SlideShare a Scribd company logo
1 of 16
Download to read offline
Bases de dados: SQL (continuação)
Carlos Santos
LabMM 4 - NTC - DeCA - UA
Aula 08, 12-03-2013
Modelo lógico vs modelo físico

O modelo lógico representa todas as lógicas inerentes ao problema:
tabelas, campos, chaves primárias e as suas relações. Deve incluir:

  • entidades e respetivos atributos
  • chaves primárias
  • propriedades de relações
  • relações e seus tipos

O modelo físico é uma versão mais completa do modelo lógico, sendo
adicionada a informação necessária para que esse modelo possa ser
implementado num SGBDR. Deve incluir:

  • chaves estrangeiras
  • tabelas de relação
  • identificação do tipo de dados e suas características especiais (UN,NN,...)
SQL | Operadores e algumas funções
símbolo           descrição                           exemplo                    observações

=                 Igual                               EmployeeNo = 2

>                 Maior                               EmployeeNo > 2

<                 Menor                               EmployeeNo < 2

<>                Diferente                           EmployeeNo <> 2

>=                Maior ou igual                      EmployeeNo >= 2

<=                Menor ou igual                      EmployeeNo <= 2

IN                Igual a um valor dentro de uma      EmployeeNo IN (2,3,4)
                  colecção de valores

LIKE              Similar                             LastName LIKE ‘Nunes’

BETWEEN ... AND   Dentro de um conjunto de valores,   EmployeeNo BETWEEN 2 AND Equivalente a:
                  incluindo os limites                4                        EmployeeNo IN (2,3,4)

IS NULL                                               DateEmployed IS NULL

IS NOT NULL                                           DateEmployed IS NOT NULL

NOW()             Devolve a DATA e HORA do servidor
SQL | Operadores Lógicos

AND, OR e NOT

  • Estes operadores têm uma prioridade inferior relativamente aos
    apresentados no slide anterior
  • As prioridades podem ser alteradas através da utilização de ( )
    símbolo   descrição             exemplo                    observações

    AND       As duas expressões    SalesNo > 3 AND Customer O AND tem maior prioridade do que
              têm que ter o valor   < “Smith”                o OR
              verdadeiro para o
              resultado final ser
              verdadeiro

    OR        Se qualquer uma das SalesNo > 3 OR Customer <
              expressões tiver o  “Smith”
              valor verdadeiro, o
              resultado final é
              verdadeiro

    NOT       Inverte o resultado   SalesNo NOT IN (2; 3; 4)
              booleano
SQL: SELECT DISTINCT … FROM

SELECT oficinasql.viaturas.Marca
FROM oficinasql.viaturas;




SELECT DISTINCT oficinasql.viaturas.Marca
FROM oficinasql.viaturas;
SQL: SELECT … FROM ... WHERE

 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo
   FROM oficinasql.viaturas
   WHERE oficinasql.viaturas.Marca < 'Fiat' OR
   oficinasql.viaturas.Marca > 'Smart';




 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo
   FROM oficinasql.viaturas
   WHERE ((oficinasql.viaturas.Marca < 'Fiat') OR
   (oficinasql.viaturas.Marca > 'Smart'))
   AND oficinasql.viaturas.Modelo LIKE ‘C%’;
SQL: SELECT … FROM ... WHERE

 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo
   FROM oficinasql.viaturas
   WHERE oficinasql.viaturas.Marca IN ('Citroen', 'Smart');




 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo
   FROM oficinasql.viaturas
   WHERE oficinasql.viaturas.Marca BETWEEN "Ferrari" AND "Renault"
   ORDER BY oficinasql.viaturas.Marca;
SQL: exemplos

 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo
   FROM oficinasql.viaturas
   WHERE oficinasql.viaturas.DataVenda IS NULL;




 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo
   FROM oficinasql.viaturas
   WHERE oficinasql.viaturas.DataVenda IS NOT NULL;
SQL: exemplos

 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca
   FROM oficinasql.viaturas
   WHERE NOT oficinasql.viaturas.Marca IN ("Subaru", "Ferrari", "Renault");
SQL: Funções pré-definidas

Funções pré-definidas que trabalham sobre grupos de dados

  • AVG – valor médio
  • MIN– valor mínimo
  • MAX – valor máximo
  • COUNT – número de elementos
  • SUM – soma
SQL: Funções pré-definidas

 • SELECT MAX(oficinasql.viaturas.Preco)
   FROM oficinasql.viaturas;




 • SELECT COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo)
   FROM oficinasql.viaturas;
SQL: AS

 • SELECT COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo) AS TotalViaturas
   FROM oficinasql.viaturas;

                                                               TotalViaturas




 • SELECT COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo)
   FROM oficinasql.viaturas AS tViat
   ... a partir daqui podemos utilizar “tViat” sempre que for necessário referir
   a tabela “oficinasql.viaturas”;
SQL: Funções pré-definidas

 • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo)
   FROM oficinasql.viaturas
   GROUP BY oficinasql.viaturas.Marca;
SQL INSERT

INSERT INTO oficinasql.clientes VALUES (NULL, 'Joaquim Soares',
981234567, ‘Rua Estreita');
  • Desta forma inserem-se valores em todos os campos da tabela pela
    ordem como estão declaradas as colunas
  • Utiliza-se o NULL em campos com AI (por exemplo, no caso da PK) ou
    onde não se queira inserir informação
SQL INSERT

INSERT INTO oficinasql.clientes (Nome,Idade) VALUES ('Serafim
Saudade', 24);
  • Podem inserir-se valores apenas em alguns campos
  • Campos com AI serão actualizados automaticamente
SQL UPDATE

UPDATE oficinasql.clientes
SET oficinasql.clientes.Nome = "Serafim Saudoso",
oficinasql.clientes.Idade = 65
WHERE oficinasql.clientes.idClientes = 12;

More Related Content

Viewers also liked

T20_LM3: APIs e Scoreoid
T20_LM3: APIs e ScoreoidT20_LM3: APIs e Scoreoid
T20_LM3: APIs e Scoreoid
Carlos Santos
 
SAPO Campus: Gamification em contexto educativo
SAPO Campus: Gamification em contexto educativoSAPO Campus: Gamification em contexto educativo
SAPO Campus: Gamification em contexto educativo
Carlos Santos
 

Viewers also liked (9)

T20_LM3: APIs e Scoreoid
T20_LM3: APIs e ScoreoidT20_LM3: APIs e Scoreoid
T20_LM3: APIs e Scoreoid
 
chmod 777 education
chmod 777 educationchmod 777 education
chmod 777 education
 
Repensar a tecnologia em contexto educativo: o caso do SAPO Campus
Repensar a tecnologia em contexto educativo: o caso do SAPO CampusRepensar a tecnologia em contexto educativo: o caso do SAPO Campus
Repensar a tecnologia em contexto educativo: o caso do SAPO Campus
 
A technological approach to Open and Social Learning: 
the SAPO Campus project
A technological approach to Open and Social Learning: 
the SAPO Campus projectA technological approach to Open and Social Learning: 
the SAPO Campus project
A technological approach to Open and Social Learning: 
the SAPO Campus project
 
SAPO Campus: Gamification em contexto educativo
SAPO Campus: Gamification em contexto educativoSAPO Campus: Gamification em contexto educativo
SAPO Campus: Gamification em contexto educativo
 
Repensar a tecnologia em contextos educativos: o SAPO Campus no DeCA
Repensar a tecnologia em contextos educativos: o SAPO Campus no DeCARepensar a tecnologia em contextos educativos: o SAPO Campus no DeCA
Repensar a tecnologia em contextos educativos: o SAPO Campus no DeCA
 
SAPO Campus towards a
 Smart Learning Environment
SAPO Campus towards a
 Smart Learning EnvironmentSAPO Campus towards a
 Smart Learning Environment
SAPO Campus towards a
 Smart Learning Environment
 
Sessão de acolhimento do MCMM da Universidade de Aveiro (2016/2017)
Sessão de acolhimento do MCMM da Universidade de Aveiro (2016/2017)Sessão de acolhimento do MCMM da Universidade de Aveiro (2016/2017)
Sessão de acolhimento do MCMM da Universidade de Aveiro (2016/2017)
 
Morphology derivation
Morphology   derivationMorphology   derivation
Morphology derivation
 

Similar to LabMM4 (T08 - 12/13) - SQL continuação

Banco de dados aula 4
Banco de dados aula 4Banco de dados aula 4
Banco de dados aula 4
Ed W. Jr
 
Aula7 sql basico_6por_pag
Aula7 sql basico_6por_pagAula7 sql basico_6por_pag
Aula7 sql basico_6por_pag
anacri
 
introduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptx
introduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptxintroduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptx
introduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptx
SaraR49
 
Bdm aula 9 - operações sql - ticianne darin
Bdm   aula 9 - operações sql - ticianne darinBdm   aula 9 - operações sql - ticianne darin
Bdm aula 9 - operações sql - ticianne darin
Ticianne Darin
 

Similar to LabMM4 (T08 - 12/13) - SQL continuação (20)

Sql02
Sql02Sql02
Sql02
 
Sql - Comandos dml do mysql - parte 1
Sql - Comandos dml do mysql - parte 1Sql - Comandos dml do mysql - parte 1
Sql - Comandos dml do mysql - parte 1
 
Banco de dados aula 4
Banco de dados aula 4Banco de dados aula 4
Banco de dados aula 4
 
Aula7 sql basico_6por_pag
Aula7 sql basico_6por_pagAula7 sql basico_6por_pag
Aula7 sql basico_6por_pag
 
Banco dedados aula002
Banco dedados aula002Banco dedados aula002
Banco dedados aula002
 
BD I - Aula 14 A - Limitando Conj Dados e Sub Selects
BD I - Aula 14 A - Limitando Conj Dados e Sub SelectsBD I - Aula 14 A - Limitando Conj Dados e Sub Selects
BD I - Aula 14 A - Limitando Conj Dados e Sub Selects
 
Basesdedados
BasesdedadosBasesdedados
Basesdedados
 
Agbd aula4 sql_ddl
Agbd aula4 sql_ddlAgbd aula4 sql_ddl
Agbd aula4 sql_ddl
 
12 SQL - Junções / Join
12 SQL - Junções / Join12 SQL - Junções / Join
12 SQL - Junções / Join
 
introduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptx
introduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptxintroduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptx
introduao-a-sql-prof-anderson-cavalcanti-ufrn-ct-dca.pptx
 
T-SQL na prática com SQL SERVER Express 2012
T-SQL na prática com SQL SERVER Express 2012T-SQL na prática com SQL SERVER Express 2012
T-SQL na prática com SQL SERVER Express 2012
 
Bdm aula 9 - operações sql - ticianne darin
Bdm   aula 9 - operações sql - ticianne darinBdm   aula 9 - operações sql - ticianne darin
Bdm aula 9 - operações sql - ticianne darin
 
Aula 3-lógica.pptx
Aula 3-lógica.pptxAula 3-lógica.pptx
Aula 3-lógica.pptx
 
BD I - Aula 10 A - Introducao a SQL
BD I - Aula 10 A - Introducao a SQLBD I - Aula 10 A - Introducao a SQL
BD I - Aula 10 A - Introducao a SQL
 
Aula 11 banco de dados
Aula 11   banco de dadosAula 11   banco de dados
Aula 11 banco de dados
 
Aula 11 banco de dados
Aula 11   banco de dadosAula 11   banco de dados
Aula 11 banco de dados
 
DDD > Experiências
DDD > ExperiênciasDDD > Experiências
DDD > Experiências
 
Aplicativos II - MySQL_part1
Aplicativos II - MySQL_part1Aplicativos II - MySQL_part1
Aplicativos II - MySQL_part1
 
Fundamentos de SQL - Parte 1 de 8
Fundamentos de SQL - Parte 1 de 8Fundamentos de SQL - Parte 1 de 8
Fundamentos de SQL - Parte 1 de 8
 
Introdução à análise orientada a objetos parte 1
Introdução à análise orientada a objetos parte 1Introdução à análise orientada a objetos parte 1
Introdução à análise orientada a objetos parte 1
 

More from Carlos Santos

AVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunos
AVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunosAVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunos
AVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunos
Carlos Santos
 
T19_LM3: Projeto final e documentação de planificação
T19_LM3: Projeto final e documentação de planificaçãoT19_LM3: Projeto final e documentação de planificação
T19_LM3: Projeto final e documentação de planificação
Carlos Santos
 
T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)
T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)
T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)
Carlos Santos
 
T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)
T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)
T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)
Carlos Santos
 
T14_LM3: Animação (2013-2014)
T14_LM3: Animação (2013-2014)T14_LM3: Animação (2013-2014)
T14_LM3: Animação (2013-2014)
Carlos Santos
 
T13_LM3: Arrays (2013-2014)
T13_LM3: Arrays (2013-2014)T13_LM3: Arrays (2013-2014)
T13_LM3: Arrays (2013-2014)
Carlos Santos
 
T12_LM3: Arrays (2013-2014)
T12_LM3: Arrays (2013-2014)T12_LM3: Arrays (2013-2014)
T12_LM3: Arrays (2013-2014)
Carlos Santos
 
T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)
T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)
T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)
Carlos Santos
 
T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)
T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)
T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)
Carlos Santos
 
T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)
T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)
T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)
Carlos Santos
 

More from Carlos Santos (20)

Is AI the Spice of our future?
Is AI the Spice of our future?Is AI the Spice of our future?
Is AI the Spice of our future?
 
Mentoria entre pares de estudantes para estudantes
Mentoria entre pares de estudantes para estudantesMentoria entre pares de estudantes para estudantes
Mentoria entre pares de estudantes para estudantes
 
1º Encontro Científico TCEdu
1º Encontro Científico TCEdu1º Encontro Científico TCEdu
1º Encontro Científico TCEdu
 
Tecnologias da Comunicação em Educação 2018: Aula inicial
Tecnologias da Comunicação em Educação 2018: Aula inicialTecnologias da Comunicação em Educação 2018: Aula inicial
Tecnologias da Comunicação em Educação 2018: Aula inicial
 
AVILA Crew - Uma experiência de tutoria (com jogos) de alunos para alunos
AVILA Crew - Uma experiência de tutoria (com jogos) de alunos para alunosAVILA Crew - Uma experiência de tutoria (com jogos) de alunos para alunos
AVILA Crew - Uma experiência de tutoria (com jogos) de alunos para alunos
 
AVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunos
AVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunosAVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunos
AVILA Crew – Uma experiência de tutoria de alunos para alunos
 
chmod 777 education
chmod 777 educationchmod 777 education
chmod 777 education
 
Mestrado em Comunicação Multimédia da Universidade de Aveiro - Sessão de acol...
Mestrado em Comunicação Multimédia da Universidade de Aveiro - Sessão de acol...Mestrado em Comunicação Multimédia da Universidade de Aveiro - Sessão de acol...
Mestrado em Comunicação Multimédia da Universidade de Aveiro - Sessão de acol...
 
Tecnologias da Comunicação em Educação: trabalho prático
Tecnologias da Comunicação em Educação: trabalho práticoTecnologias da Comunicação em Educação: trabalho prático
Tecnologias da Comunicação em Educação: trabalho prático
 
T19_LM3: Projeto final e documentação de planificação
T19_LM3: Projeto final e documentação de planificaçãoT19_LM3: Projeto final e documentação de planificação
T19_LM3: Projeto final e documentação de planificação
 
T18_LM3: Ajax
T18_LM3: AjaxT18_LM3: Ajax
T18_LM3: Ajax
 
T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)
T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)
T17_LM3: Erros/Debug (2013-2014)
 
T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)
T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)
T15_T16_LM3: Mais objetos do Javascript (2013-2014)
 
T14_LM3: Animação (2013-2014)
T14_LM3: Animação (2013-2014)T14_LM3: Animação (2013-2014)
T14_LM3: Animação (2013-2014)
 
T13_LM3: Arrays (2013-2014)
T13_LM3: Arrays (2013-2014)T13_LM3: Arrays (2013-2014)
T13_LM3: Arrays (2013-2014)
 
T12_LM3: Arrays (2013-2014)
T12_LM3: Arrays (2013-2014)T12_LM3: Arrays (2013-2014)
T12_LM3: Arrays (2013-2014)
 
Web APIs
Web APIsWeb APIs
Web APIs
 
T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)
T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)
T11_LM3: Subalgoritmose colisões (2013-2014)
 
T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)
T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)
T10_LM3: Subalgoritmos/funções (2013-2014)
 
T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)
T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)
T08_T09_LM3: Estruturas de repetição (2013-2014)
 

Recently uploaded

O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...
O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...
O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...
azulassessoria9
 
ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024
ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024
ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024
azulassessoria9
 
atividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdf
atividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdfatividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdf
atividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdf
Autonoma
 
República Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdf
República Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdfRepública Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdf
República Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdf
LidianeLill2
 
Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...
Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...
Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...
azulassessoria9
 

Recently uploaded (20)

MESTRES DA CULTURA DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
MESTRES DA CULTURA DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdfMESTRES DA CULTURA DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
MESTRES DA CULTURA DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
 
aprendizagem significatica, teórico David Ausubel
aprendizagem significatica, teórico David Ausubelaprendizagem significatica, teórico David Ausubel
aprendizagem significatica, teórico David Ausubel
 
O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...
O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...
O estudo do controle motor nada mais é do que o estudo da natureza do movimen...
 
ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024
ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024
ATIVIDADE 2 - DESENVOLVIMENTO E APRENDIZAGEM MOTORA - 52_2024
 
Novena de Pentecostes com textos de São João Eudes
Novena de Pentecostes com textos de São João EudesNovena de Pentecostes com textos de São João Eudes
Novena de Pentecostes com textos de São João Eudes
 
Aula 67 e 68 Robótica 8º ano Experimentando variações da matriz de Led
Aula 67 e 68 Robótica 8º ano Experimentando variações da matriz de LedAula 67 e 68 Robótica 8º ano Experimentando variações da matriz de Led
Aula 67 e 68 Robótica 8º ano Experimentando variações da matriz de Led
 
Polígonos, Diagonais de um Polígono, SOMA DOS ANGULOS INTERNOS DE UM POLÍGON...
Polígonos, Diagonais de um Polígono, SOMA DOS ANGULOS INTERNOS DE UM  POLÍGON...Polígonos, Diagonais de um Polígono, SOMA DOS ANGULOS INTERNOS DE UM  POLÍGON...
Polígonos, Diagonais de um Polígono, SOMA DOS ANGULOS INTERNOS DE UM POLÍGON...
 
atividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdf
atividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdfatividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdf
atividade-de-portugues-paronimos-e-homonimos-4º-e-5º-ano-respostas.pdf
 
Introdução às Funções 9º ano: Diagrama de flexas, Valor numérico de uma funçã...
Introdução às Funções 9º ano: Diagrama de flexas, Valor numérico de uma funçã...Introdução às Funções 9º ano: Diagrama de flexas, Valor numérico de uma funçã...
Introdução às Funções 9º ano: Diagrama de flexas, Valor numérico de uma funçã...
 
Cartão de crédito e fatura do cartão.pptx
Cartão de crédito e fatura do cartão.pptxCartão de crédito e fatura do cartão.pptx
Cartão de crédito e fatura do cartão.pptx
 
O desenvolvimento é um conceito mais amplo, pode ter um contexto biológico ou...
O desenvolvimento é um conceito mais amplo, pode ter um contexto biológico ou...O desenvolvimento é um conceito mais amplo, pode ter um contexto biológico ou...
O desenvolvimento é um conceito mais amplo, pode ter um contexto biológico ou...
 
República Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdf
República Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdfRepública Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdf
República Velha (República da Espada e Oligárquica)-Sala de Aula.pdf
 
Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...
Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...
Considerando as pesquisas de Gallahue, Ozmun e Goodway (2013) os bebês até an...
 
GUIA DE APRENDIZAGEM 2024 9º A - História 1 BI.doc
GUIA DE APRENDIZAGEM 2024 9º A - História 1 BI.docGUIA DE APRENDIZAGEM 2024 9º A - História 1 BI.doc
GUIA DE APRENDIZAGEM 2024 9º A - História 1 BI.doc
 
O que é arte. Definição de arte. História da arte.
O que é arte. Definição de arte. História da arte.O que é arte. Definição de arte. História da arte.
O que é arte. Definição de arte. História da arte.
 
INTERTEXTUALIDADE atividade muito boa para
INTERTEXTUALIDADE   atividade muito boa paraINTERTEXTUALIDADE   atividade muito boa para
INTERTEXTUALIDADE atividade muito boa para
 
apostila filosofia 1 ano 1s (1).pdf 1 ANO DO ENSINO MEDIO . CONCEITOSE CARAC...
apostila filosofia 1 ano  1s (1).pdf 1 ANO DO ENSINO MEDIO . CONCEITOSE CARAC...apostila filosofia 1 ano  1s (1).pdf 1 ANO DO ENSINO MEDIO . CONCEITOSE CARAC...
apostila filosofia 1 ano 1s (1).pdf 1 ANO DO ENSINO MEDIO . CONCEITOSE CARAC...
 
Sopa de letras | Dia da Europa 2024 (nível 2)
Sopa de letras | Dia da Europa 2024 (nível 2)Sopa de letras | Dia da Europa 2024 (nível 2)
Sopa de letras | Dia da Europa 2024 (nível 2)
 
M0 Atendimento – Definição, Importância .pptx
M0 Atendimento – Definição, Importância .pptxM0 Atendimento – Definição, Importância .pptx
M0 Atendimento – Definição, Importância .pptx
 
Caderno de exercícios Revisão para o ENEM (1).pdf
Caderno de exercícios Revisão para o ENEM (1).pdfCaderno de exercícios Revisão para o ENEM (1).pdf
Caderno de exercícios Revisão para o ENEM (1).pdf
 

LabMM4 (T08 - 12/13) - SQL continuação

  • 1. Bases de dados: SQL (continuação) Carlos Santos LabMM 4 - NTC - DeCA - UA Aula 08, 12-03-2013
  • 2. Modelo lógico vs modelo físico O modelo lógico representa todas as lógicas inerentes ao problema: tabelas, campos, chaves primárias e as suas relações. Deve incluir: • entidades e respetivos atributos • chaves primárias • propriedades de relações • relações e seus tipos O modelo físico é uma versão mais completa do modelo lógico, sendo adicionada a informação necessária para que esse modelo possa ser implementado num SGBDR. Deve incluir: • chaves estrangeiras • tabelas de relação • identificação do tipo de dados e suas características especiais (UN,NN,...)
  • 3. SQL | Operadores e algumas funções símbolo descrição exemplo observações = Igual EmployeeNo = 2 > Maior EmployeeNo > 2 < Menor EmployeeNo < 2 <> Diferente EmployeeNo <> 2 >= Maior ou igual EmployeeNo >= 2 <= Menor ou igual EmployeeNo <= 2 IN Igual a um valor dentro de uma EmployeeNo IN (2,3,4) colecção de valores LIKE Similar LastName LIKE ‘Nunes’ BETWEEN ... AND Dentro de um conjunto de valores, EmployeeNo BETWEEN 2 AND Equivalente a: incluindo os limites 4 EmployeeNo IN (2,3,4) IS NULL DateEmployed IS NULL IS NOT NULL DateEmployed IS NOT NULL NOW() Devolve a DATA e HORA do servidor
  • 4. SQL | Operadores Lógicos AND, OR e NOT • Estes operadores têm uma prioridade inferior relativamente aos apresentados no slide anterior • As prioridades podem ser alteradas através da utilização de ( ) símbolo descrição exemplo observações AND As duas expressões SalesNo > 3 AND Customer O AND tem maior prioridade do que têm que ter o valor < “Smith” o OR verdadeiro para o resultado final ser verdadeiro OR Se qualquer uma das SalesNo > 3 OR Customer < expressões tiver o “Smith” valor verdadeiro, o resultado final é verdadeiro NOT Inverte o resultado SalesNo NOT IN (2; 3; 4) booleano
  • 5. SQL: SELECT DISTINCT … FROM SELECT oficinasql.viaturas.Marca FROM oficinasql.viaturas; SELECT DISTINCT oficinasql.viaturas.Marca FROM oficinasql.viaturas;
  • 6. SQL: SELECT … FROM ... WHERE • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo FROM oficinasql.viaturas WHERE oficinasql.viaturas.Marca < 'Fiat' OR oficinasql.viaturas.Marca > 'Smart'; • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo FROM oficinasql.viaturas WHERE ((oficinasql.viaturas.Marca < 'Fiat') OR (oficinasql.viaturas.Marca > 'Smart')) AND oficinasql.viaturas.Modelo LIKE ‘C%’;
  • 7. SQL: SELECT … FROM ... WHERE • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo FROM oficinasql.viaturas WHERE oficinasql.viaturas.Marca IN ('Citroen', 'Smart'); • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo FROM oficinasql.viaturas WHERE oficinasql.viaturas.Marca BETWEEN "Ferrari" AND "Renault" ORDER BY oficinasql.viaturas.Marca;
  • 8. SQL: exemplos • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo FROM oficinasql.viaturas WHERE oficinasql.viaturas.DataVenda IS NULL; • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, oficinasql.viaturas.Modelo FROM oficinasql.viaturas WHERE oficinasql.viaturas.DataVenda IS NOT NULL;
  • 9. SQL: exemplos • SELECT oficinasql.viaturas.Marca FROM oficinasql.viaturas WHERE NOT oficinasql.viaturas.Marca IN ("Subaru", "Ferrari", "Renault");
  • 10. SQL: Funções pré-definidas Funções pré-definidas que trabalham sobre grupos de dados • AVG – valor médio • MIN– valor mínimo • MAX – valor máximo • COUNT – número de elementos • SUM – soma
  • 11. SQL: Funções pré-definidas • SELECT MAX(oficinasql.viaturas.Preco) FROM oficinasql.viaturas; • SELECT COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo) FROM oficinasql.viaturas;
  • 12. SQL: AS • SELECT COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo) AS TotalViaturas FROM oficinasql.viaturas; TotalViaturas • SELECT COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo) FROM oficinasql.viaturas AS tViat ... a partir daqui podemos utilizar “tViat” sempre que for necessário referir a tabela “oficinasql.viaturas”;
  • 13. SQL: Funções pré-definidas • SELECT oficinasql.viaturas.Marca, COUNT(oficinasql.viaturas.Modelo) FROM oficinasql.viaturas GROUP BY oficinasql.viaturas.Marca;
  • 14. SQL INSERT INSERT INTO oficinasql.clientes VALUES (NULL, 'Joaquim Soares', 981234567, ‘Rua Estreita'); • Desta forma inserem-se valores em todos os campos da tabela pela ordem como estão declaradas as colunas • Utiliza-se o NULL em campos com AI (por exemplo, no caso da PK) ou onde não se queira inserir informação
  • 15. SQL INSERT INSERT INTO oficinasql.clientes (Nome,Idade) VALUES ('Serafim Saudade', 24); • Podem inserir-se valores apenas em alguns campos • Campos com AI serão actualizados automaticamente
  • 16. SQL UPDATE UPDATE oficinasql.clientes SET oficinasql.clientes.Nome = "Serafim Saudoso", oficinasql.clientes.Idade = 65 WHERE oficinasql.clientes.idClientes = 12;