento che consente di verificare se la
definizione dello schema corrisponde ai canoni standard di correttezza del
database, avvalendosi di un preciso insieme di regole che riportano le tabelle
in FORME NORMALI.
La teoria della normalizzazione si riassume nelle seguenti regole:
1) Ogni tabella deve avere una chiave primaria
2) Ogni campo deve contenere un solo valore
3) I campi di una tabella non devono dipendere da altri campi che non
siano la chiave primaria.
4) Bisogna evitare le ripetizioni e la ridondanza.
LA PRIMA FORMA NORMALE (1FN)
La forma 1FN dice che ogni campo deve avere un solo valore, cioè deve essere
un campo semplice (non composto né multiplo), e ci deve essere una chiave
primaria. Ad esempio se in una tabella abbiamo il campo Indirizzo composto
da NomeVia, Numero e Città, si scompone il campo in più campi semplici e con
meno informazioni. Se ad esempio abbiamo un campo multiplo, con la presenza
di più numeri di telefono, si scompone l’unica entità con due entità separate, di
cui una contenente il campo con attributo multiplo e la chiave primaria della
relazione.
LA SECONDA FORMA NORMALE (2FN)
Una relazione R è in 2FN innanzitutto se è in 1FN e ogni attributo non chiave
dipende completamente dalla chiave primaria. Tutti i campi diversi dalla
chiave primaria devono dipendere dall’intera chiave e non da una sua parte.
Consideriamo la seguente relazione:
Ordini(CodOrdine,CodCliente,CodProdotto,DataOrdine,Quantità,Prezzounit,
Descrizione)
Lo schema presenta delle anomalie che sono:
1) In inserimento, cioè non si può inserire un nuovo articolo in magazzino
fino a quando non viene ordinato, e questo perché CodOrdine e
CodProdotto non possono essere nulle.
2) In cancellazione, cioè se si cancellano delle righe si perdono informazioni
sugli articoli.
3) In aggiornamento, cioè se varia il prezzo unitario di un articolo, bisogna
aggiornare tutti i record in cui esso compare, con i relativi totali.
Vediamo le dipendenze funzionali della chiave primaria CodOrdine e
CodProdotto. Si ha:
CodOrdine
CodCliente
CodOrdine, CodProdotto
DataOrdine, Quantità
CodProdotto
PrezzoUnit, Descrizione
Queste sono le dipendenze dei vari attributi dalle chiavi. Per risolvere i
problemi derivanti dalle dipendenze, si deve scomporre la relazione di
partenza in relazioni più semplici, ciascuna relativa ad una data categoria
Ordini, prodotti e ProdottiOrdinati, tutte e tre collegate tramite chiavi
primarie
ProdottiOrdinati (CodOrdine, CodProdotto, Quantità)
Prodotti ( CodProdotto, PrezzoUnit, Descrizione)
Ordini ( CodOrdine, DataOrdine, CodCliente)
In questo modo le anomalie non sono più presenti e attraverso le chiavi
primarie è possibile recuperare tutte le informazioni.
Riassumendo, per normalizzare:


Nello schema originario rimane la chiave primaria e tutti gli attributi
non chiave dipendenti completamente da essa.
Si crea un nuovo schema di relazione per ogni parte di chiave primaria
da cui dipendono completamente altri attributi non chiave
In sostanza esiste sempre una scomposizione delle relazioni di partenza.
LA TERZA FORMA NORMALE (3FN)
Una relazione R è 3FN se innanzitutto è in 2FN e ogni attributo non chiave
dipende direttamente dalla chiave, cioè attributi non chiave che dipendono da
altri attributi non chiave non devono esistere.
Consideriamo una relazione così definita:
ProdottiOrdinati (CodOrdine, CodProdotto, Quantità, PercSconto)
Anche in questo caso ci sono anomalie:
1) In inserimento, cioè non è possibile inserire la percentuale di sconto fino
a che questa non compare in un ordine, e questo perché CodOrdine e
CodProdotto non possono essere nulle).
2) In aggiornamento, cioè se varia la percentuale di sconto per una certa
quantità, bisogna aggiornare tutti i record interessati.
Questi problemi dipendono dal fatto che la percentuale di sconto dipende dalla
quantità e non dall’articolo ordinato, quindi si ha che un attributo non chiave
(PercSconto) dipende da un altro attributo non chiave (Quantità). Lo schema
viene trasformato in:
ProdottiOrdinati (CodOrdine, CodProdotto, Quantità, PercSconto)
Sconti (Quantità, PercSconto)
Riassumendo:


Nello schema originario rimane la chiave primaria e tutti gli attributi
non chiave dipendenti direttamente da essa.
Si crea una nuova entità per ogni attributo da cui dipendono altri
attributi non chiave
LO STANDARD SQL
Il linguaggio SQL (Structured Query Languge) è un linguaggio non
procedurale adatto a creare, manipolare e interrogare le basi di dati
relazionali.
Il linguaggi SQL assolve alle funzioni di:
1) DDL (Data Definition Language), che prevede le istruzioni per definire
la struttura delle relazioni del database. In sostanza il DDL serve a
creare tabelle e vincoli.
2) DML (Data Manipulation Language), che permette la manipolazione dei
dati, ossia inserimenti, cancellazioni e modifiche sulle righe, nonché le
interrogazioni del databese.
3) DCL (Data Control Language), che controlla il modo in cui le operazioni
vengono eseguite, gli accessi e i permessi per gli utenti autorizzati.
Il linguagio SQL può essere usato in modalità a se stante (STAND ALONE)
oppure in modalità linguaggio ospite (EMBEDDED), se è utilizzato all’interno
di istruzioni scritte in linguaggi di programmazione come il C, C++ o Java, e
che sono considerati proprio come”linguaggi ospite”.
SQL non è un linguaggio “case sensitive”, quindi le istruzioni possono essere
scritte indifferentemente usando caratteri maiuscoli e minuscoli. Gli
identificatori usati per i nomi delle tabelle e degli attributi devono:
1) Avere lunghezza massima di 18 caratteri.
2) Iniziare con una lettera
3) Avere come unico carattere speciale il simbolo “_” (underscore).
In SQL le relazioni sono tabelle, i record sono le righe e gli attributi sono le
colonne. La sintassi che lega un attributo alla tabella è:
<NOME TABELLA>, <NomeAttributo>
Sono permessi gli operatori matematici, logici (AND, NOT, OR) relazionali.
ISTRUZIONI DEL DDL DI SQL
Per creare un nuovo database usiamo il comando:
CREATE DATABASE <NomeDatabase> [AUTHORIZATION <Proprietario>]
Il nome dell’utente proprietario può essere opzionale.
Es: CREATE DATABASE <Negozio> [AUTHORIZATION <Proprietario>]
Per selezionare un database abbiamo:
USE <NomeDatabase>
Per creare una tabella con vincoli di integrità, abbiamo la seguente sintassi:
CREATE TABELLA <NomeTabella>
(<Attributo1> <Tipo1> [<VincoloAttributo1>],
………………………………………………………..
(<AttributoN> <TipoN> [<VincoloAttributoN>],
[<VincoloTabella>];
integrità referenziale
I vincoli per un singolo attributo impostano limitazioni sui valori di un singolo
attributo e possono essere impostati attraverso le seguenti clausole:
NOT NULL: richiede che un valore venga necessariamente specificato, come
ad esempio: Cognome CHAR(30) NOT NULL.
DEFAULT: assegno all’attributo il valore predefinito in <ValoreDiDefault>,
come ad esempio Pensionato BIT DEFAULT 0
CHECK (<Condizione>): serve per specificare un qualsiasi vincolo riguardante
il valore di un attributo, come ad esempio:





CHECK (Stipendio>1000), che impedirà che il valore di Stipendio sia
inferiore a 1000.
All’interno di CHECK si possono usare anche altri operatori (IN,
BETWEEN, LIKE..), come ad esempio:
CHECK( Stipendio IN (1500,2000,2500,3000)), significa che lo stipendio
assume uno dei quattro valori in parentesi.
CHECK( Stipendio BETWEEN 1500 and 3000) , significa che lo stipendio
è compreso tra i due valori.
CHECK( CodArticolo LIKE “Cod%”), significa che l’attributo inizia con
Cod, mentre l’operatore % rappresenta una sequenza di zero o più
caratteri.
Vediamo un esempio completo:
CREATE TABLE Azienda {
CodAzienda
CHAR (5) NOT NULL,
RagioneSociale CHAR (30) NOT NULL,
Fatturato
INT (9)
DEFAULT 1000000,
NumeroDip
INT (5),
CHECK (NumeroDip BETWEEN 5 AND 200)
};
Possono essere anche impostate le seguenti clausole:


PRIMARY KEY (<Attributo1>,……,<AttributoN>)
UNIQUE (<Attributo1>,……,<AttributoN>), indica che gli attributi dati
e che non sono chiavi primarie devono essere distinti.
Un esempio riassuntivo è il seguente:
CREATE TABLE Azienda {
CodAzienda
CHAR (5) NOT NULL,
RagioneSociale
CHAR (30) NOT NULL,
CodDip
CHAR (6) NOT NULL,
PRIMARY KEY (CodAzienda)
};
CREATE TABLE Dipendente {
CodDip
CHAR (6) NOT NULL,
Cognome
CHAR (30) NOT NULL,
Nome
CHAR (20) NOT NULL,
DataAssunz
DATE,
Livello
CHAR (1) DEFAULT “6”,
StipLordo
DECIMAL (8,3) NOT NULL,
Trattenute
DECIMAL (8,3) NOT NULL,
StipNetto
DECIMAL (8,3) NOT NULL,
PRIMARY KEY (CodDip)
UNIQUE (Cognome, Nome, DataAssunz),
CHECK (StipLordo > 0),
CHECK (StipNetto > 0),
CHECK (Stipnetto = StipLordo – Trattenute),
};
Per ciò che riguarda i vincoli sulle chiavi esterne, abbiamo le seguenti clausole:
FOREIGN
KEY
(<Attributo1>,……,<AttributoN>)
REFERENCES
<NomeTabella>(<Attr1>,……,<AttrN>)
[[ON DELETE/ON UPDATE] CASCADE/SET NULL/SET DEFAULT/NO
ACTION]
Tra parentesi quadre abbiamo il tipo di politica da seguire in caso di violazione
del vincolo referenziale. In particolare con l’opzione:
1) CASCADE vengono cancellate le righe corrispondenti
2) SET NULL, sono impostate a NULL le righe corrispondenti
3) SET DEFAULT, le righe corrispondenti vengono impostate al valore di
default
4) NO ACTION, non viene eseguita alcuna azione ed essa è l’impostazione
di default se non viene specificata la clausola ON DELETE.
Al momento della modifica di un attributo interessato da un vincolo
referenziale (ON UPDATE), si possono avere vari comportamenti, quindi con
l’opzione:
1) CASCADE, le corrispondenti righe sono impostate con il nuovo valore
2) SET NULL, le righe sono impostate a NULL
Consideriamo un esempio riassuntivo in cui vengono create tre tabelle
Azienda, Dipendente, Categoria, con tutti i vincoli del caso. Avremo il seguente
schema di creazione:
CREATE TABLE Azienda {
CodAzienda
CHAR (5)
RagioneSociale
CHAR (30)
CodAttività
CHAR (4)
CodDip
CHAR (6)
NOT NULL,
NOT NULL,
NOT NULL,
NOT NULL,
PRIMARY KEY (CodAzienda)
FOREIGN KEY (CodDip) REFERENCES Dipendente (CodDip) ON DELETE
SET NULL
FOREIGN KEY (CodAttività) REFERENCES Categoria (CodAttività) ON
UPDATE CASCADE
};
CREATE TABLE Dipendente {
CodDip
CHAR (6) NOT NULL,
Cognome
CHAR (30) NOT NULL,
Nome
CHAR (20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (CodDip),
};
CREATE TABLE Categoria {
CodCategoria
CHAR (4) NOT NULL,
Nome
CHAR (20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (Cod Categoria),
};
È possibile legare agli attributi di una tabella, alcune tabelle speciali dette
INDICI, che sono file contenenti le chiavi delle tabelle a cui sono associati e
servono per velocizzare i processi di ricerca dei dati. Il comando di creazione è:
CREATE [UNIQUE] INDEX <NomeIndice>
ON <NomeTabella>(<Attributo1>,……,<AttributoN>)
MODIFICARE LA STRUTTURA DI UNA TABELLA
Il comando per aggiungere una colonna in una tabella è il seguente:
ALTER TABLE <NomeTabella>
ADD <NomeColonna1><NomeTipo>
[BEFORE <NomeColonna2>];
Il comando per eliminare una colonna è:
ALTER TABLE <NomeTabella>
DROP COLUMN <NomeColonna>;
Il comando per modificare il tipo di una colonna ma non il nome è:
ALTER TABLE <NomeTabella>
MODIFY (<NomeColonna><NuovoTipoColonna>)
Es: ALTER TABLE Dipendente
ADD DataNascita Date;
ALTER TABLE Dipendente
DROP COLUMN DataAssunzione;
Per eliminare una intera tabella la sintassi è la seguente:
DROP TABLE <NomeTabella> [RESCRICT/CASCADE/SET NULL];
RESTRICT non permette la cancellazione se la tabella è legata ad altre tabelle.
CASCADE dà luogo ad una cancellazione ricorsiva in cascata di tutte le tabelle
collegate.
SET NULL pone come NULL tutti i valori delle chiavi interessate.
Ad esempio, per cancellare la tabella Categorie, scriveremo semplicemente:
DROP TABLE Categoria;
infatti se scrivessimo DROP TABLE Categoria RESCRICT, l’operazione non
sarebbe consentita se ci fossero valori chiave nell’attributo CodAttività della
tabella Azienda che si riferiscono a record di categoria.
Se scriviamo:
DROP TABLE Categoria CASCADE;
viene cancellata la tabella categoria e con essa tutti i riferimenti alle chiavi di
Categoria presenti nell’attributo CodAttività di Azienda.
Allo stesso modo si può eliminare un indice:
DROP INDEX <NomeIndice>;
ISTRUZIONI DEL DML DI SQL
Tali comandi consentono di poter inserire, modificare e cancellare i valori delle
righe delle tabelle, e visualizzare i contenuti attraverso interrogazioni. Se
vogliamo inserire valori delle righe in una tabella si ha la seguente sintassi:
INSERT INTO <NomeTabella> [(<Attributo1>,……,<AttributoN>)]
VALUES (<Valore1>…… <ValoreN>);
Es: INSERT INTO Categoria
VALUES ( “C001”, “Servizi”);
INSERT INTO Categoria (CodCategoria)
VALUES ( “C002”);
in questo caso il nome sarà NULL
Per aggiornare una o più righe di una tabella si ha la seguente sintassi:
UPDATE <NomeTabella>
SET[(<Attributo1>= <Espressione1>
………………………………..
[(<AttributoN>= <EspressioneN>
[WHERE <condizione>];
Ad esempio, per cambiare la ragione sociale dell’azienda A001, scriveremo:
UPDATE Azienda
SET RagioneSociale = “Nuova Elettronica 3000”
WHERE CodAzienda = “A001”;
Si possono anche effettuare operazioni sugli attributi, come in questo caso:
UPDATE Dipendente
SET StipLordo = StipLordo + 100;
Per cancellare una o più righe di una tabella utilizziamo la seguente sintassi:
DELETE FROM <NomeTabella>
[WHERE <condizione>];
Es: per cancellare i dipendenti assunti prima del 31 Dicembre 1990,
scriveremo:
DELETE FROM Dipendente
WHERE Data <= 31/12/1990;
COMANDI PER IL REPERIMENTO DEI DATI
Estrarre i dati significa effettuare un’interrogazione sul database. Il risultato è
sempre una tabella e la sintassi di un’interrogazione è la seguente:
SELECT [DISTINCT] <Attributo1>,……,<AttributoN>
FROM <Tabella1>, <Tabella2>,……,<TabellaK>
[WHERE <condizione>];
l’opzione DISTINCT significa che il risultato viene fornito privo di righe
duplicate.
Se vogliamo visualizzare tutti gli attributi presenti nel prodotto delle tabelle,
si può usare il simbolo “*”. La condizione può essere composta da più condizioni
semplici combinate con gli operatori logici AND, NOT, OR.
Es: SELECT Cognome, Nome
FROM Dipendente
SELECT Cognome, Nome
FROM Dipendente
WHERE StipNetto > 2000
Per rinominare una colonna di una tabella si assegna un “alias” in questo
modo:
SELECT Cognome, StipNetto AS Attuale
FROM Dipendente
Si possono anche effettuare calcoli sugli attributi, con il risultato visualizzato
in una nuova colonna. Ad esempio se vogliamo una variazione del 10% degli
stipendi dei dipendenti, avremo:
SELECT Cognome, Nome, StipNetto*1,1 AS Nuovo
FROM Dipendente
Una menzione speciale merita la clausola NULL, che viene utilizzata per
indicare diverse situazioni. Infatti un valore è null quando esso non esiste ma
anche quando esiste ed è sconosciuto. Tale valore non compare nei campi di
una tabella ma è rappresentato da un campo vuoto. Nelle interrogazioni si
ricorre ai predicati IS NULL e IS NOT NULL. Quindi per elencare tutti i clienti
che non hanno numero di telefono, scriveremo:
SELECT CodCli, Cognome, Nome
FROM Clienti
WHERE Telefono IS NULL
OPERAZIONI RELAZIONALI IN SQL
L’operazione di SELEZIONE vista anche nell’algebra relazionale (σ), viene
utilizzata mediante la clausola WHERE.
Ad esempio se vogliamo l’elenco di tutti i dipendenti con stipendio minore o
uguale a 1000€, scriveremo.
SELECT *
FROM Dipendenti
WHERE StipNetto <= 1000;
L’operazione di PROIEZIONE (π), permette di ottenere una tabella con solo gli
attributi che sono specificati dopo SELECT, come ad esempio:
SELECT Cognome, Nome
FROM Dipendenti
L’operazione di CONGIUNZIONE unisce due o più tabelle attraverso le chiavi.
In SQL esistono vari tipi di congiunzione o JOIN:
1) JOIN o CROSS JOIN, che equivale al prodotto delle relazioni e
contenente tutte le combinazioni possibili tra i record delle due tabelle.
La sintassi è:
<Tabella1> [CROSS] JOIN <Tabella2>
Es: SELECT Cognome, Studente.NomeClasse, Classe.NomeClasse
FROM Studente
JOIN Classe
2) INNER JOIN, che visualizza solo le combinazioni dei record della prima
tabella che sono in corrispondenza nella seconda tabella per gli attributi
comuni. La sintassi è:
<Tabella1> INNER JOIN <Tabella2> ON <Condizione>
Es: SELECT Cognome, Studente.NomeClasse, Classe.NomeClasse
FROM Studente
INNER JOIN Classe
ON Studente.NomeClasse = Classe.NomeClasse
In alternativa vale anche l’interrogazione che usa SELECT e che è di
gran lunga più utilizzata e cioè:
Es: SELECT Cognome, Studente.NomeClasse, Classe.NomeClasse
FROM Studente, Classe
WHERE Studente.NomeClasse = Classe.NomeClasse
3) LEFT JOIN o join sinistro, visualizza i record della tabella a sinistra
della sintassi e quelle della tabella a destra che hanno un valore
corrispondente per l’attributo comune. La sintassi è la seguente:
<Tabella1> LEFT JOIN <Tabella2> ON <Condizione>
4) RIGHT JOIN o join destro, visualizza i record della tabella a destra
della sintassi e quelle della tabella a sinistra che hanno un valore
corrispondente per l’attributo comune. La sintassi è la seguente:
<Tabella1> RIGHT JOIN <Tabella2> ON <Condizione>
5) SELF JOIN, che si utilizza per effettuare interrogazioni con
concatenazioni sulla stessa tabella, con l’utilizzo degli alias. Ad esempio,
se abbiamo l’associazione GenitoreDi sulla stessa entità Persona
Persona (CodPers, Cognome, Nome)
GenitoreDi(CodPers1, CodPers2)
e vogliamo avere una tabella risultato con il cognome e il nome delle
persone accanto al cognome e il nome dei genitori, dovremo scrivere:
SELECT Tab1.Cognome, Tab1.Nome, Tab2.Cognome, Tab2.Nome
FROM Persona AS Tab1, Persona AS Tab2
WHERE Tab1.CodPers1 = Tab2.CodPers2;
UNIONE, INTERSEZIONE E DIFFERENZA
Consideriamo le seguenti relazioni:
Regista (CodRegista, Cognome, Nome)
Attore (CodAttore, Cognome, Nome)
Per ottenere i registi che sono stati anche attori avremo:
(SELECT Cognome, Nome FROM Regista)
INTERSECT
(SELECT Cognome, Nome FROM Attore)
n.b: le parentesi sono obbligatorie!
Per ottenere i registi che non sono mai stati attori, scriveremo:
(SELECT Cognome, Nome FROM Regista)
EXCEPT
(SELECT Cognome, Nome FROM Attore)
Per ottenere tutti I registi e tutti gli attori, avremo:
(SELECT Cognome, Nome FROM Regista)
UNION
(SELECT Cognome, Nome FROM Attore)
INTERROGAZIONI PARAMETRICHE
Le interrogazioni parametriche sono molto utili quando bisogna sfruttarle per
diversi valori del parametro. Infatti consideriamo la query seguente:
SELECT *
FROM Clienti
WHERE Nome = “Rossi”;
Se volessimo visualizzare i dati relativi al cliente Bianchi dovremmo riscrivere
la query. Con l’uso delle query parametriche, l’interrogazione viene riscritta
nel seguente modo:
SELECT *
FROM Clienti
WHERE Nome = [inserisci il nome]
In questo modo, prima di essere eseguita, l’interrogazione chiederà di inserire
un valore per il parametro specificato.
FUNZIONI DI AGGREGAZIONE
Tali funzioni vengono usate per effettuare conteggi, somme, medie, e si
applicano ad una colonna di una tabella. La sintassi è la seguente:
<FunzioneDiAggregazione> ([DISTINCT] <Attributo>)
Le principali funzioni sono:
1) COUNT: conteggia il numero di elementi della colonna specificata in
<Attributo>. Se al posto dell’attributo troviamo il simbolo *, la funzione
COUNT(*) calcola il numero delle righe di tutta la tabella comprese
quelle contenenti il valore NULL.
n.b : la clausola DISTINCT non può essere usata con la funzione
COUNT(*).
2) MIN, MAX: restituiscono il valore minimo e massimo della colonna
specificata in <Attributo>.
3) SUM: restituisce la somma degli elementi della colonna specificata in
<Attributo>.
4) AVG: restituisce la media aritmetica degli elementi della colonna
specificata in <Attributo>.
Esempi: data la tabella:
Dipendente (CodDip, Cognome, Nome, Livello, DataStip, Stip)
SELECT COUNT (Stip)
FROM Dipendente
WHERE Stip > 2000
calcola il numero di dipendenti che hanno lo stipendio maggiore di 2000€
SELECT SUM(Stip)
FROM Dipendente
calcola la somma degli stipendi
SELECT MAX(Stip)
FROM Dipendente
calcola il valore massimo degli stipendi
SELECT AVG(Stip)
FROM Dipendente
calcola il valore medio degli stipendi
ORDINAMENTI
Spesso è necessario avere degli ordinamenti sulle righe di una tabella risultato
di una query. La sintassi è la seguente:
ORDER BY <Attributo1> [ASC/DESC],….,
Es: SELECT *
FROM Dipendenti
ORDER BY Cognome, Nome
RAGGRUPPAMENTI
La clausola di raggruppamento ha la seguente sintassi:
GROUP BY <Attributo1> [HAVING <Condizione>]
Es: per raggruppare i dipendenti in base al loro livello e sapere lo stipendio
medio per livello, si può scrivere:
SELECT Livello, AVG (Stip)
FROM Dipendente
GROUP BY Livello
INTERROGAZIONI ANNIDATE
Questi tipi di interrogazioni consistono in più comandi di tipo SELECT
annidati in sottointerrogazioni, di cui troviamo la query principale individuata
dal primo SELECT, e la query secondaria o interna che è individuata dal
secondo SELECT delimitato da parentesi tonde. La sintassi è la seguente:
SELECT <ListaAttributi> FROM <ListaTabelle> AS <NomeTabellaDerivata>
Consideriamo il seguente esempio e siano date le seguenti tabelle:
Laboratorio (CodLab, NumPosti, NomeLab)
Classe (CodClasse, NumPosti)
Utilizza ( CodLab, CodClasse)
Vogliamo conoscere il nome dei laboratori usati dalla classe “A45”.
L’interrogazione sarà:
SELECT NomeLab
query esterna
FROM Laboratorio, (SELECT CodLab
FROM Utilizza
query interna
WHERE CodClasse = “A45”) AS Lab
WHERE Lab.CodLab = Laboratorio.CodLab;
In un processo di interrogazioni annidate, spesso è utile conservare le tabelle
risultato delle sottointerrogazioni. Per far questo basta far precedere il
comando SELECT dal comando CREATE TABLE seguito dal nome da
assegnare alla nuova tabella.
Nelle clausole WHERE delle sottointerrogazioni è possibile utilizzare alcuni
predicati per effettuare ricerche sui valori di attributi che soddisfano proprietà
di appartenenza a insiemi di valori. I predicati sono:
ANY e ALL che hanno la seguente sintassi:
SELECT <ListaAttributi>
FROM <ListaTabelle>
WHERE <Attributo> ANY/ALL (<Sottoquery>)
Il predicato ANY significa che la condizione della clausola WHERE è vera se il
valore di <Attributo> compare in almeno uno dei valori forniti dalla
sottoquery.
Il predicato ALL significa che la condizione di WHERE è vera se <Attributo>
compare in tutti quelli restituiti dalla sottoquery.
Es: Dipendente (CodDip, Nome, Cognome, Stip)
Stipendio (CodNazione, NomeNazione, Continente, StipMedio)
Se vogliamo sapere quali sono i dipendenti che hanno lo stipendio superiore ad
almeno uno degli stipendi medi delle nazioni europee, scriveremo:
SELECT Cognome, Nome FROM Dipendente
WHERE Stip > ANY (SELECT DISTINCT StipMedio
FROM Stipendio
WHERE Continente = “Europa”);
Se vogliamo invece sapere quali sono i dipendenti che hanno lo stipendio
superiore a tutti degli stipendi medi delle nazioni europee, scriveremo:
SELECT Cognome, Nome FROM Dipendente
WHERE Stip > ALL (SELECT DISTINCT StipMedio
FROM Stipendio
WHERE Continente = “Europa”);
I predicati IN / NOT IN vengono utilizzati:
1) IN quando la condizione di WHERE è vera se il valore dell’attributo
appartiene all’insieme dei valori forniti dalla sottoquery.
2) NOT IN quando la condizione di WHERE è vera se il valore dell’attributo
non appartiene all’insieme dei valori forniti dalla sottoquery.
Es: consideriamo le tabelle seguenti:
Zoo (CodAnimale, Nome, CodRazza, DataArrivo)
Razza ( CodRazza, Descrizione, Nazione, Continente, SpecieProtetta)
Se vogliamo conoscere quali sono gli animali dello zoo originari dell’Africa,
scriveremo:
SELECT COUNT (CodAnimale)
FROM Zoo
WHERE CodRazza IN ( SELECT CodRazza
FROM Razza
WHERE Continente = “Africa”);
Se vogliamo sapere quanti sono gli animali dello zoo che non sono specie
protette, avremo:
SELECT COUNT (CodAnimale)
FROM Zoo
WHERE CodRazza NOT IN ( SELECT CodRazza
FROM Razza
WHERE SpecieProtetta = “1);
I predicati EXIST / NOT EXIST hanno il significato che la condizione di
WHERE è vera se la sottoquery produce una tabella non vuota nel caso di exist
e non vuota nel caso di not exist.
Es: se abbiamo le seguenti tabelle:
Cliente ( CodCli, Nome, Cognome, Telefono)
HaRichiesto (CodCli, CodViaggio)
Viaggio (CodViaggio, Destinazione, Prezzo, NumPersone)
e vogliamo sapere quali sono i clienti che hanno richiesto di viaggiare,
scriveremo:
SELECT * FROM Cliente AS C
WHERE EXIST ( SELECT * FROM HaRichiesto AS H
WHERE C.CodCli = H.CodCli);
ISTRUZIONI DEL DCL DI SQL
Mediante tali istruzioni è possibile impostare le politiche relative alla
sicurezza dei dati, in materia di guasti hardware e software, sicurezza da
accessi non autorizzati. Per evitare queste eventualità è necessario stabilire i
cosiddetti DIRITTI DI ACCESSO e stabilire le VISTE, cioè le modalità con le
quali gli utenti possono vedere la base di dati. Per quanto riguarda i diritti di
accesso, l’amministratore del database può assegnare diversi diritti di accesso
agli altri utenti dello stesso, per consentire a questi di interagire con altre
tabelle. Il comando usato è GRANT.
Es: GRANT SELECT ON Tabella TO (Rossi, Bianchi)
GRANT INSERT; UPDATE (Attributo) ON Tabella TO (Rossi, Bianchi)
I permessi di accesso possono essere revocati tramite il comando REVOKE.
Per quanto riguarda le VISTE, diciamo che esse non sono fisicamente
memorizzate nel database, ma definite logicamente. La sintassi è:
CREATE VIEW <NomeVista> AS <Query>
Es: CREATE VIEW DaOrdinare AS
SELECT * FROM Accessorio
WHERE Quantità = 0;
Questa vista è molto utile ad esempio ad un magazziniere per visualizzare gli
accessori che devono essere ordinati, poiché terminati in magazzino.
Le viste sono considerate come uno strumento di protezione dei dati. Per
eliminare una vista si utilizza il comando DROP VIEW. Sulle viste è possibile
utilizzare il comando GRANT.