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Banco de Dados 1
Semana 03
OPERAÇÕES DE EXTRAÇÃO DE DADOS
1
Operação de Extração
de Dados
 Operações de Conjunto
 União
 Diferença
 Intersecção
 Produto Cartesiano
 Operações Relacionais
 Projeção
 Seleção
 Junção
 Divisão
2
Tabelas
Nome do
Produto
Preço
Melão 800 R$
Morango 150 R$
Maçã 120 R$
Limão 200 R$
Nome do
Produto
Preço
Melão 800 R$
Morango 150 R$
Pinhão 100 R$
Caqui 350 R$
3
Produto 1 Produto 2
União
 Extrai todos os produtos
incluídos na Tabela 1 e
Tabela 2
4
Nome do
Produto
Preço
Melão 800 R$
Morango 150 R$
Maçã 120 R$
Limão 200 R$
Pinhão 100 R$
Caqui 350 R$
Intersecção
 Extrai os produtos
inclusos nas duas
tabelas
5
Nome do
Produto
Preço
Melão 800 R$
Morango 150 R$
Diferença
 Extrai linhas de apenas uma das tabelas. Na intersecção os
dados existentes em uma tabela são excluídos da outra
6
Nome do
Produto
Preço
Pinhão 100 R$
Caqui 350 R$
Produtos 1 Produtos 2 Produtos 1 Produtos 2
Nome do
Produto
Preço
Maçã 120 R$
Limão 200 R$
Produto Cartesiano
CodProd Nome do Produto Preço
101 Melão 800 R$
102 Morango 150 R$
103 Maçã 120 R$
Cod Dest Nome Destino
12 Miami
23 Tóquio
25 Londres
7
CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino
101 Melão 800 R$ 12 Miami
101 Melão 800 R$ 23 Tóquio
101 Melão 800 R$ 25 Londres
102 Morango 150 R$ 12 Miami
102 Morango 150 R$ 23 Tóquio
102 Morango 150 R$ 25 Londres
103 Maçã 120 R$ 12 Miami
103 Maçã 120 R$ 23 Tóquio
103 Maçã 120 R$ 25 Londres
Projeção 8
CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino
101 Melão 800 R$ 12 Miami
101 Melão 800 R$ 23 Tóquio
101 Melão 800 R$ 25 Londres
102 Morango 150 R$ 12 Miami
102 Morango 150 R$ 23 Tóquio
102 Morango 150 R$ 25 Londres
103 Maçã 120 R$ 12 Miami
103 Maçã 120 R$ 23 Tóquio
103 Maçã 120 R$ 25 Londres
Nome do Produto Nome Destino
Melão Miami
Melão Tóquio
Melão Londres
Morango Miami
Morango Tóquio
Morango Londres
Maçã Miami
Maçã Tóquio
Maçã Londres
Operação que extrai colunas de uma
tabela.
Select NomeProduto, NomeDestino
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Banco de Dados 1 - Semana 3

  • 1. Banco de Dados 1 Semana 03 OPERAÇÕES DE EXTRAÇÃO DE DADOS 1
  • 2. Operação de Extração de Dados  Operações de Conjunto  União  Diferença  Intersecção  Produto Cartesiano  Operações Relacionais  Projeção  Seleção  Junção  Divisão 2
  • 3. Tabelas Nome do Produto Preço Melão 800 R$ Morango 150 R$ Maçã 120 R$ Limão 200 R$ Nome do Produto Preço Melão 800 R$ Morango 150 R$ Pinhão 100 R$ Caqui 350 R$ 3 Produto 1 Produto 2
  • 4. União  Extrai todos os produtos incluídos na Tabela 1 e Tabela 2 4 Nome do Produto Preço Melão 800 R$ Morango 150 R$ Maçã 120 R$ Limão 200 R$ Pinhão 100 R$ Caqui 350 R$
  • 5. Intersecção  Extrai os produtos inclusos nas duas tabelas 5 Nome do Produto Preço Melão 800 R$ Morango 150 R$
  • 6. Diferença  Extrai linhas de apenas uma das tabelas. Na intersecção os dados existentes em uma tabela são excluídos da outra 6 Nome do Produto Preço Pinhão 100 R$ Caqui 350 R$ Produtos 1 Produtos 2 Produtos 1 Produtos 2 Nome do Produto Preço Maçã 120 R$ Limão 200 R$
  • 7. Produto Cartesiano CodProd Nome do Produto Preço 101 Melão 800 R$ 102 Morango 150 R$ 103 Maçã 120 R$ Cod Dest Nome Destino 12 Miami 23 Tóquio 25 Londres 7 CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino 101 Melão 800 R$ 12 Miami 101 Melão 800 R$ 23 Tóquio 101 Melão 800 R$ 25 Londres 102 Morango 150 R$ 12 Miami 102 Morango 150 R$ 23 Tóquio 102 Morango 150 R$ 25 Londres 103 Maçã 120 R$ 12 Miami 103 Maçã 120 R$ 23 Tóquio 103 Maçã 120 R$ 25 Londres
  • 8. Projeção 8 CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino 101 Melão 800 R$ 12 Miami 101 Melão 800 R$ 23 Tóquio 101 Melão 800 R$ 25 Londres 102 Morango 150 R$ 12 Miami 102 Morango 150 R$ 23 Tóquio 102 Morango 150 R$ 25 Londres 103 Maçã 120 R$ 12 Miami 103 Maçã 120 R$ 23 Tóquio 103 Maçã 120 R$ 25 Londres Nome do Produto Nome Destino Melão Miami Melão Tóquio Melão Londres Morango Miami Morango Tóquio Morango Londres Maçã Miami Maçã Tóquio Maçã Londres Operação que extrai colunas de uma tabela. Select NomeProduto, NomeDestino from RelVendas
  • 9. Seleção 9 CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino 101 Melão 800 R$ 12 Miami 101 Melão 800 R$ 23 Tóquio 101 Melão 800 R$ 25 Londres 102 Morango 150 R$ 12 Miami 102 Morango 150 R$ 23 Tóquio 102 Morango 150 R$ 25 Londres 103 Maçã 120 R$ 12 Miami 103 Maçã 120 R$ 23 Tóquio 103 Maçã 120 R$ 25 Londres CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino 101 Melão 800 R$ 12 Miami 101 Melão 800 R$ 23 Tóquio 101 Melão 800 R$ 25 Londres CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino 101 Melão 800 R$ 12 Miami 102 Morango 150 R$ 12 Miami 103 Maçã 120 R$ 12 Miami Operação que extrai linhas de uma tabela Select *from RelVendas Where CodProd=101
  • 10. Projeção e Seleção 10 CodProd Nome do Produto Preço CodDest Nome Destino 101 Melão 800 R$ 12 Miami 101 Melão 800 R$ 23 Tóquio 101 Melão 800 R$ 25 Londres 102 Morango 150 R$ 12 Miami 102 Morango 150 R$ 23 Tóquio 102 Morango 150 R$ 25 Londres 103 Maçã 120 R$ 12 Miami 103 Maçã 120 R$ 23 Tóquio 103 Maçã 120 R$ 25 Londres Nome do Produto Nome Destino Melão Miami Melão Tóquio Melão Londres Morango Miami Morango Tóquio Morango Londres Maçã Miami Maçã Tóquio Maçã LondresSelect NomeProduto, NomeDestino from RelVendas Where NomeDestino = “Miami” Nome do Produto Nome Destino Melão Miami Morango Miami Maçã Miami
  • 11. Junção 11 CodProd Nome do Produto Preço 101 Melão 800 R$ 102 Morango 150 R$ 103 Maçã 120 R$ 104 Limão 200 R$ Data CodProd Qtd 1/11 102 1100 1/11 101 300 5/11 103 1800 8/11 101 500 CodProd Nome do Produto Preço Data Qtd 102 Morango 150 R$ 1/11 1100 101 Melão 800 R$ 1/11 300 103 Maçã 120 R$ 5/11 1800 101 Melão 800 R$ 8/11 500
  • 12. Divisão  Operação que extrai as linhas cujos valores de coluna correspondem aqueles na segunda tabela, mas apenas retorna colunas que não existam nessa última 12 CodDest Destino Data 12 Miami 5/3 12 Miami 10/3 23 Tóquio 5/3 25 Londres 21/3 30 Santos 25/3 23 Tóquio 10/3 CodDest Destino 12 Miami 23 Tóquio Data 5/3 10/3