数据库系统-学习记录5

    科技2022-08-16  126

    ch5.代数与逻辑查询语句

    包(Bag)的关系运算

      包与集合的区别:包允许重复,比较高效(省掉了去重的过程)

    并集、交集与差集

      与集合的运算基本一致。值得注意的是,进行差集计算的时候,对于重复元组,包R和S有相同的有n个时,R-S运算时,就从R中减去n个,剩余的保留下来

    投影

      与集合的投影的不同点在于:包的投影不消去重复元组

    选择

      与集合的操作一致,最后同样保留重复元组

    笛卡尔积、自然连接

      与集合的操作一致

    扩展的关系代数运算

    去除重复元组

      符号表示: δ ( R ) \delta(R) δ(R)   使得包R内不存在两个相同的元组

    聚集

      SUM:求和   AVG:求平均   MIN/MAX:求最小/最大值   COUNT:求总数

    分组运算

      在有些时候,会有分别求各类元素的聚集函数的需求(例如求出编号为x的学生的考试平均成绩)。因此,在此处,就引出了分组的概念:

      符号表示: γ a t t r i b u t e s   o r   A g g r e g a t i o n O p ( a t t r i b u t e ) ( R ) \gamma_{attributes\ or\ AggregationOp(attribute)}(R) γattributes or AggregationOp(attribute)(R)

      两种参数分别为:   1、分组属性   2、聚集函数操作

      此运算能够先对指定的属性进行分组,将相同的属性分为一组,随后再对各个组单独进行聚集函数运算

      去除重复元组的操作是分组运算的特例: δ ( R ) = γ A 1 ,   A 2 ,   …   ,   A n ( R ) \delta (R)=\gamma_{A_1,\ A_2,\ \dots\ ,\ A_n}(R) δ(R)=γA1, A2,  , An(R)   其中,关系R: R ( A 1 ,   A 2 ,   …   ,   A n ) R(A_1,\ A_2,\ \dots\ ,\ A_n) R(A1, A2,  , An)

    扩展投影

      类似于集合上的扩展投影运算。   使用 → \rightarrow 表示重命名,例如: π x → y ( R ) \pi_{x\rightarrow y}(R) πxy(R)表示将包R中的x属性重命名为y

    排序

      符号表示: τ L ( R ) \tau_L(R) τL(R)   按列表L中的顺序,逐属性进行排序

    外连接

      符号表示: ⋈ ∘ \mathop\Join\limits^\circ   类似于集合的外连接,连接后的空值用 ⊥ \perp 表示   左外连接: ⋈ ∘   L \mathop\Join\limits^\circ\ _L  L   右外连接: ⋈ ∘   R \mathop\Join\limits^\circ\ _R  R    θ \theta θ外连接: ⋈ ∘   C o n d i t i o n \mathop\Join\limits^\circ\ _{Condition}  Condition

    查询树

      类似于编译原理中的语法树,数据库系统中的关系操作,也可以用树的形式表示。例如: σ C ( ( S ⋈ S C ) ⋈ C ) \sigma_C((S\Join SC)\Join C) σC((SSC)C)这样的操作,可以表示为如图1所示:

    图1

    关系的逻辑

    谓词和原子(关系原子)

      定义:关系在Datatog中由谓词(predicate)表示。每个谓词拥有固定数目的参数,一个谓词和它的参数一起被称为原子(atom)。谓词是一个返回布尔值的函数名

      如果R是一个包含n个固定顺序的属性的关系,那么也可以用作为对应这个关系的谓词名。如果 ( a 1 ,   a 2 ,   …   , a n ) (a_1,\ a_2,\ \dots\ ,a_n) (a1, a2,  ,an)是满足R的元组,那么原子 R ( a 1 ,   a 2 ,   …   , a n ) R(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,a_n) R(a1, a2,  ,an)的值为TRUE,否则原子的值为FALSE   例如:关系R(A, B)​含有两个元组(1, 2)、(3, 4),则R(1, 2)和R(3, 4)的值为TRUE,其他的R(x, y)值为FALSE

    算术原子

      对两个算术表达式作比较

    Datalog规则与查询

    定义:   与经典关系代数类似的操作在Datalog中称作规则(rule),它包括:   1、一个称为头部(head)的关系原子   2、符号 ← \leftarrow ,经常读作“if”   3、主体(body)部分,由一个或多个称为子目标(subgoal)的原子组成。原子可以是关系原子或算术原子。子目标之间由AND连接,任何子目标之前都可随意添加逻辑算子NOT

      例如:LongMovie(t, y) ← \leftarrow Movies(t, y, l, g, s, p) AND l ≥ \ge 100   这个规则的头部是LongMovie(t, y),主体包括Movies(t, y, l, g, s, p)和l ≥ \ge 100这两个原子。该规则表示,对于给出的元组(t, y),如果这个元组属于Movies的前两个分量,并且其对应的l大于或等于100,则LongMovie(t, y)的值为TRUE

    扩展谓词和内涵谓词

      扩展谓词:这种谓词的关系存放在数据库中   内涵谓词:这种谓词的关系由一个或多个Datalog规则计算而来

    关系代数与Datalog

    布尔操作

      包含并、交、差,可以简单地用Datalog表达

      并: A n s w e r ( a 1 ,   a 2 ,   …   ,   a n ) Answer(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,\ a_n) Answer(a1, a2,  , an)   交: A n s w e r ( a 1 ,   a 2 ,   …   ,   a n ) ← R ( a 1 ,   a 2 ,   …   ,   a n )   A N D   S ( a 1 ,   a 2 ,   …   ,   a n ) Answer(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,\ a_n)\leftarrow R(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,\ a_n)\ \mathrm{AND}\ S(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,\ a_n) Answer(a1, a2,  , an)R(a1, a2,  , an) AND S(a1, a2,  , an)   差: A n s w e r ( a 1 ,   a 2 ,   …   ,   a n ) ← R ( a 1 ,   a 2 ,   …   ,   a n )   A N D   N O T   S ( a 1 ,   a 2 ,   …   ,   a n ) Answer(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,\ a_n)\leftarrow R(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,\ a_n)\ \mathrm{AND}\ \mathrm{NOT}\ S(a_1,\ a_2,\ \dots\ ,\ a_n) Answer(a1, a2,  , an)R(a1, a2,  , an) AND NOT S(a1, a2,  , an)

    投影

      只使用单个子目标,例如:P(t, y, l) ← \leftarrow Movies(t, y, l, g, s, p)

    选择

      当选择条件是对一个或多个算术比较来作AND操作时,是一个比较简单的情况。对于更为复杂的选择条件,可以由逻辑算子AND、OR和NOT按照任意顺序组成

      R × \times ×S:P(a, b, c, x, y, z) ← \leftarrow R(a, b, c) AND S(x, y, z)

    连接

      R ⋈ \Join S:J(a, b, c, d) ← \leftarrow R(a, b) AND S(b, c, d)

    ch6.数据库语言SQL

      SQL:结构化查询语言   限定了对数据库的几个基本操作

      SQL的优势:具有理论基础,查询效率高,规范化

      直接使用关系代数表示非常麻烦,因此高级语言是非常需要的

    SQL的简单查询(单表查询)

      单表查询:只在一个关系中查询

      在结构查询中,有几个基本动词:

    select #查询 update #修改 insert #插入 delete #删除 create table #创建表 create database #创建数据库 create schema #创建模式 drop table #删除表 alter table #修改表 create index #创建索引 drop index #删除索引 grant #授权 revoke #回收权限

      核心语句为数据操作和权限控制:

    select from where group by order by

      在SQL语句中,不区分大小写。字符串使用单引号

    投影

      通过在select后指定属性,可以将结果投影到这些被指定的属性上,例如:

    select title, length from Movies;

      而如果不希望使用投影,在select后输入*即可

    选择

      在SQL语言中,使用where子句来表示关系代数中的选择操作,形如:

    select L from R where C;

      表示的是关系代数中的 π L ( σ C ( R ) ) \pi_L(\sigma_C(R)) πL(σC(R))。其中,C是一个条件,可以是含有算术运算的比较。比较运算符常用的有六个:=(等于),<>(不等于),<,>,<=和>=   关于此形式的语句的举例:

    select title from Movies where (year_ > 1970 or length < 90) and studioName = 'MGM';

    字符串的比较

      字符串的大小,是按照字典顺序/字母表顺序来比较的   例如’fodder’ < ‘foo’,‘bar’ < ‘bargin’

      比较不同类型的字符串时,只比较实际的字符串

    模式匹配

      字符串比较表达式的另一种方式:

    s like p

      其中s是字符串,p是模式   模式是可能使用了%和_的字符串。其中,%可以匹配s中(属性s中的各值)任意长度的字符串,而_可以匹配任何一个字符

      模式匹配举例:

    select title from Movies where title like 'Star ____';

      此例表示从各元组的title属性值中,筛选出以’Star '开头,后面还有四个字符的名称,提取出它们所在的元组,投影到title上

      与正则表达式有所区别

      若需要定义转义字符,则可以使用保留字escape,例如要以x为转义字符:

    s like 'x%%x%' escape 'x'

      值得注意的是,转义字符只能对靠着自己右边的一个特殊符号进行转义。在上例中,中间的%未被转义

    日期和时间

      在SQL标准中,日期一般形如DATE ’ 1948-05-14’,时间一般形如:TIME ’ 15:00:02.5’   组合日期和时间时,需要用到TIMESTAMP类型,例如:TIMESTAMP ’ 1948-05-14 12:00:00’

    空值

      SQL使用NULL表示空值

      空值的运算:   1、对NULL和任何值进行算术运算,结果仍然是空值   2、对NULL和其他任意值(包括NULL)进行比较时,结果都为UNKNOWN值

    SQL中的三值逻辑真值表

    xyx AND yx OR yNOT xTRUETRUETRUETRUEFALSETRUEUNKNOWNUNKNOWNTRUEFALSETRUEFALSEFALSETRUEFALSEUNKNOWNTRUEUNKNOWNTRUEUNKNOWNUNKNOWNUNKNOWNUNKNOWNUNKNOWNUNKNOWNUNKNOWNFALSEFALSEUNKNOWNUNKNOWNFALSETRUEFALSETRUETRUEFALSEUNKNOWNFALSEUNKNOWNTRUEFALSEFALSEFALSEFALSETRUE

    排序输出

      使用保留字order by <list of attributes>,例如:

    select * from Movies where studioName = 'Disney' and year_ = 1990 order by length, title;

      表示对length和title进行类似于基数排序的排序,即length从小到大排列,而length相同时,则按title从小到大进行排列

      默认的排序是升序排列,的上述的order相当于:

    order by length, title ASC;

      如果需要降序排列,可以替换为DESC:

    order by length, title DESC;

    分组

      举例:在SC(sno, cno, grade)表中查询每位学生的平均成绩:

    select sno, avg(grade) from SC group by sno;
    Processed: 0.014, SQL: 9