En lett innføring i foreninger (JOINs) i SQL

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "En lett innføring i foreninger (JOINs) i SQL"

Transkript

1 En lett innføring i foreninger (JOINs) i SQL Noen ord om forening (JOIN)! 2 JOINs til gjennomgang! 3 1. INNER JOIN! 3 Eksempel på [INNER] JOIN! 4 NATURAL JOIN! 5 Eksempel på NATURAL JOIN! 5 2. LEFT [OUTER] JOIN! 6 Eksempel på LEFT [OUTER] JOIN! 6 3. RIGHT [OUTER] JOIN! 8 Eksempel på RIGHT [OUTER] JOIN! 8 4. FULL OUTER JOIN! 10 Eksempel på FULL OUTER JOIN! CROSS JOIN! 11 Eksempel på CROSS JOIN! 11 Referanser! 13 Revisjoner av dette dokumentet! 13 Mikael Brevik! Side: 1 av 13

2 Noen ord om forening (JOIN) En forening, eller JOIN som det heter i SQL, er en rasjonell operator på lik linje som utvelgelse av kolonner (projeksjon) eller rader (seleksjon) som skal vises. Det er en operasjon på relasjons-databaser som brukes til å koble sammen to eller flere tabeller i en database - igjennom en felles kolonne. Ofte vil det være primærnøkkelen og fremmednøkkelen som blir brukt som bindeledd, men det er også mulig å forene tabeller med bruk av andre felt. Utover i denne artikkelen kommer jeg til å bruke en rød tråd av eksempler. Det betyr at jeg tar utgangspunkt i de samme tabellene gjennom hele teksten. Disse tabellene ser slik ut (på rasjonell form):! postal_no(zip, place);! person (pid, name, surname, address, zip*); Vi vet at understreket attributter er primærnøkler og de merket med en astriks (*) er fremmednøkler. Zip-feltet person i er valgfritt (NULL). Vi har her en en-til-mange sammenheng. Tabellen postal_no inneholder informasjon over alle postnummer i Norge og ser slik ut: SELECT zip, place FROM postal_no; zip place ASKIM 1815 ASKIM 1816 SKIPTVET 1820 SPYDEBERG rows in set (0.00 sec) Tabellen person inneholder forskjellige personer: SELECT * FROM person; pid name surname zip address Kari Berg 6490 Eideveien 2 Ola Nordmann 7030 E.C. Dahls Gate 3 John Doe NULL NULL Mikael Brevik! Side: 2 av 13

3 JOINs til gjennomgang 1. INNER JOIN og NATURAL JOIN 2. LEFT OUTER JOIN 3. RIGHT OUTER JOIN 4. FULL OUTER JOIN 5. CROSS JOIN (noen kjappe ord) I gjennomgangen vil jeg for JOIN-setningene (1. til 4.) alltid starte med å vise et Venndiagram for å illustrere mengen som vil bli hentet ut med type forening. 1. INNER JOIN INNER JOIN er nok en av de foreningene som kommer til å bli brukt mest. Det er noe som kalles equijoin og betyr rett og slett at man henter ut informasjonen bundet sammen av to felles verdier i en kolonne/attributt. Det som gjør INNER JOIN forskjellig fra noen OUTER JOIN (som LEFT/RIGHT) er at vi henter kun ut de radene (også kalt «tupler») som har verdier i begge de kolonnene som vi forener om. Vi skal se mer på dette i eksemplet. I SQL vil INNER som regel være et valgfritt nøkkelord. Man kan med andre ord sløyfe det og kun skrive JOIN. Mange mener videre at det er god praksis å ha med nøkkelordet for å lettere tolke spørringene når man leser de. Mikael Brevik! Side: 3 av 13

4 Eksempel på [INNER] JOIN Dersom vi nå vil sende ut et brev til personene vi har i databasen vår må vi hente ut en liste av personer med registrert adresse. Som vi vet er zip et NULL felt i person-tabellen, så det er ikke alle personer som har registrert adresse til seg. Vi bruker INNER JOIN med seleksjon for å vise til hvilke felt som skal brukes til å knytte dataen sammen. SELECT * FROM person p INNER JOIN postal_no pn ON p.zip = pn.zip; pid name surname zip address zip place Kari Berg 6490 Eideveien 6490 EIDE 2 Ola Nordmann 7030 E.C. Dahls Gate 7030 TRONDHEIM rows in set (0.00 sec) Vi kan også skrive dette på en alternativ måte. SELECT * FROM person p, postal_no pn WHERE pn.zip = p.zip; pid name surname zip address zip place Kari Berg 6490 Eideveien 6490 EIDE 2 Ola Nordmann 7030 E.C. Dahls Gate 7030 TRONDHEIM rows in set (0.00 sec) Hva som vil skje dersom man ikke bruker seleksjon her vil vi få vite mer om under «5. CROSS JOIN». Om vi husker fra utlistingen av personer ovenfor vet vi at det er 3 innlegg i denne tabellen, mens her er det 2. Vi får ikke listet ut alle poststedene som ikke er bebodd av noen medlemmer i person-tabellen vår, og vi får heller ikke listet ut personer som ikke har noe poststed registrert. Merk videre at vi får skrevet ut kolonnen «zip» to ganger. Dette er en gang for postal_no og en gang for person. Mikael Brevik! Side: 4 av 13

5 NATURAL JOIN NATURAL JOIN er i all basis det samme som en INNER JOIN. Eneste forskjellen er at vi fjerner duplikatkolonner. Som påpekt i slutten av forrige avsnitt vil vi få frem zip-kolonnen to ganger med bruk av INNER JOIN (uten projeksjon). NATURAL JOIN vil skrive ut kun en kolonne for alle par av kolonner med samme navn. Eksempel på NATURAL JOIN SELECT * FROM person NATURAL JOIN postal_no; zip pid name surname address place Kari Berg Eideveien EIDE Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM 2 rows in set (0.00 sec) Vi ser her at ZIP kommer kun ut som en kolonne. Desverre støtter ikke JavaDB NATURAL JOIN. Så da må man supplementere med en projeksjon: SELECT p.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p INNER JOIN postal_no pn USING(zip); zip pid name surname address place Kari Berg Eideveien EIDE Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM 2 rows in set (0.00 sec) (Se bort i fra USING() her. Den er brukt for å korte ned SQL-spørringen. USING() kan bli brukt siden begge attributtene har samme navn i disse tabellene. Så det blir en slags snarvei for «ON field = field2») Mikael Brevik! Side: 5 av 13

6 2. LEFT [OUTER] JOIN Nå har vi beveget oss ut på ytterforening. I motsetning til INNER JOIN vil en LEFT OUTER JOIN favorisere en side av tabellene. Det er fortsatt en såkalt «equijoin». Relatert til det eksemplet vi har brukt tidligere vil det bety at vi kan hente ut alle postkodene uavhengig av om de har personer registrert til seg eller ikke - eller motsatt; alle personer uavhengig om de har registrert postkode. Her er OUTER et valgfritt nøkkelord i spørringen. LEFT JOIN er såvidt jeg vet det samme som LEFT OUTER JOIN. Eksempel på LEFT [OUTER] JOIN Nå vil vi bare hente ut en komplett liste av alle personer vi har i databasen. Uavhengig om de har registrert postnummer eller ei. SELECT p.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p LEFT JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; zip pid name surname address place Kari Berg Eideveien EIDE Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM NULL 3 John Doe NULL NULL 3 rows in set (0.00 sec) Mikael Brevik! Side: 6 av 13

7 Du ser her at tabellen person er den tabellen som står etter FROM-nøkkelordet. Dette gjør den til en venstrestilt tabell, og det er den vi favoriserer ved å bruke LEFT JOIN. Her vil vi altså i motsetning til INNER JOIN også hente ut personene uten registrert postnummer. Mikael Brevik! Side: 7 av 13

8 3. RIGHT [OUTER] JOIN RIGHT OUTER JOIN er i praksis veldig lik LEFT OUTER JOIN. Eneste forskjellen på disse er hvilken side vi vil favorisere. Vi ser fra forrige punkt om LEFT JOIN at det er person som blir favorisert. Dersom jeg bruker RIGHT JOIN, på samme spørring, er det postal-tabellen som blir hovedtabellen. Resultatet vil være en tabell over alle postkoder og tilhørende personer som er registrert. Siden vi ikke grupperer vil vi få flere resultater av samme postkode, da «tuplene» er av forskjellige kombinasjoner (forskjellige personer til samme postkode). Eksempel på RIGHT [OUTER] JOIN Vi vil nå hente ut alle postnummer og personer som er knyttet til disse. SELECT pn.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p RIGHT JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; zip pid name surname address place NULL NULL NULL NULL HARØY 6488 NULL NULL NULL NULL MYKLEBOST Kari Berg Eideveien EIDE 6493 NULL NULL NULL NULL LYNGSTAD 6494 NULL NULL NULL NULL VEVANG NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM rows in set (0.01 sec) Mikael Brevik! Side: 8 av 13

9 Som vi ser er det mange steder som ikke har noen personer knyttet til seg og verdiene vises med NULL. Som nevnt i forrige avsnitt vil det komme flere tupler med samme postnummer dersom vi har flere personer knyttet til det samme nummeret. For å illustrere dette legger vil til en person til fra Eide (6490). INSERT INTO person (name, surname, zip, address) VALUES ('Mikael', 'Brevik', 6490, 'Adresseveien 2'); Dersom vi kjører forrige spørring igjen vil vi få ut dette: SELECT pn.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p RIGHT JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; zip pid name surname address place NULL NULL NULL NULL HARØY 6488 NULL NULL NULL NULL MYKLEBOST Kari Berg Eideveien EIDE Mikael Brevik Adresseveien 2 EIDE 6493 NULL NULL NULL NULL LYNGSTAD 6494 NULL NULL NULL NULL VEVANG NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM Ola Nordmann E.C. Dahls Gate TRONDHEIM NULL NULL NULL NULL NULL TRONDHEIM rows in set (0.01 sec) Mikael Brevik! Side: 9 av 13

10 4. FULL OUTER JOIN Siden dette også er en OUTER JOIN kan vi kanskje se for oss hva vi kommer til å få. Dette er en ytterforening som ikke favoriserer noen side. Den kommer til å vise poststeder med og uten personer og personer med og uten poststed. Eksempel på FULL OUTER JOIN SELECT pn.zip, pid, name, surname, address, place FROM person p FULL OUTER JOIN postal_no pn ON pn.zip = p.zip; Nå er det slik at hverken JavaDB eller MySQL støtter FULL OUTER JOIN, så jeg vil ikke få vist eksempel på resultat her. Resultatet ville i vårt eksempel være veldig likt RIGHT JOIN bare med en ekstra tuppel; den uten registrert postnummer. Mikael Brevik! Side: 10 av 13

11 5. CROSS JOIN Denne foreningen er litt anderledes enn de vi har sett på til nå. På norsk kalles dette gjerne kryssprodukt eller kartesisk produkt. Her har vi en forening uten noe nøkkelord som JOIN. Vi bruker rett og slett flere tabeller adskilt av komma etter FROM. Uten noe seleksjon (i praksis WHERE-nøkkelordet) vil dette gi alle mulige kombinasjoner av de to tabellene sammenlagt. Dette er det samme som INNER JOIN vil gjøre dersom man ikke har en seleksjon eller seleksjonen alltid resulterer til «sant» (true). Eksempel på CROSS JOIN For å illustrere dette bedre lager jeg to nye tabeller. En av disse tabellene er cross_test_1 som har kun én kolonne/attributt; numb. Denne tabellen inneholder følgende data: 1, 2, 3. Jeg har også en annen tabell med navn cross_test_2 som inneholder akkurat samme data. Vi tester det ut: SELECT * FROM cross_test_1, cross_test_2; numb numb rows in set (0.00 sec) Vi kan oppnå samme resultat med INNER JOIN (dersom seleksjonen mangler eller alltid resulterer i true): Mikael Brevik! Side: 11 av 13

12 SELECT * from cross_test_1 INNER JOIN cross_test_2; numb numb rows in set (0.00 sec) Mikael Brevik! Side: 12 av 13

13 Referanser Jeg er særdeles dårlig på norske uttrykk når det gjelder programmering. Til dette har jeg brukt boka Databaser som er skrevet av Kjell Toft Hansen og Tore Mallaug. Revisjoner av dette dokumentet Versjon Endringer Dato 1.0 Dokumentet opprettet Rettet opp i noen feil og lagt til resultater på spørringer Mikael Brevik! Side: 13 av 13

Databaser. Relasjonsmodellen 2 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen

Databaser. Relasjonsmodellen 2 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen Databaser Relasjonsmodellen 2 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen Tema for dagen Hva er relasjonsalgebra? Seleksjon Projeksjon Produkt Indre forening Ytterforening Settoperasjoner: union, snitt, differanse

Detaljer

1. SQL spørringer mot flere tabeller

1. SQL spørringer mot flere tabeller 1. SQL spørringer mot flere tabeller Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag SQL spørringer mot flere tabeller Tore Mallaug 29.9.2008 Lærestoffet er utviklet for faget Databaser

Detaljer

Oppgaver Oppgave a: Sett opp mulige relasjoner

Oppgaver Oppgave a: Sett opp mulige relasjoner Løsningsforslag til øving 4: Relasjonsmodellen Kjell Toft Hansen 18.09.2008 Opphavsrett: Forfatter og AITeL Lærestoffet er utviklet for faget LO151D Informatikk 1: databaser Oppgaver Oppgave a: Sett opp

Detaljer

Datamodellering og databaser http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 2

Datamodellering og databaser http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 2 http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 2 Eksempelbase side 2 Virtuelle tabeller (views) side 3-6 NULL-verdier side 7-14 UPDATE-setningen side 15-16 INSERT-setningen side 17 DELETE-setningen side

Detaljer

1. Innføring i bruk av MySQL Query Browser

1. Innføring i bruk av MySQL Query Browser Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag Innføring i bruk av MySQL Query Browser Kjell Toft Hansen 28.02.2007 Lærestoffet er utviklet for faget LV338D Databaseadministrasjon 1. Innføring

Detaljer

Miniverden og ER- modell

Miniverden og ER- modell TDT4145 Datamodellering og databasesystemer SQL- oppgave 1 Miniverden og ER- modell Vi tar utgangspunkt i en enkel modell for en pizza- restaurant, der følgende ER- diagram beskriver databasen: Relasjonsdatabase-

Detaljer

1. SQL datadefinisjon og manipulering

1. SQL datadefinisjon og manipulering Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag SQL datadefinisjon og manipulering Tore Mallaug 7.10.2008 Lærestoffet er utviklet for faget Databaser 1. SQL datadefinisjon og manipulering

Detaljer

1. Relasjonsmodellen. 1.1. Kommentarer til læreboka

1. Relasjonsmodellen. 1.1. Kommentarer til læreboka Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag Relasjonsmodellen Tore Mallaug 2.9.2013 Lærestoffet er utviklet for faget Databaser 1. Relasjonsmodellen Resymé: Denne leksjonen gir en kort

Detaljer

Datamodellering og databaser SQL, del 2

Datamodellering og databaser  SQL, del 2 http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 2 Eksempelbase side 2 Virtuelle tabeller (views) side 3-6 NULL-verdier side 7-14 UPDATE-setningen side 15-16 INSERT-setningen side 17 DELETE-setningen side

Detaljer

Datamodellering og databaser SQL, del 2

Datamodellering og databaser  SQL, del 2 http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 2 Eksempelbase side 2 Virtuelle tabeller (views) side 3-6 NULL-verdier side 7-14 UPDATE-setningen side 15-16 INSERT-setningen side 17 DELETE-setningen side

Detaljer

Spørsmålskompilering del 1

Spørsmålskompilering del 1 UNIVERSITETET I OSLO Spørsmålskompilering del 1 Parsering Logiske spørreplaner uttrykt i relasjonsalgebra Optimalisering ved hjelp av algebraiske lover Institutt for Informatikk INF3100-11.4.2016 - Ellen

Detaljer

Databaser. Relasjonsmodellen 1 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen Faglærere: Tore Mallaug, Kjell Toft Hansen

Databaser. Relasjonsmodellen 1 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen Faglærere: Tore Mallaug, Kjell Toft Hansen Databaser Relasjonsmodellen 1 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen Faglærere: Tore Mallaug, Kjell Toft Hansen Tema for dagen Relasjonsmodellen Hvorfor relasjoner? Fra ER diagram til relasjoner 22.09.2008

Detaljer

Integritetsregler i SQL. Primærnøkler

Integritetsregler i SQL. Primærnøkler Integritetsregler i SQL Kandidat- og primærnøkler Referanseintegritet - fremmednøkler Domenebegrensende integritetsregler skranker på attributter og tupler Interrelasjonsskranker assertions Triggere INF212

Detaljer

Integritetsregler i SQL

Integritetsregler i SQL UNIVERSITETET I OSLO Integritetsregler i SQL INF3100 8.2.2005 Ragnar Normann 1 Integritetsregler i SQL Kandidat- og primærnøkler Referanseintegritet - fremmednøkler Domenebegrensende integritetsregler

Detaljer

Join. Intuitivt: Skjøte sammen to relasjoner. Intuitivt: 1. Beregn R S 2. Velg ut de tuplene som tilfredsstiller joinbetingelsen C

Join. Intuitivt: Skjøte sammen to relasjoner. Intuitivt: 1. Beregn R S 2. Velg ut de tuplene som tilfredsstiller joinbetingelsen C Join Intuitivt: Skjøte sammen to relasjoner R S C Intuitivt: 1. Beregn R S 2. Velg ut de tuplene som tilfredsstiller joinbetingelsen C Join Bistro bn mkat A kosher A vegetabilsk B uten melk B hallal B

Detaljer

Relasjonsalgebra. Hva?

Relasjonsalgebra. Hva? Relasjonsalgebra. Hva? Relasjonsalgebra består av et sett med høynivås operatorer som kan brukes til å manipulere med relasjoner (slå sammen to tabeller, selektere data etc.). Tankegangen er viktig å kjenne

Detaljer

Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER 10.12.2015. Tid: 10-14. Hjelpemidler: Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1

Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER 10.12.2015. Tid: 10-14. Hjelpemidler: Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1 Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER 10.12.2015 Tid: 10-14 Målform: Sidetall: Hjelpemidler: Merknader: Bokmål/nynorsk 13 med forside Ingen Ingen Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1 Eksamensresultater

Detaljer

Del 3: Noark 5-basert databasestruktur

Del 3: Noark 5-basert databasestruktur Del 3: Noark 5-basert databasestruktur Oppgaven består av en CREATE-del, en INSERT-del og en SELECT-del. CREATEdelen går ut på å lage en databasestruktur etter spesifikasjonene i Noark 5. Strukturen er

Detaljer

INF1300 Relasjonsalgebra og SQL, mengder og bager. Lysark for forelesning v. 2.1

INF1300 Relasjonsalgebra og SQL, mengder og bager. Lysark for forelesning v. 2.1 INF1300 Relasjonsalgebra og SQL, mengder og bager. Lysark for forelesning v. 2.1 Dagens temaer Relasjonsalgebraen Renavning Algebra Heltallsalgebra Klassisk relasjonsalgebra Mengdeoperatorer Union Snitt

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 99539963 Roger Midtstraum: 99572420

Detaljer

INF1300 Relasjonsalgebra. Et matematisk fundament for å forstå SQL-setninger

INF1300 Relasjonsalgebra. Et matematisk fundament for å forstå SQL-setninger INF1300 Relasjonsalgebra Et matematisk fundament for å forstå SQL-setninger Innhold Relasjonsalgebraen Operatorene i relasjonsalgebraen Relasjonsalgebratolkning av select-setningen Kostbare operasjoner

Detaljer

Spørringer mot flere tabeller

Spørringer mot flere tabeller Spørringer mot flere tabeller Kartesisk produkt / kryssprodukt/krysskobling Likekoblinger INNER JOIN syntaks Generelle koblinger Egenkoblinger Ytre koblinger Union, snitt og differanse Mer om gruppering

Detaljer

Oppgave: Finn navn og tittel på alle som har arbeidet på prosjektet «Vintersalg»

Oppgave: Finn navn og tittel på alle som har arbeidet på prosjektet «Vintersalg» Skjema Prosjekt(PId, Pnavn, KId, Pleder, StartDato) Ansatt(AId, Navn, Tittel, Fdato, Pnr, AnsDato) Timeliste(AId, Dato, PId, Timer) Kunde(KId, Knavn, Adresse) Oppgave: Finn navn og tittel på alle som har

Detaljer

INF1300 Introduksjon til databaser

INF1300 Introduksjon til databaser UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Relasjonsalgebraen Oversettelse av select-from-where til relasjonsalgebra SQL: union, snitt, differanse, kartesisk produkt INF1300 22.10.2007

Detaljer

EKSAMEN 6102 / 6102N DATABASER

EKSAMEN 6102 / 6102N DATABASER EKSAMEN 6102 / 6102N DATABASER 06.12.2016 Tid: 4 timer (10-14) Målform: Sidetall: Hjelpemidler: Merknader: Vedlegg: Bokmål / nynorsk 13 (inkludert denne) Ingen Ingen Eksempeltabeller Sensuren finner du

Detaljer

Oppgave 3 - normalisering

Oppgave 3 - normalisering Oppgave 3 - normalisering Løsningsforslag Oppgave 3 - løsning 22.10.2014 Øvelsesoppgave 3 1. Normaliser logisk skjema fra oppgave 1 og 2 (Læringssenter) 2. Normaliser logisk skjema fra seminarøvelsen (Nøsteelskere)

Detaljer

Integritetsregler i SQL

Integritetsregler i SQL UNIVERSITETET I OSLO Integritetsregler i SQL Institutt for Informatikk INF3100 13.2.2007 Ellen Munthe-Kaas 1 Integritetsregler i SQL Kandidat- og primærnøkler Referanseintegritet - fremmednøkler Domenebegrensende

Detaljer

Utvikling fra kjernen og ut

Utvikling fra kjernen og ut Utvikling fra kjernen og ut PHP-arkitektur Brukergrensesnitt! inn ut Dynamisk web-side bygges opp på grunnlag av spørring mot databasen Utviklingsretning Applikasjon Virkelighetsmodell Plattform Bruker

Detaljer

SQL, del 1 - select. Hva er SQL?

SQL, del 1 - select. Hva er SQL? LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 1 - select Hva er SQL? side 2 Eksempelbase side 3 SELECT-setningen, syntaks side 4-5 Operatorer side 6 Å hente ut et radintervall fra resultatsettet

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO SQL. Structured Query Language. (The intergalactic dataspeak) Institutt for Informatikk. INF Ragnar Normann 1

UNIVERSITETET I OSLO SQL. Structured Query Language. (The intergalactic dataspeak) Institutt for Informatikk. INF Ragnar Normann 1 UNIVERSITETET I OSLO SQL Structured Query Language (The intergalactic dataspeak) Institutt for Informatikk INF3100 1.2.2005 Ragnar Normann 1 SQL SQL Structured Query Language er et deklarativt språk for

Detaljer

SQL SELECT-FROM-WHERE. Skjemadefinisjon og datainnsetting i SQL. Semantikk bak ein-relasjons-spørring

SQL SELECT-FROM-WHERE. Skjemadefinisjon og datainnsetting i SQL. Semantikk bak ein-relasjons-spørring SQL Språk for Skjemadefinisjon Spørringar Database-oppdateringar Svært høgnivå: i prinsippet skriv ein kva ein vil ha som resultat, utan å spesifisere korleis Sterk grad av optimalisering effektivt Skjemadefinisjon

Detaljer

LC238D Datamodellering og databaser SQL, del 1 - SELECT

LC238D Datamodellering og databaser  SQL, del 1 - SELECT LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 1 - SELECT Hva er SQL? side 2 Eksempelbase side 3 SELECT-setningen, syntaks side 4-5 Operatorer side 6 Å hente ut et radintervall fra resultatsettet

Detaljer

SQL og Mengdelære. Oracle, MySQL, Access, bruker forskjellige syntaks.

SQL og Mengdelære. Oracle, MySQL, Access, bruker forskjellige syntaks. SQL og Mengdelære Oracle, MySQL, Access, bruker forskjellige syntaks. Kan vi beskrive, hva SQL er og hva man kan gjøre med SQL, uavhengig av konkret syntaks!!! Hvilke universale formelle språk har vi til

Detaljer

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring Kandidatnr: Eksamensdato: 6.desember 2010 Varighet: 0900-1200 Fagnummer: Fagnavn: Klasse(r): LC238D Datamodellering og databaser HING2009HA

Detaljer

SQL Introduksjonskurs. Oversikt

SQL Introduksjonskurs. Oversikt SQL Introduksjonskurs Oversikt Oversikt 2/7 Introduksjon til datamodellering Normalisering Logisk skjema til Database Strukturelle operasjoner Operasjoner mot data Kontrolloperasjoner Aggregering og indekser

Detaljer

Å bruke Java API-et til å sortere tabeller/arraylister der elementene er (referanser til) objekter

Å bruke Java API-et til å sortere tabeller/arraylister der elementene er (referanser til) objekter Sortering og søking i Java-API-et Tabeller og Arraylister Comaparable Comparator equals() LC9D Videregående programmering Semesterplan: http://aitel.hist.no/fag/vprg/index_lc9d.php Høgskolen i Sør-Trøndelag,

Detaljer

MySQL-database, php. Innhold. 8 MySQL-database, php. 8.1 Databasen MySQL

MySQL-database, php. Innhold. 8 MySQL-database, php. 8.1 Databasen MySQL Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag Helge Hafting 16.10.2007 Lærestoffet er utviklet for faget LV476D/LN476D Linux systemdrift Innhold 8 1 8.1 Databasen MySQL.............................

Detaljer

SQL: Repe)sjon og eksempler Deniz Akkøk Mathias Stang

SQL: Repe)sjon og eksempler Deniz Akkøk Mathias Stang SQL: Repe)sjon og eksempler Deniz Akkøk Mathias Stang Agenda Rask repe4sjon av enkle spørringer, bruk av PSQL Gruppering: AggregaAunksjoner GROUP BY HAVING Joins: INNER JOIN NATURAL JOIN (implisio join)

Detaljer

Oppgave 1 1. Spørring: Resultattabell: 2. Spørring: Resultattabell: 3. Spørring:

Oppgave 1 1. Spørring: Resultattabell: 2. Spørring: Resultattabell: 3. Spørring: Kjell Toft Hansen 02.10.2008 Opphavsrett: Forfatter og AITeL Lærestoffet er utviklet for faget LO151D Informatikk 1: databaser Oppgave 1 1. Spørring: SELECT oh.*, delnr, kvantum FROM ordrehode oh, ordredetalj

Detaljer

>>12 Arbeide med MySQL

>>12 Arbeide med MySQL 106 Snarveien til MySQL og Dreamweaver CS5 >>12 Arbeide med MySQL I dette kapittelet vil du lære hvordan du installerer MySQL Workbench å opprette prosjekter å lage tabeller hvordan du ser på innholdet

Detaljer

SQL 3: Opprette tabeller, datainnsetting og utsnitt

SQL 3: Opprette tabeller, datainnsetting og utsnitt SQL 3: Opprette tabeller, datainnsetting og utsnitt Læreboka kap. 4 03.11.2008 Kjell Toft Hansen 1 Datainnsetting Legg til en ny leverandor i tabellen leverandor INSERT INTO leverandor (lev_nr, lev_navn,

Detaljer

Prosedyrer. Lars Vidar Magnusson. October 26, Lars Vidar Magnusson () Forelesning i DAS October 26, / 19

Prosedyrer. Lars Vidar Magnusson. October 26, Lars Vidar Magnusson () Forelesning i DAS October 26, / 19 Prosedyrer Lars Vidar Magnusson October 26, 2011 Lars Vidar Magnusson () Forelesning i DAS 11.10.2011 October 26, 2011 1 / 19 Repetisjon om triggere og prosedyrer Triggere og prosedyrer ligner på hverandre

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ragnar Normann

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ragnar Normann UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA Regning med relasjoner Institutt for Informatikk 1 Relasjonsalgebraen definerer en mengde av operasjoner på relasjoner gir oss et språk til å beskrive spørsmål om

Detaljer

DBS18 - Strategier for Query-prosessering

DBS18 - Strategier for Query-prosessering Side 1 for Databaser DBS18 - Strategier for Query-prosessering søndag 22. mai 2016 13.03 Pensum 18.1-18.4, side 655-674, unntatt 18.4.4 og 18.4.5 En spørring som blir skrevet i et høynivå-språk, må bli

Detaljer

SQL, del 1 - select. Hva er SQL?

SQL, del 1 - select. Hva er SQL? LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ SQL, del 1 - select Hva er SQL? side 2 Eksempelbase side 3 SELECT-setningen, syntaks side 4-5 Operatorer side 6 Å hente ut et radintervall fra resultatsettet

Detaljer

Relasjonsalgebra Kopi av lysark om relasjonsalgebra. Vi går igjennom denne for å lage et matematisk fundament for forståelsen av hvordan

Relasjonsalgebra Kopi av lysark om relasjonsalgebra. Vi går igjennom denne for å lage et matematisk fundament for forståelsen av hvordan Relasjonsalgebra Kopi av lysark om relasjonsalgebra. Vi går igjennom denne for å lage et matematisk fundament for forståelsen av hvordan select-setningen virker. Temaer som blir tatt inn i SQL-notatet:

Detaljer

UNIVERSITETET RELASJONSALGEBRA. Regning g med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1

UNIVERSITETET RELASJONSALGEBRA. Regning g med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1 UNIVERSITETET IOSLO RELASJONSALGEBRA Regning g med relasjoner Institutt for Informatikk INF3100-7.2.2011 Ellen Munthe-Kaas 1 Relasjonsalgebraen definerer en mengde av operasjoner på relasjoner gir oss

Detaljer

ORDBMS og OODBMS i praksis

ORDBMS og OODBMS i praksis ORDBMS og OODBMS i praksis Lars Vidar Magnusson November 2, 2011 Lars Vidar Magnusson () Forelesning i DAS 01.11.2011 November 2, 2011 1 / 18 Eksempler på ORDBMS Flere av de store databaser i dag hevder

Detaljer

Metaspråket for å beskrive grammatikk

Metaspråket for å beskrive grammatikk 1 SQL-syntaks Korrekt språkbruk bygger på et sett av regler. Eksempler: En SQL utvalgsspørring inneholder alltid ordene SELECT og FROM, mens WHERE og tilhørende betingelse er valgfri. Etter SELECT kan

Detaljer

Romlig datamanipulering

Romlig datamanipulering Romlig datamanipulering Gunnar Tenge, 18.04.08 Romlige manipuleringsteknikker brukes i GIS-analyser. I denne artikkelen forklares alle manipuleringsteknikker som man kan forvente å finne i et GIS-program.

Detaljer

Innhold Forord Innledning Kapittel 1 Introduksjon til databaser og databasesystem

Innhold Forord Innledning Kapittel 1 Introduksjon til databaser og databasesystem Innhold Forord....................................................... 5 Innledning.................................................... 15 Databaser som basis i grunnopplæringen....................... 15

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA Regning med relasjoner Institutt for Informatikk 1 Relasjonsalgebraen definerer en mengde av operasjoner på relasjoner gir oss et språk til å beskrive spørsmål om

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1 UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA Regning med relasjoner Institutt for Informatikk INF3100-8.2.2010 Ellen Munthe-Kaas 1 Relasjonsalgebraen definerer en mengde av operasjoner på relasjoner gir oss et

Detaljer

Universitetet i Bergen Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Løsningsforslag

Universitetet i Bergen Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Løsningsforslag 1 Universitetet i Bergen Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Løsningsforslag Eksamen i emne INF115 Databaser og modellering Tirsdag 31. mai 2016 Tid: 9:00 12:00 Tillatte hjelpemidler: Ingen Oppgavesette

Detaljer

Spørsmålskompilering del 2

Spørsmålskompilering del 2 UNIVERSITETET I OSLO Spørsmålskompilering del 2 Estimere størrelsen på mellomresultater Vurdere fysiske spørreplaner Institutt for Informatikk INF3100-7.4.2015 - Ellen Munthe-Kaas 1 Oversikt: Fra spørring

Detaljer

Relasjoner terminologi

Relasjoner terminologi Relasjoner terminologi Kopi av lysark fra forelesningen 1. september. Dette er utdrag fra et notat som snart blir publisert. Dette notatet egner seg bedre til repetisjon og selvstudium enn disse arkene.

Detaljer

SQL Structured Query Language

SQL Structured Query Language SQL Structured Query Language Litt tabellterminologi Definere tabeller Fylle tabeller med data Hente data fra tabeller select-from-where distinct order by Relasjoner terminologi relasjonsnavn Personale

Detaljer

INF1300 Introduksjon til databaser: SQL Structured Query Language. En første introduksjon Lysark til forelesning onsdag 22.

INF1300 Introduksjon til databaser: SQL Structured Query Language. En første introduksjon Lysark til forelesning onsdag 22. INF1300 Introduksjon til databaser: SQL Structured Query Language En første introduksjon Lysark til forelesning onsdag 22. september 2010 Dagens tema SQLs definisjonsspråk SQLs spørrespråk select-from-where

Detaljer

Databaser kort intro. Tom Heine Nätt

Databaser kort intro. Tom Heine Nätt Databaser kort intro Tom Heine Nätt Agenda Hva er en database? Hva er SQL? Hente ut data fra en database SELECT Behandle data i en database (kort) CREATE TABLE, INSERT, UPDATE, DELETE Databaser med flere

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO SQL. Structured Query Language. (The intergalactic dataspeak) Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1

UNIVERSITETET I OSLO SQL. Structured Query Language. (The intergalactic dataspeak) Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1 UNIVERSITETET I OSLO SQL Structured Query Language (The intergalactic dataspeak) Institutt for Informatikk INF3100 6.2.2005 Ellen Munthe-Kaas 1 SQL SQL Structured Query Language er et deklarativt språk

Detaljer

Relasjonsalgebraen. Algebra

Relasjonsalgebraen. Algebra Relasjonsalgebraen Definerer en mengde av operasjoner på relasjoner Gir oss et språk til å beskrive spørsmål om innholdet i relasjonene Språket er prosedyralt: Vi sier hvordan svaret skal beregnes. Alternativet

Detaljer

5602 DATABASER 02.12.2010. Bokmål/nynorsk. 17 (inkludert denne forsiden) Eksamensresultatene blir offentliggjort på Studentweb.

5602 DATABASER 02.12.2010. Bokmål/nynorsk. 17 (inkludert denne forsiden) Eksamensresultatene blir offentliggjort på Studentweb. Høgskolen i Telemark EKSAMEN 5602 DATABASER 02.12.2010 Tid: 9-14 Målform: Sidetall: Hjelpemidler: Merknader: Bokmål/nynorsk 17 (inkludert denne forsiden) Ingen Ingen Vedlegg: A: Eksempeldata og B: Svarark

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk INF Ellen Munthe-Kaas

UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA. Regning med relasjoner. Institutt for Informatikk INF Ellen Munthe-Kaas UNIVERSITETET I OSLO RELASJONSALGEBRA Regning med relasjoner Institutt for Informatikk INF3100-2.2.2015 Ellen Munthe-Kaas Relasjonsalgebraen definerer en mengde av operasjoner på relasjoner gir oss et

Detaljer

10. ASP og SQL Innledning Recordset-objektet. Innhold. Referanse til læreboka Kapittel Se detaljer nedenfor.

10. ASP og SQL Innledning Recordset-objektet. Innhold. Referanse til læreboka Kapittel Se detaljer nedenfor. Else Lervik 29.03.2004 Opphavsrett: Forfatter og Stiftelsen TISIP Lærestoffet er utviklet for faget LV192D Web-programmering med ASP 10. Resymé: Vi begynner med å inspisere Recordset-objektet. Deretter

Detaljer

Hvordan databasesystemene kan hjelpe RAM-produsentene

Hvordan databasesystemene kan hjelpe RAM-produsentene Hvordan databasesystemene kan hjelpe RAM-produsentene Kreativ bruk av RAM i DBMSer Ragnar Normann Innhold Litt databasehistorie Litt UiO datahistorie Hvorfor (manglende) minnebruk i DBMSer er blitt et

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Roger Midtstraum: 995 72

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO SQL. Structured Query Language. (forts.) Institutt for Informatikk. INF Ragnar Normann 1

UNIVERSITETET I OSLO SQL. Structured Query Language. (forts.) Institutt for Informatikk. INF Ragnar Normann 1 UNIVERSITETET I OSLO SQL Structured Query Language (forts.) Institutt for Informatikk INF3100 7.2.2005 Ragnar Normann 1 null Resultatet av å evaluere et uttrykk som produserer en skalar verdi, kan være

Detaljer

Tilkobling og Triggere

Tilkobling og Triggere Tilkobling og Triggere Lars Vidar Magnusson October 12, 2011 Lars Vidar Magnusson () Forelesning i DAS 11.10.2011 October 12, 2011 1 / 25 Tilkobling med PHP PHP bruker databasespesifike moduler til å koble

Detaljer

Løsningsforlag for oblig 1, databaser 2010

Løsningsforlag for oblig 1, databaser 2010 Løsningsforlag for oblig 1, databaser 2010 Oppgave 1 a) Hvilke supernøkler finnes i de to tabellene? Tabellen klasse har følgende supernøkler: (klasseid, klassebetegnelse) (klasseid) Tabellen renndeltager

Detaljer

>>21 Datamodellering i MySQL Workbench

>>21 Datamodellering i MySQL Workbench 21 MYSQL WORKBENCH 207 >>21 Datamodellering i MySQL Workbench I dette kapittelet vil du lære hvordan man lager datamodeller i MySQL Workbench hvordan man overfører en modell til MySQL I tillegg til å være

Detaljer

INFO122 Innføring i databaser. Oblig 2. av Frode H. Pedersen, Kjartan B. Michalsen og Kristin Breivik

INFO122 Innføring i databaser. Oblig 2. av Frode H. Pedersen, Kjartan B. Michalsen og Kristin Breivik INFO122 Innføring i databaser Oblig 2 av Frode H. Pedersen, Kjartan B. Michalsen og Kristin Breivik a) For at en relasjonsmodell skal være på en viss normalform, må alle relasjoner oppfylle minst denne

Detaljer

Utvikling fra kjernen og ut

Utvikling fra kjernen og ut Utvikling fra kjernen og ut PHP-arkitektur Brukergrensesnitt! inn ut Dynamisk web-side bygges opp på grunnlag av spørring mot databasen Utviklingsretning Applikasjon Virkelighetsmodell Plattform Bruker

Detaljer

Normalisering. Hva er normalisering?

Normalisering. Hva er normalisering? LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform

Detaljer

Databasedesign HVA? HVORDAN? E/R diagram. Begrepsmessig databasedesign. Logisk databasedesign. Fysisk databasedesign

Databasedesign HVA? HVORDAN? E/R diagram. Begrepsmessig databasedesign. Logisk databasedesign. Fysisk databasedesign Databasedesign HVA? Begrepsmessig databasedesign E/R diagram Logisk databasedesign HVORDAN? Fysisk databasedesign Databaser Leksjon 7: Logisk databasedesign - 1 Logisk databasedesign Fra E/R til tabellstruktur:

Detaljer

SQL: Integritetsregler, triggere og views

SQL: Integritetsregler, triggere og views UNIVERSITETET I OSLO SQL: Integritetsregler, triggere og views Institutt for Informatikk INF3100 14.2.2014 Ellen Munthe-Kaas 1 Integritetsregler i SQL Kandidat- og primærnøkler Referanseintegritet fremmednøkler

Detaljer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensdato: 23. mai 2013 Eksamenstid (fra-til): 09:00-13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Utvikling fra kjernen og ut

Utvikling fra kjernen og ut Utvikling fra kjernen og ut! inn ut Virkelighetsmodell Brukergrensesnitt Utviklingsretning Applikasjon Bruker Plattform Oppfatning av interesseområdet jfr. Systemutvikling Fra kjernen og ut, fra skallet

Detaljer

Ekvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm

Ekvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm Ekvivalentestier(EquivalenceofPath,EOP)istORM Detteerikkerettfram,derfordennebeskrivelsen.Vitarutgangspunktifølgende modellforkinoerogkinoforestillinger: Bilde1 ORM2 modell I bildet under ser du modellen

Detaljer

svarforslag SLUTTEKSAMEN IBE211 Databaser, våren 2015

svarforslag SLUTTEKSAMEN IBE211 Databaser, våren 2015 svarforslag SLUTTEKSAMEN IBE211 Databaser, våren 2015 Dato: 11/5-2015. Tid: 4 timer, skriftlig, ingen hjelpemidler. Oppgave 1 (80 %) Vi skal lage et sterkt forenklet system for Sjøfartsdirektoratet som

Detaljer

INF1300 Introduksjon til databaser

INF1300 Introduksjon til databaser UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer INF300..007 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Relasjonene samler beslektet

Detaljer

Ekvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm

Ekvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm Ekvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm Dette er ikke rett fram, derfor denne beskrivelsen. Vi tar utgangspunkt i følgende modell for kinoer og kinoforestillinger: Bilde 1 ORM2 modell I bildet

Detaljer

8. ASP med databasekopling, del I

8. ASP med databasekopling, del I Else Lervik 16.03.2004 Opphavsrett: Forfatter og Stiftelsen TISIP Lærestoffet er utviklet for faget LV192D Web-programmering med ASP 8. Resymé: Leksjonen begynner med en generell introduksjon til databaser

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER. Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg og Roger Midtstraum

EKSAMENSOPPGAVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER. Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg og Roger Midtstraum Side 1 av 5 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER Faglig kontakt under eksamen:

Detaljer

Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn

Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn Løsninger til oppgaver i kap A.10 i Appendiks A - SQL Legg merke til at oppgave 22 er blitt noe presisert. 1. Hvor mange innbyggere er det i Norge?

Detaljer

Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER Tid: Hjelpemidler: Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1

Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER Tid: Hjelpemidler: Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1 Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER 02.12.2014 Tid: 10-14 Målform: Sidetall: Hjelpemidler: Merknader: Bokmål/nynorsk 13 med forside Ingen Ingen Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1 Eksamensresultater

Detaljer

Dagens tema: Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Realisering: Fra ORM til relasjoner

Dagens tema: Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Realisering: Fra ORM til relasjoner UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Realisering: Fra ORM til relasjoner Institutt for informatikk

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i Eksamensdag: 2. desember 2013 Tid for eksamen: 09.00 15.00 Oppgavesettet er på 6 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: INF1300

Detaljer

SQL Structured Query Language

SQL Structured Query Language SQL Structured Query Language Mer SQL: kandidat-, primær- og fremmednøkler Definere tabeller med integritetsregler Hente data fra tabeller select-from-where distinct order by Eksempler kjøres i PostgreSQL

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Roger Midtstraum: 995 72

Detaljer

Normalisering. Hva er normalisering?

Normalisering. Hva er normalisering? LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform

Detaljer

ARK H - Digital arkivdanning og -bevaring I Mappebeskrivelse. OBS Eksamen består av fire deler!

ARK H - Digital arkivdanning og -bevaring I Mappebeskrivelse. OBS Eksamen består av fire deler! ARK2100 2016 H - Digital arkivdanning og -bevaring I Mappebeskrivelse. OBS Eksamen består av fire deler! Spørsmål 1: ER-modellering En venn av deg har spurt deg om du kan se nærmere på datamodelleringsbehovene

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1300 Introduksjon til databaser Eksamensdag: 30. november 2012 Tid for eksamen: 09.00 15.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg:

Detaljer

1. Datamodellering. 1.1. Kommentarer til læreboka

1. Datamodellering. 1.1. Kommentarer til læreboka Tore Mallaug 20.10.2009 Opphavsrett: Forfatter og Stiftelsen TISIP Lærestoffet er utviklet for fagene LN323D Databaser 1. Datamodellering Resymé: Denne leksjonen viser et par eksempler på ER-modellering

Detaljer

Løsningsforslag maskindatabasen på Ifi SQL og normalisering

Løsningsforslag maskindatabasen på Ifi SQL og normalisering Løsningsforslag maskindatabasen på Ifi SQL og normalisering Oppgave 1 select prosjektid, ansattid, dato, timer from Prosjekttimer where status = 'merknad' order by prosjektid, ansattid; Oppgave 2 Fra primærnøkkelen

Detaljer

SLUTTPRØVE 5602 DATABASER I 5.12.2008. 17 (inkludert vedlegg og denne forsida) Vedlegg: A: Eksempeldata og B: Svarark til oppgave 4

SLUTTPRØVE 5602 DATABASER I 5.12.2008. 17 (inkludert vedlegg og denne forsida) Vedlegg: A: Eksempeldata og B: Svarark til oppgave 4 Høgskolen i Telemark SLUTTPRØVE 5602 DATABASER I 5.12.2008 Tid: 9-14 Målform: Sidetal: Hjelpemiddel: Merknader: Bokmål og nynorsk 17 (inkludert vedlegg og denne forsida) Ingen Ingen Vedlegg: A: Eksempeldata

Detaljer

En liten rekap. Spørrespråk. I dag SELECT

En liten rekap. Spørrespråk. I dag SELECT [Kurssidene] [ ABI - fagsider bibin ] Michael Preminger (michaelp@hioa.no) 06/11-15 Databaser høsten 2015 En liten rekap ER-diagram - vi modellerer dataene våre til danne best mulig grunnlag for informasjonen

Detaljer

1. Normalisering Kommentarer til læreboka

1. Normalisering Kommentarer til læreboka Tore Mallaug 6.11.2007 Opphavsrett: Forfatter og Stiftelsen TISIP Lærestoffet er utviklet for fagene LN323D Databaser 1. Resymé: Denne leksjonen viser et eksempel på normalisering av en liten database.

Detaljer

Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2013

Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2013 Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2013 Oppgavesettet skal i utgangspunktet løses av grupper på to og to studenter som leverer felles besvarelse. Vi godkjenner også individuelle besvarelser,

Detaljer

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG AVDELING FOR TEKNOLOGI Institutt for databehandling Kandidat nr.: Eksamensdato: 09.05.2005 Varighet: 0900-1200 (3 timer) Fagnummer: LO323D Fagnavn: Databaser Klasse(r): NETT 2006V

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF212 Databaseteori Eksamensdag: 28. mai 2003 Tid for eksamen: 9.00 15.00 Oppgavesettet er på 8 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler:

Detaljer