DML

SELECT cidade, temp_min, temp_max, prcp, data, localizacao
FROM clima, cidades
WHERE cidade = nome;

UPDATE

As linhas existentes podem ser atualizadas utilizando o comando UPDATE. Suponha ter sido descoberto que as leituras de temperatura realizadas após 28 de novembro de 1994 estão todas 2 graus mais altas. Os dados podem ser atualizados da seguinte maneira:

UPDATE clima
SET temp_max = temp_max - 2,  temp_min = temp_min - 2
WHERE data > '1994-11-28';

Agora vejamos o novo estado dos dados:

SELECT * FROM clima;
    cidade      | temp_min | temp_max | prcp |    data
----------------+----------+----------+------+------------
São Francisco   |       46 |       50 | 0.25 | 1994-11-27
São Francisco   |       41 |       55 |    0 | 1994-11-29
Hayward         |       35 |       52 |      | 1994-11-29
(3 linhas)

DELETE

As linhas podem ser excluídas da tabela através do comando DELETE. Suponha que não estamos mais interessados no clima de Hayward. Então podemos executar comando a seguir para excluir estas linhas da tabela

DELETE FROM clima WHERE cidade = 'Hayward';

e todos os registros de clima pertencentes a Hayward serão removidos. Agora vejamos o novo estado dos dados:

SELECT * FROM clima;
   cidade     | temp_min | temp_max | prcp |    data
--------------+----------+----------+------+------------
São Francisco |       46 |       50 | 0.25 | 1994-11-27
São Francisco |       41 |       55 |    0 | 1994-11-29
(2 linhas)

Deve-se tomar cuidado com comandos na forma

DELETE FROM nome_da_tabela;

porque, sem uma qualificação, o comando DELETE remove todas as linhas da tabela, deixando-a vazia. O sistema não solicita confirmação antes de realizar esta operação.

INNER JOIN

Para se mostrar dados de mais de uma tabela, é necessário usar a instrução INNER JOIN, que adiciona tabelas para visualização utilizando a chave estrangeira.

SELECT nometab1, nometab2 FROM tab2 INNER JOIN tab1 ON (tab2.idtab = tab1.idtab);

Operadores

Existem 4 operadores SQL que operam sobre todos os tipos de dados:

Operador: Significado

---------------------

BETWEEN ..AND.. : Entre dois valores

IN(lista) : Corresponde a qualquer valor da lista

LIKE : Cadeia de caracteres que satisfaz uma condição

IS NULL : É um valor nulo

Exemplos:

SELECT Nome, Cargo, Cod_Depar

FROM Empregado

WHERE Cargo='Secretario';

SELECT Nome, N_Superior

FROM Empregado

WHERE N_Superior IN (7902,7566,7788);

SELECT Nome

FROM Empregado

WHERE Nome LIKE 'S%';

SELECT Nome, N_Superior

FROM Empregado

WHERE N_Superior IS NULL;

SELECT Nome, Ordenado

FROM Empregado

WHERE Ordenado NOT BETWEEN 100000 AND 200000;

Group By

Na linguagem SQL é possível obter resultados baseados em grupos de tuplas, assim, existem funções de grupo que operam sobre conjuntos de tuplas
- O comando GROUP BY é utilizado para dividir as tuplas de uma tabela em grupos menores
- Algumas das funções de grupo são:

AVG(n): Valor médio de n

COUNT(expr): Número de vezes que a expressão toma um valor

MAX(expr): Valor máximo de expr

MIN(expr): Valor mínimo de expr

SUM(n): Soma dos valores de n

Expr indica os argumentos que podem ser do tipo CHAR, Number ou DATE
- Todas as funções de grupo, à exceção de COUNT(*), ignoram os valores nulos
- Torna-se ainda importante destacar que as funções de grupo por si só tratam todos as tuplas de uma tabela como um grupo.

Exemplos:

SELECT AVG(Ordenado)

FROM Empregado;

SELECT MIN(Ordenado)

FROM Empregado

WHERE Cargo='secretario';

SELECT Cargo, AVG(Ordenado) MediaDeOrdenado

FROM Empregado

GROUP BY Cargo;

SELECT Cargo, Cod_Depar, AVG(Ordenado) MédiaDeOrdenado

FROM Empregado

GROUP BY Cod_Depar, Cargo

ORDER BY Cod_Depar;

SELECT Cargo, MAX(Ordenado) MaxDeOrdenado

FROM Empregado

GROUP BY Cargo

HAVING MAX(Ordenado) >= 300000;

Having x Where

A cláusula WHERE é utilizada para fazer filtros em colunas
Já a cláusula HAVING também permite que façamos filtros, mas não em colunas como a WHERE e sim em coluna que estejam sendo agregadas

Por exemplo:

SELECT TIPO_CLIENTE , COUNT(TIPO_CLIENTE)

FROM CLIENTE

WHERE TIPO_CLIENTE <> 'VIP'

HAVING COUNT(TIPO_CLIENTE) > 2

GROUP BY TIPO_CLIENTE

A instrução SELECT acima retorna os tipos dos clientes e quantos de cada tipo de cliente existem na tabela CLIENTE desde que haja mais de dois clientes com o mesmo tipo
Somente os tipos de cliente que não forem iguais a 'VIP' serão considerados.

Principais diferenças entre WHERE e HAVING em um SELECT

Vejamos um exemplo, como a consulta:

select dt_venda as 'Data',
avg(total_venda) as 'Média'
from tb_venda 
where dt_venda <> '2008-05-01' and dt_venda <> '2008-05-03' and dt_venda <> '2008-05-05'
group by dt_venda

Produz o mesmo resultado que :

select dt_venda as 'Data',
avg(total_venda) as 'Média'
from tb_venda 
group by dt_venda
having dt_venda <> '2008-05-01' and dt_venda <> '2008-05-03' and dt_venda <> '2008-05-05'

Entretanto, a consulta:

select dt_venda as 'Dia', 
sum(total_venda) as 'Total'
from tb_venda
where sum(total_venda) > 3000
group by dt_venda

Não substitui:

select dt_venda as 'Dia',
sum(total_venda) as 'Total'
from tb_venda 
group by dt_venda
having sum(total_venda) > 3000

Embora tenham comportamentos semelhantes (a cláusula WHERE e a cláusula HAVING destinam-se a filtrar resultados), elas também tem suas diferenças.
- A primeira diferença refere-se a ordem em que são processadas.
  - Enquanto a cláusula WHERE filtra as linhas antes de agrupar, a cláusula HAVING filtra as linhas após o agrupamento (entenda-se agrupamento a presença de funções como SUM, COUNT, etc e a cláusula GROUP BY).
  - Isso já leva a uma diferença de desempenho, uma vez que na esmagadora maioria das vezes, filtrar os resultados o mais cedo possível é melhor.
  - Qual seria a utilidade de selecionar registros, agrupá-los e depois descartá-los ?
- A segunda diferença refere-se a possibilidades de filtros.
  - Enquanto a cláusula WHERE limita-se a filtrar resultados simples, a cláusula HAVING possibilita filtros com bases em funções agregadas.
  - Não é possível por exemplo colocar filtros na cláusula WHERE usando funções como COUNT, SUM, AVG, etc e nem utilizar operadores como SOME, ANY e ALL.
  - Embora tenha funcionado no seu exemplo
- isso é sem dúvida uma agressão ao padrão ANSI e essa construção deve ser evitada a qualquer custo.

Via de regra pode-se fazer o seguinte:
- Filtros de linhas referenciando campos não agregados devem ser feitos na cláusula WHERE
- Filtros de linhas referenciando campos agregados devem ser feitos na cláusula HAVING
- Não utilize uma cláusula para realizar filtros da outra

Exercícios

21. Relacione os registros de Estados com Cidade
22. Inclua na tabela Eventos, registros coletados na Web para:
- Rio de Janeiro
- São Paulo
23. Exclua um evento qualquer colocando data como data e hora como condição
24. Altere o valor de todos os preços de todos os eventos em 5%
25. Altere o valor dos preços de todos os eventos em 5% para São Paulo
26. Altere a data de qualquer evento de Uberlândia postergando 3 dias
27. Exclua o Estado de Minas Gerais da tabela Estados
28. Mostre os eventos sobre rock
29. Mostre os eventos numa faixa de valores
30. Mostre os eventos e o clima da cidade que sediará o evento
31. Mostre os eventos das seguintes cidades: São Paulo, Rio de Janeiro e Curitiba
32. Mostre os eventos agrupados por cidade
33. Mostre os eventos agrupados por cidade com preço inferior a R$ 100,00
34. Calcule a média de preço de todos os eventos
35. Calcule a média de preço dos eventos de São Paulo
36. Calcule o evento de menor preço em São Paulo ou Rio de Janeiro
37. Mostre todos os eventos com o nome da Cidade e Estado
38. Mostre todos os eventos ordenados por data com o nome da Cidade e Estado
39. Mostre todos os eventos ordenados por data e agrupados por Cidade
40. Mostre todos os eventos ordenados por Preço e agrupados por Estado

BDA - Aula 22 - 2015/1

Índice

DML

UPDATE

DELETE

INNER JOIN

Operadores

Group By

Having x Where

Exercícios