Transcript SISTEMI DI BASI DI DATI

Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone
Basi di dati
McGraw-Hill, 1999
Capitolo 3:
ALGEBRA E CALCOLO
RELAZIONALE
09/10/2001
Linguaggi per basi di dati
• operazioni sullo schema
• DDL: data definition language
• operazioni sui dati
• DML: data manipulation language
• interrogazione ("query")
• aggiornamento
9/10/2001
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2
Linguaggi di interrogazione
per basi di dati relazionali
• Dichiarativi
• specificano le proprietà del risultato
("che cosa")
• Procedurali
• specificano le modalità di
generazione del risultato ("come")
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3
Linguaggi di interrogazione
• Algebra relazionale: procedurale
• Calcolo relazionale:
dichiarativo (teorico)
• SQL (Structured Query Language):
parzialmente dichiarativo (reale)
• QBE (Query by Example):
dichiarativo (reale)
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Algebra relazionale
• Insieme di operatori
• su relazioni
• che producono relazioni
• e possono essere composti
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5
Operatori dell'algebra relazionale
•
•
•
•
•
unione, intersezione, differenza
ridenominazione
selezione
proiezione
join (join naturale, prodotto cartesiano,
theta-join)
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Operatori insiemistici
• le relazioni sono insiemi
• i risultati debbono essere relazioni
• è possibile applicare unione,
intersezione, differenza solo a relazioni
definite sugli stessi attributi
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7
Unione
Laureati
Quadri
Matricola Nome
7274
Rossi
7432
Neri
9824
Verdi
Età
42
54
45
Matricola Nome
9297
Neri
7432
Neri
9824
Verdi
Età
33
54
45
Laureati  Quadri
Matricola Nome
7274
Rossi
7432
Neri
9824
Verdi
9297
Neri
9/10/2001
Età
42
54
45
33
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8
Intersezione
Laureati
Quadri
Matricola Nome
7274
Rossi
7432
Neri
9824
Verdi
Età
42
54
45
Matricola Nome
9297
Neri
7432
Neri
9824
Verdi
Età
33
54
45
Laureati  Quadri
Matricola Nome
7432
Neri
9824
Verdi
9/10/2001
Età
54
45
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Differenza
Laureati
Quadri
Matricola Nome
7274
Rossi
7432
Neri
9824
Verdi
Età
42
54
45
Matricola Nome
9297
Neri
7432
Neri
9824
Verdi
Età
33
54
45
Laureati – Quadri
Matricola Nome
7274
Rossi
7432
Neri
9824
Verdi
9/10/2001
Età
42
54
45
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10
Una unione sensata ma impossibile
Paternità
Maternità
Padre
Adamo
Adamo
Abramo
Figlio
Abele
Caino
Isacco
Madre
Eva
Eva
Sara
Figlio
Abele
Set
Isacco
Paternità  Maternità
??
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Ridenominazione
• operatore monadico (con un argomento)
• "modifica lo schema" lasciando
inalterata l'istanza dell'operando
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Paternità
Padre
Adamo
Adamo
Abramo
Figlio
Abele
Caino
Isacco
RENGenitore  Padre (Paternità)
Genitore
Padre
Figlio
Adamo Abele
Adamo Caino
Abramo Isacco
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RENGenitore  Padre (Paternità)
Paternità
Padre
Adamo
Adamo
Abramo
Figlio
Abele
Caino
Isacco
RENGenitore  Madre (Maternità)
Maternità
Madre
Eva
Eva
Sara
9/10/2001
Genitore Figlio
Adamo Abele
Adamo Caino
Abramo Isacco
Figlio
Abele
Set
Isacco
Genitore Figlio
Eva
Abele
Eva
Set
Sara
Isacco
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RENGenitore  Padre (Paternità)
Genitore Figlio
Adamo Abele
Adamo Caino
Abramo Isacco
RENGenitore  Padre (Paternità)

RENGenitore  Madre (Maternità)
RENGenitore  Madre (Maternità)
Genitore Figlio
Eva
Abele
Eva
Set
Sara
Isacco
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Genitore Figlio
Adamo Abele
Adamo Caino
Abramo Isacco
Eva
Abele
Eva
Set
Sara
Isacco
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Impiegati Cognome Ufficio Stipendio
Rossi
Neri
Operai
Roma
Milano
55
64
Cognome Fabbrica Salario
Bruni
Monza
45
Verdi
Latina
55
REN Sede, Retribuzione  Ufficio, Stipendio (Impiegati)

REN Sede, Retribuzione  Fabbrica, Salario (Operai)
Cognome
Rossi
Neri
Bruni
Verdi
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Sede Retribuzione
Roma
55
Milano
64
Monza
45
Latina
55
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Selezione
• operatore monadico
• produce un risultato che
• ha lo stesso schema dell'operando
• contiene un sottoinsieme delle
ennuple dell'operando,
• quelle che soddisfano una condizione
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Impiegati
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
Rossi
Roma
55
5998
Neri
Milano
64
9553
Milano
Milano
44
5698
Neri
Napoli
64
• impiegati che
• guadagnano più di 50
• guadagnano più di 50 e lavorano a Milano
• hanno lo stesso nome della filiale presso
cui lavorano
9/10/2001
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Selezione, sintassi e semantica
• sintassi
SEL Condizione (Operando)
• Condizione: espressione booleana
(come quelle dei vincoli di ennupla)
• semantica
• il risultato contiene le ennuple
dell'operando che soddisfano la
condizione
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• impiegati che guadagnano più di 50
Impiegati
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
Rossi
Roma
55
5998
Neri
Milano
64
9553
5698
Milano
Neri
Milano
Napoli
44
64
5698
Neri
Napoli
64
SELStipendio > 50 (Impiegati)
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• impiegati che guadagnano più di 50
e lavorano a Milano
Impiegati
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
5998
Rossi
Neri
Milano
Roma
55
64
5998
Neri
Milano
64
9553
Milano
Milano
44
5698
Neri
Napoli
64
SELStipendio > 50 AND Filiale = 'Milano' (Impiegati)
9/10/2001
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21
• impiegati che hanno lo stesso nome della
filiale presso cui lavorano
Impiegati
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
9553
Milano
Rossi
Milano
Roma
55
44
5998
Neri
Milano
64
9553
Milano
Milano
44
5698
Neri
Napoli
64
SEL Cognome = Filiale(Impiegati)
9/10/2001
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Selezione con valori nulli
Impiegati
Matricola Cognome Filiale
7309
Rossi
Roma
5998
Neri
Milano
9553
Bruni
Milano
Età
32
45
NULL
SEL Età > 40 (Impiegati)
• la condizione atomica è vera solo per
valori non nulli
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Un risultato non desiderabile
 SEL Età30 (Persone) 
Persone
• Perché? Perché le selezioni vengono
valutate separatamente!
• Ma anche
SEL Età>30  Età30 (Persone)  Persone
• Perché? Perché anche le condizioni
atomiche vengono valutate
separatamente!
SEL Età>30 (Persone)
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SEL Età > 40 (Impiegati)
• la condizione atomica è vera solo per
valori non nulli
• per riferirsi ai valori nulli esistono forme
apposite di condizioni:
IS NULL
IS NOT NULL
• si potrebbe usare (ma non serve) una
"logica a tre valori" (vero, falso,
sconosciuto)
9/10/2001
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• A questo punto:
SEL Età>30 (Persone)  SEL Età30 (Persone) 
SEL Età IS NULL (Persone)
=
SEL Età>30  Età30  Età IS NULL (Persone)
=
Persone
9/10/2001
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Impiegati
Matricola Cognome Filiale
7309
5998
Rossi
Neri
Milano
Roma
5998
9553
Bruni
Neri
Milano
9553
Bruni
Milano
Età
32
45
NULL
45
NULL
SEL (Età > 40) OR (Età IS NULL) (Impiegati)
9/10/2001
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Selezione e proiezione
• operatori "ortogonali"
• selezione:
• decomposizione orizzontale
• proiezione:
• decomposizione verticale
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selezione
proiezione
9/10/2001
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Proiezione
• operatore monadico
• produce un risultato che
• ha parte degli attributi dell'operando
• contiene ennuple cui contribuiscono
tutte le ennuple dell'operando
9/10/2001
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Impiegati
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
Neri
Napoli
55
5998
Neri
Milano
64
9553
Rossi
Roma
44
5698
Rossi
Roma
64
• per tutti gli impiegati:
• matricola e cognome
• cognome e filiale
9/10/2001
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Proiezione, sintassi e semantica
• sintassi
PROJ ListaAttributi (Operando)
• semantica
• il risultato contiene le ennuple
ottenute da tutte le ennuple
dell'operando ristrette agli attributi
nella lista
9/10/2001
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• matricola e cognome di tutti gli impiegati
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
Neri
Napoli
55
5998
Neri
Milano
64
9553
Rossi
Roma
44
5698
Rossi
Roma
64
PROJ Matricola, Cognome (Impiegati)
9/10/2001
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• cognome e filiale di tutti gli impiegati
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
Neri
Napoli
55
5998
Neri
Milano
64
9553
Rossi
Roma
44
5698
Rossi
Roma
64
PROJ Cognome, Filiale (Impiegati)
9/10/2001
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34
Cardinalità delle proiezioni
• una proiezione
• contiene al più tante ennuple quante
l'operando
• può contenerne di meno
• se X è una superchiave di R, allora
PROJX(R) contiene esattamente tante
ennuple quante R
9/10/2001
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35
Selezione e proiezione
• Combinando selezione e proiezione,
possiamo estrarre interessanti
informazioni da una relazione
9/10/2001
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•
matricola e cognome degli impiegati che
guadagnano più di 50
Matricola Cognome Filiale Stipendio
7309
Rossi
Roma
55
5998
Neri
Milano
64
9553
5698
Milano
Neri
Milano
Napoli
44
64
5698
Neri
Napoli
64
PROJMatricola,Cognome ( SELStipendio > 50 (Impiegati))
9/10/2001
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37
• Combinando selezione e proiezione,
possiamo estrarre informazioni da
una relazione
• non possiamo però correlare
informazioni presenti in relazioni
diverse
9/10/2001
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38
Join
• il join è l'operatore più interessante
dell'algebra relazionale
• permette di correlare dati in relazioni
diverse
9/10/2001
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Prove scritte in un concorso
pubblico
• I compiti sono anonimi e ad ognuno è
associata una busta chiusa con il nome
del candidato
• Ciascun compito e la relativa busta
vengono contrassegnati con uno stesso
numero
9/10/2001
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40
1
2
3
4
25
13
27
28
1
2
3
4
Mario Rossi
Nicola Russo
Mario Bianchi
Remo Neri
Mario Rossi
Nicola Russo
Mario Bianchi
Remo Neri
9/10/2001
25
13
27
28
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41
Numero Voto
1
25
2
13
3
27
4
28
Numero
1
2
3
4
9/10/2001
Numero
1
2
3
4
Candidato
Mario Rossi
Nicola Russo
Mario Bianchi
Remo Neri
Candidato
Mario Rossi
Nicola Russo
Mario Bianchi
Remo Neri
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Basi di dati, Capitolo 3
Voto
25
13
27
28
42
Join naturale
• operatore binario (generalizzabile)
• produce un risultato
• sull'unione degli attributi degli
operandi
• con ennuple costruite ciascuna a
partire da una ennupla di ognuno
degli operandi
9/10/2001
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43
Join, sintassi e semantica
• R1(X1), R2(X2)
• R1 JOIN R2 è una relazione su X1X2
{ t su X1X2 | esistono t1R1e t2R2
con t[X1] =t1 e t[X2] =t2 }
9/10/2001
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44
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparto
A
B
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Capo
Mori
Bruni
Capo
Mori
Bruni
Bruni
• ogni ennupla contribuisce al risultato:
• join completo
9/10/2001
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45
Un join non completo
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparto
B
C
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
9/10/2001
Capo
Mori
Bruni
Capo
Mori
Mori
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Basi di dati, Capitolo 3
46
Un join vuoto
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparto
D
C
Impiegato Reparto
9/10/2001
Capo
Mori
Bruni
Capo
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Basi di dati, Capitolo 3
47
Un join completo, con n x m ennuple
Impiegato Reparto
Rossi
A
B
Neri
B
Reparto
A
B
B
Impiegato Reparto
Rossi
B
Rossi
B
Neri
B
Bianchi
B
9/10/2001
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Capo
Mori
Bruni
Capo
Mori
Bruni
Mori
Bruni
48
Cardinalità del join
• Il join di R1 e R2 contiene un numero di
ennuple compreso fra zero e il prodotto
di |R1| e |R2|
• se il join coinvolge una chiave di R2,
allora il numero di ennuple è compreso
fra zero e |R1|
• se il join coinvolge una chiave di R2 e un
vincolo di integrità referenziale, allora il
numero di ennuple è pari a |R1|
9/10/2001
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Cardinalità del join, esempi
• R1(A,B) , R2 (B,C)
• in generale
0  |R1 JOIN R2|  |R1|  |R2|
• se B è chiave in R2
0  |R1 JOIN R2|  |R1|
• se B è chiave in R2 ed esiste vincolo di
integrità referenziale fra B (in R1) e R2:
|R1 JOIN R2| = |R1|
9/10/2001
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50
Join, una difficoltà
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparto
B
C
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
Capo
Mori
Bruni
Capo
Mori
Mori
• alcune ennuple non contribuiscono al
risultato: vengono "tagliate fuori"
9/10/2001
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51
Join esterno
• Il join esterno estende, con valori nulli,
le ennuple che verrebbero tagliate fuori
da un join (interno)
• esiste in tre versioni:
• sinistro, destro, completo
9/10/2001
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52
Join esterno
• sinistro: mantiene tutte le ennuple del
primo operando, estendendole con
valori nulli, se necessario
• destro: ... del secondo operando ...
• completo: … di entrambi gli operandi ...
9/10/2001
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53
Impiegati
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparti
Reparto
B
C
Capo
Mori
Bruni
Impiegati JOINLEFT Reparti
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
Rossi
A
9/10/2001
Capo
Mori
Mori
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NULL
54
Impiegati
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparti
Reparto
B
C
Capo
Mori
Bruni
Impiegati JOINRIGHT Reparti
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
NULL
C
9/10/2001
Capo
Mori
Mori
Bruni
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Basi di dati, Capitolo 3
55
Impiegati
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparti
Reparto
B
C
Capo
Mori
Bruni
Impiegati JOINFULL Reparti
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
Rossi
A
NULL
C
9/10/2001
Capo
Mori
Mori
NULL
Bruni
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Basi di dati, Capitolo 3
56
Join e proiezioni
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparto
B
C
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
9/10/2001
Capo
Mori
Mori
Reparto
B
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Basi di dati, Capitolo 3
Capo
Mori
Bruni
Capo
Mori
57
Proiezioni e join
Impiegato Reparto
Capo
Neri
B
Mori
Bianchi
B
Bruni
Verdi
A
Bini
Impiegato Reparto
Reparto
Capo
Neri
B
B
Mori
Bianchi
B
B
Bruni
Verdi
A
A
Bini
9/10/2001
Impiegato Reparto
Neri
B
Bianchi
B
Neri
B
Bianchi
B
Verdi
A
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Basi di dati, Capitolo 3
Capo
Mori
Bruni
Bruni
Mori
Bini
58
Join e proiezioni
• R 1(X1), R 2(X2)
PROJX1 (R 1 JOIN R2 )  R 1
• R(X), X = X1  X2
(PROJX1 (R)) JOIN (PROJX2 (R))  R
9/10/2001
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59
Prodotto cartesiano
• un join naturale su relazioni senza
attributi in comune
• contiene sempre un numero di ennuple
pari al prodotto delle cardinalità degli
operandi (le ennuple sono tutte
combinabili )
9/10/2001
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Basi di dati, Capitolo 3
60
Impiegati
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparti
Codice
A
B
Capo
Mori
Bruni
Impiegati JOIN Reparti
Impiegato Reparto Codice
Rossi
A
A
Rossi
A
B
Neri
B
A
Neri
B
B
Bianchi
B
A
Bianchi
B
B
9/10/2001
Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone,
Basi di dati, Capitolo 3
Capo
Mori
Bruni
Mori
Bruni
Mori
Bruni
61
• Il prodotto cartesiano, in pratica, ha
senso solo se seguito da selezione:
SELCondizione (R1 JOIN R2)
• L'operazione viene chiamata theta-join e
indicata con
R1 JOINCondizione R2
9/10/2001
Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone,
Basi di dati, Capitolo 3
62
Perché "theta-join"?
• La condizione C è spesso una congiunzione
(AND) di atomi di confronto A1 A2 dove  è
uno degli operatori di confronto (=, >, <, …)
• se l'operatore è sempre l'uguaglianza (=)
allora si parla di equi-join
9/10/2001
Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone,
Basi di dati, Capitolo 3
63
Impiegati
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparti
Codice
A
B
Capo
Mori
Bruni
Impiegati JOINReparto=Codice Reparti
Impiegato Reparto Codice
Rossi
A
A
Rossi
A
Neri
B
B
Neri
A
Bianchi
B
B
Neri
B
B
Bianchi
B
A
Bianchi
B
B
9/10/2001
Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone,
Basi di dati, Capitolo 3
Capo
Mori
Bruni
Mori
Bruni
Bruni
Mori
Bruni
64
Impiegati
Impiegato Reparto
Rossi
A
Neri
B
Bianchi
B
Reparti
Reparto
A
B
Capo
Mori
Bruni
Impiegati JOIN Reparti
9/10/2001
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Basi di dati, Capitolo 3
65
Join naturale ed equi-join
Impiegati
Reparti
Impiegato Reparto
Reparto
Capo
Impiegati JOIN Reparti
PROJImpiegato,Reparto,Capo ( SELReparto=Codice
( Impiegati JOIN RENCodice  Reparto (Reparti) ))
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Basi di dati, Capitolo 3
66
Esempi
Impiegati Matricola Nome
7309
5998
9553
5698
4076
8123
Età Stipendio
Rossi
34
45
Bianchi 37
38
Neri
42
35
Bruni
43
42
Mori
45
50
Lupi
46
60
Supervisione Impiegato
7309
5998
9553
5698
4076
9/10/2001
Capo
5698
5698
4076
4076
8123
Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone,
Basi di dati, Capitolo 3
67
• Trovare matricola, nome, età e stipendio
degli impiegati che guadagnano più di
40 milioni
SELStipendio>40(Impiegati)
9/10/2001
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Basi di dati, Capitolo 3
68
Matricola Nome Età Stipendio
7309
Rossi
34
45
5998
5698
Bianchi
Bruni
37
43
38
42
9553
4076
Mori
Neri
42
45
35
50
5698
8123
Bruni
Lupi
43
46
42
60
4076
Mori
45
50
8123
Lupi
46
60
SELStipendio>40(Impiegati)
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Basi di dati, Capitolo 3
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• Trovare matricola, nome ed età degli
impiegati che guadagnano più di 40
milioni
PROJMatricola, Nome, Età
(SELStipendio>40(Impiegati))
9/10/2001
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Basi di dati, Capitolo 3
70
Matricola Nome Età Stipendio
7309
Rossi
34
45
5998
5698
Bianchi
Bruni
37
43
38
42
9553
4076
Mori
Neri
42
45
35
50
5698
8123
Bruni
Lupi
43
46
42
60
4076
Mori
45
50
8123
Lupi
46
60
PROJMatricola, Nome, Età
( SELStipendio>40(Impiegati) )
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Basi di dati, Capitolo 3
71
• Trovare le matricole dei capi degli
impiegati che guadagnano più di 40
milioni
PROJCapo (Supervisione
JOIN Impiegato=Matricola
(SELStipendio>40(Impiegati)))
9/10/2001
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Basi di dati, Capitolo 3
72
• Trovare nome e stipendio dei capi degli
impiegati che guadagnano più di 40
milioni
PROJNome,Stipendio (
Impiegati JOIN Matricola=Capo
PROJCapo(Supervisione
JOIN Impiegato=Matricola (SELStipendio>40(Impiegati))))
9/10/2001
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• Trovare gli impiegati che guadagnano più
del proprio capo, mostrando matricola,
nome e stipendio dell'impiegato e del
capo
PROJMatr,Nome,Stip,MatrC,NomeC,StipC
(SELStipendio>StipC(
RENMatrC,NomeC,StipC,EtàC  Matr,Nome,Stip,Età(Impiegati)
JOIN MatrC=Capo
(Supervisione JOIN Impiegato=Matricola Impiegati)))
9/10/2001
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Basi di dati, Capitolo 3
74
• Trovare le matricole dei capi i cui
impiegati guadagnano tutti più di 40
milioni
PROJCapo (Supervisione) PROJCapo (Supervisione
JOIN Impiegato=Matricola
(SELStipendio  40(Impiegati)))
9/10/2001
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Basi di dati, Capitolo 3
75