SQL

SQL ist eine deklarative Datenbanksprache für relationale Datenbanken. SQL (im allgemeinen Sprachgebrauch als Abkürzung für „Structured Query Language“ aufgefasst, obwohl laut ANSI-Standard ein eigenständiger Name) ist aus SEQUEL ([ˈsiːkwəl], Structured English Query Language) hervorgegangen, das von IBM in den 1970er Jahren auf der Grundlage des bahnbrechenden Artikels „A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks“ (1970) von Edgar F. Codd entworfen wurde. IBM definierte 1976 „SEQUEL /2“ und benannte es aus rechtlichen Gründen in „SQL“ um.

SQL hat eine relativ einfache Syntax, die an die englische Umgangssprache angelehnt ist, und stellt eine Reihe von Befehlen zur Definition von Datenstrukturen nach der relationalen Algebra, zur Manipulation von Datenbeständen (Anfügen, Bearbeiten und Löschen von Datensätzen) und zur Abfrage von Daten zur Verfügung. Durch seine Rolle als Quasi-Standard ist SQL von großer Bedeutung, da eine weitgehende Unabhängigkeit von der benutzten Software erzielt werden kann. Die meisten SQL-Implementierungen bieten darüber hinaus allerdings noch herstellerspezifische Erweiterungen, die nicht dem Standard-Sprachumfang entsprechen, was zur Folge hat, dass von den Herstellern parallel entwickelte gleiche Funktionen unterschiedliche Sprachelemente benutzen.

Viele bekannte Datenbanksysteme wie DB2, Informix, Microsoft SQL Server, Pervasive P.SQL, MaxDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Borland Interbase, Firebird, Sybase, SQLite und die neueren Versionen von Access implementieren Teile des SQL Sprachstandards. Dadurch ist es möglich, Anwendungen zu erstellen, die vom verwendeten Datenbanksystem unabhängig sind. In der Vor-SQL-Zeit gelang dies mit dem System der Kompatiblen Schnittstellen.

1986 wurde der erste SQL-Standard vom ANSI verabschiedet (welcher dann 1987 von der ISO ratifiziert wurde). 1992 wurde der Standard deutlich überarbeitet und als SQL-92 (oder auch SQL2) veröffentlicht. Alle aktuellen Datenbanksysteme halten sich im wesentlichen an diese Standardversion. Die neuere Version SQL:1999 (ISO/IEC 9075:1999, auch SQL3 genannt) ist noch nicht in allen Datenbanksystemen implementiert. SQL:2003 ist noch weitgehend unimplementiert.

Sprachelemente und Beispiele

SQL-Befehle lassen sich in vier Kategorien unterteilen (Zuordnung nach Theorie der Datenbanksprachen in Klammern):

Befehle zur Definition des Datenbankschemas (DDL)
Datenabfrage mit SELECT (DML)
Befehle zur Datenmanipulation = Ändern, Einfügen, Löschen (DML)
Befehle für die Rechteverwaltung (DCL)

Durchgängiges Beispiel für die folgenden SQL-Befehle: Datei:SQL BEISPIEL FOS.JPG

Abfrage: SELECT

Die SELECT-Anweisung startet eine Abfrage. Aufgrund der Syntax kann eine SELECT-Anweisung auch als "SFW-Block" (SELECT, FROM, WHERE) bezeichnet werden. Syntax (unvollständig):

SELECT [DISTINCT] Auswahlliste
FROM Quelle
WHERE Where-Klausel
[GROUP BY (Group-by-Attribut)+
[HAVING Having-Klausel]]
[ORDER BY (Sortierungsattribut)+ [ASC|DESC]]

DISTINCT gibt an, dass aus der Ergebnisrelation gleiche Ergebnistupel entfernt werden sollen. Sonst liefert SQL eine Multimenge zurück.
Auswahlliste bestimmt, welche Spalten der Quelle auszugeben sind (* für alle) und ob Aggregatfunktionen anzuwenden sind.
Quelle gibt an, wo die Daten herkommen. Es können Relationen und Sichten angegeben werden und miteinander als kartesisches Produkt oder als Verbund (JOIN, ab SQL-92) verknüpft werden. Mit der zusätzlichen Angabe eines Namens können Tupelvariablen besetzt werden, d. h. Relationen für die Abfrage umbenannt werden (vgl. Beispiele).
Where-Klausel bestimmt Bedingungen, unter denen die Daten ausgegeben werden sollen. In SQL (außer MySQL <4.1) ist hier auch die Angabe von Unterabfragen möglich, so dass SQL streng relational vollständig wird.
Group-by-Attribut listet Attribute auf, auf die Aggregationsfunktionen zusammen angewendet werden sollen. Fehlt diese Klausel, werden Aggregationsfunktionen auf alle Tupel angewendet.
Having-Klausel ist wie die Where-Klausel, nur dass hier auf Aggregationsfunktionen zugegriffen wird (z. B. HAVING sum(Betrag)>0).
Sortierungsattribut: nach ORDER BY werden Attribute angegeben, nach denen sortiert werden soll. ASC gibt dabei aufsteigende (Standard), DESC absteigende Sortierung an. Ein Sortierungsattribut muss nicht in der Auswahlliste vorkommen.

Mengenoperatoren können auf mehrere SFW-Blöcke angewandt werden, die gleich viele Attribute und gleichen Datentypen der Attribute haben:

UNION vereinigt die Ergebnismengen. Mehrfach vorkommende Ergebnistupel werden wie bei DISTINCT entfernt.
UNION ALL vereinigt die Ergebnismengen. Mehrfach vorkommende Ergebnistupel bleiben erhalten.
A MINUS B liefert die Tupel, die in A, jedoch nicht in B enthalten sind. Mehrfach vorkommende Ergebnistupel werden entfernt.
INTERSECT liefert die Schnittmenge zweier Ergebnismengen. Mehrfach vorkommende Ergebnistupel werden entfernt.

Beispiele:

SELECT * FROM Adressen;

Listet die Werte aller Spalten aus der Tabelle Adressen auf.

SELECT Name, Vorname, Postleitzahl FROM Adressen;

Projektion: Listet nur die Spalten Name, Vorname und Postleitzahl der Tabelle Adressen auf.

SELECT Name, Vorname, Postleitzahl AS PLZ FROM Adressen;

Projektion mit Umbenennung: Die Spalte Postleitzahl heißt in der Ergebnisrelation jetzt PLZ.

SELECT Name, Vorname FROM Adressen WHERE Ort='Ettenheim';

Selektion: Listet nur die Ettenheimer auf.

SELECT a.Name, a.Vorname, a.Plz, a.Ort FROM Adressen a INNER JOIN Namenliste n ON a.Name=n.Name AND a.Vorname=n.Vorname;

Natürlicher Verbund: Listet die Werte der Spalten Name, Vorname, Plz und Ort aus der Tabelle Adressen für alle Namen die auch in der Tabelle Namenliste vorkommen auf.

SELECT a.Strasse
FROM Adressen a LEFT OUTER JOIN Leute l ON l.Strasse=a.Strasse
WHERE l.Strasse IS NULL;

Äußerer linker Theta-Verbund: Listet alle Straßen auf, in denen niemand wohnt.

SELECT a.Strasse
FROM Adressen a
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Leute WHERE Strasse=a.Strasse)

Unterabfrage mit Existenz-Quantor: Das gleiche mit einer Unterabfrage.

SELECT Jahr, Quartal, SUM(Betrag) AS Umsatz FROM Rechnung GROUP BY Jahr, Quartal;

Gruppierung und Aggregation: Summiert die Spalte Betrag der Tabelle Rechnung und listet das Ergebnis Quartalsweise.

SELECT verkaeufer, SUM(Betrag) AS Umsatzsumme
FROM Rechnung
GROUP BY verkaeufer
HAVING COUNT(*) >= 100

Listet die Verkäufer mit ihrem Gesamtumsatz auf, die mindestens 100 Rechnungen generiert haben.

Manipulationsbefehle: INSERT, UPDATE, DELETE

Syntax (unvollständig):

INSERT INTO Relation ['(' (Attribut)+ ')'] VALUES '('(Konstanten)+')'
INSERT INTO Relation ['(' (Attribut)+ ')'] SFW-Block
UPDATE Relation SET (Attribut=Ausdruck)+ WHERE Where-Klausel
DELETE FROM Relation [WHERE Where-Klausel]

Mit INSERT können explizit konstruierte Tupel oder die Ergebnisse eines SFW-Blocks in eine Relation eingefügt werden.
Ausdruck aus der UPDATE-Anweisung kann insbesondere auch auf das zu manipulierende Attribut bezug nehmen wie z. B. in UPDATE Personal SET Gehalt=Gehalt*2 WHERE Abteilung='EDV'
Wird bei DELETE die WHERE-Klausel weg gelassen, wird die ganze Relation gelöscht, aber nicht das Schema.

Beispiele:

INSERT INTO Adressen (Name, Vorname, Ort) VALUES ('Schroeder', 'Kurt', 'Köln');

Fügt eine Zeile mit den geg. Werten für die Spalten Name, Vorname und Ort in die Tabelle Adressen hinzu.

INSERT INTO Adressen VALUES ('Schroeder', 'Knut', 'Köln');

Beim insert-Statement kann die erste Klammer mit den Attribut-Namen auch weggelassen und direkt mit values() die Werte eingefügt werden. Allerdings müssen dann die Werte in der gleichen Reihenfolge wie in der Tabellendefinition angegeben werden.

INSERT INTO Adressen (Name, Vorname, Ort) SELECT Nachname, Vorname, Ort FROM Alte_Adressen;

Lädt alle Adressen aus der Tabelle Alte_Adressen in die Tabelle Adressen.

INSERT INTO Kursteilnahme (Id_Person, Id_Kurs) SELECT 55, Id_Kurs FROM Kursteilnahme WHERE Id_Person = 27;

Übernimmt alle der Person 27 zugeordneten Einträge aus der Tabelle Kursteilnahme auch für Person 55.

UPDATE Adressen SET Ort='Berlin', Telefon='030...' WHERE Name='Schroeder';

Ändert den Wert in der Tabelle Adressen, in der Spalte Ort aller Einträge auf "Berlin" (Telefon auf ... usw), wenn der Wert in der Spalte Name "Schroeder" lautet.

DELETE FROM Adressen;

Löscht alle Zeilen aus der Tabelle Adressen.

DELETE FROM Adressen WHERE name='Müller';

Löscht alle Zeilen aus der Tabelle Adressen, deren Wert in der Spalte Name "Müller" lautet.

TRUNCATE TABLE Adressen;

Leert die Relation, wird aber nur von einigen DBMS unterstützt. Im Gegensatz zu delete nicht transaktional.

Datendefinition: CREATE, ALTER, DROP

Syntax (primary key und foreign key sind Teil der SQL-89 IDL bzw. SQL-92 und werden von manchen Datenbanken nicht unterstützt):

CREATE TABLE Relation '(' (Attribut-Definition)+ ')'
CREATE TABLE Relation '(' (Attribut-Definition [PRIMARY KEY])+
 [, FOREIGN KEY '(' (Attribut)+ ')' REFERENCES Relation '(' (Attribut)+ ')'] ')'
DROP TABLE Relation
ALTER TABLE Relation Alter-Definition
CREATE INDEX Index-Name ON Relation '(' (Attribut)+ ')'
DROP INDEX Index-Name
CREATE VIEW Sicht ['(' (Attribut)+ ')'] AS SFW-Block [WITH CHECK OPTION]
DROP VIEW Sicht

Die Attribut-Definition enthält den Namen des Attributes, den Datentyp, sowie optionale Angaben wie NOT NULL. In SQL-92 können benutzerdefinierte Wertebereiche sowie Defaultwerte angegeben werden.
Bei CREATE TABLE können ab SQL-92 außerdem mittels der CHECK-Klausel noch Integritätsbedingungen bei den Attributen oder für die Tabelle angegeben werden.
Die Alter-Definition ist ADD Attribut-Definition. In SQL-92 gibt es noch ALTER Attribut Default-Wert oder DROP Attribut. Da SQL-92 sehr restriktiv bezüglich der ALTER-Anweisung ist, ist dies eine der Anweisungen, die von den Herstellern universell erweitert wurde, so dass beliebige Änderungen möglich sind wie durch eine Folge von DROP und ADD-Anweisungen.
Bei der Definition einer Sicht können neue Attributnamen vergeben werden. SFW-Block ist eine beliebige SQL-Abfrage, WITH CHECK OPTION gibt an, ob gewisse Änderungsoperationen erlaubt sein sollen (vgl. Sichten).
Die CREATE-Anweisung wird in modernen DBMS dazu benutzt, außer Relationen, Indizies und Sichten alle möglichen anderen Objekte zu kreieren.

Beispiele:

create table Laender ( Kuerzel_ISO character(2) primary key, Land_Name varchar(50) NOT NULL);

Erzeugt eine neue Tabelle namens Laender mit den Spalten Kuerzel_ISO und Land_Name, wobei Kuerzel_ISO der Primärschlüssel ist und in keiner der Spalten leere Felder erlaubt sind.

alter table Laender add Kuerzel_Auto varchar(3);

Definiert eine neue Spalte namens Kuerzel_Auto in der Tabelle Laender.

drop table Adressen;

Löscht die gesamte Tabelle Adressen.

create index idx_Adressen on Adressen (Name);

Legt einen Index auf die Spalte Name der Tabelle Adressen. Der Index bekommt die Bezeichnung idx_Adressen und beschleunigt die Suche nach Datensätzen in der Tabelle Adressen, wenn der Name als Suchkriterium angegeben wird.

drop index idx_Adressen;

Löscht den Index idx_Adressen.

Rechteverwaltung: GRANT and REVOKE

Diese Befehle regeln die Zugriffsrechte auf Datenbankobjekte. Syntax:

GRANT (Operation)+ ON Relation TO (PUBLIC|Benutzer) [WITH GRANT OPTION]
REVOKE (Operation)+ ON Relation FROM (PUBLIC|Benutzer)

Relation kann insbesondere auch eine Sicht sein.
WITH GRANT OPTION erlaubt es den neuen Rechteinhabern, das Recht weiter zu geben.
PUBLIC bezeichnet alle Benutzer.
Der Datenbankadministrator (DBA) hat alle Rechte. Der Besitzer eines Objektes hat auch alle Rechte an diesem Objekt.
Die Kommandos zur Rechteverwaltung sind in SQL spezifiziert, nicht jedoch die zur Benutzerverwaltung. Daher implementiert jedes DBMS seine eigene Benutzerverwaltung, die Rollennamen und/oder Benutzergruppen kennen mag oder auch nicht.
In modernen DBMS können Rechte auf alles mögliche vergeben werden, nicht nur auf einzelne Tabellen.

Beispiele:

grant select,update on table Adressen to groupx;

Gestattet dem Benutzer bzw. der Gruppe groupx einen lesenden und ändernden Zugriff auf die Tabelle Adressen.

revoke execute on procedure DSN8ED6 from public;

Entzieht allen nicht explizit berechtigten Benutzern das Recht, die Stored-Procedure DSN8ED6 auszuführen. Berechtigungen, die einem Benutzer oder einer Gruppe erteilt wurden, bleiben bestehen.

SQL-Datentypen

In den oben vorgestellten Befehlen create table und alter table wird bei der Definition jeder Spalte angegeben, welches Datenformat sie unterstützen soll. Dazu liefert SQL eine ganze Reihe standardisierter Datentypen mit. Die einzelnen DBMS-Hersteller haben diese Liste jedoch um eine Unzahl weiterer Datentypen erweitert, woraus die nützlichsten wohl TEXT und BLOB sein dürften. Die wichtigsten Standarddatentypen sind:

integer

Ganze Zahl (positiv oder negativ)

number (n)

Ganze Zahl (positiv oder negativ) mit maximal n Stellen

number (n, m) oder decimal (n,m)

Festkommazahl (positiv oder negativ) mit maximal n Stellen, davon m nach dem Komma

float (m)

Gleitkommazahl (positiv oder negativ) mit maximal m Stellen nach dem Komma

character (n) oder char (n)

Zeichenkette (also Text) mit n druckbaren und/oder nicht druckbaren Zeichen

varchar (n), varchar2 (n)

Zeichenkette (also Text) von variabler Länge, aber maximal n druckbaren und/oder nicht druckbaren Zeichen. Die Variante varchar2 ist für Oracle spezifisch.

date

Datum (bei Oracle inklusive Uhrzeit)

boolean

Boolesche Variable (kann die Werte true (wahr) oder false (falsch) annehmen). Dieser Datentyp fehlt in Oracle und MySQL.

raw (n)

Binärdaten von maximal n Bytes Länge.

Fachbegriffe

Die folgenden Fachbegriffe sind zum Verständnis von SQL hilfreich. Sie sind jedoch auch als eigenständige Begriffe der Informatik bedeutsam und werden nicht nur im Kontext von SQL verwendet.

Primärschlüssel

In jeder Tabelle sollte grundsätzlich ein Primärschlüssel (primary key) definiert werden. Dieser ist häufig der natürliche Schlüssel der Tabelle, wenn er eindeutig ("unique") ist; es kann auch ein künstlicher Schlüssel sein, beispielsweise ein Zähler, der pro Datensatz hoch gezählt wird. Über den Primärschlüssel kann jeder Datensatz innerhalb der Tabelle eindeutig identifiziert werden. Ein Primärschlüssel kann auch aus mehreren Attributen (Spalten) der Tabelle bestehen (zusammengesetzter Primärschlüssel).

Der Primärschlüssel muss aus einem Merkmal oder einer minimalen Merkmalskombination (bei zusammengesetzten Primärschlüsseln) bestehen. Die Bedingung der minimalen Merkmalskombination bei zusammengesetzten Primärschlüsseln bedeutet, dass ein Teil (Merkmal) des zusammengesetzten Schlüssels nicht reichen darf, um jedes Tupel eindeutig zu identifizieren.

Fremdschlüssel

Fremdschlüssel (auch Foreign Key genannt) bezeichnen im Bereich der relationalen Datenbanken ein Attribut einer Relation (Tabelle), das auf den Primärschlüssel einer anderen Relation verweist. Ein Fremdschlüssel kann, muss aber nicht Primärschlüssel seiner Relation sein.

Transaktion, Commit und Rollback

Loggt man sich in eine Datenbank ein, kann man, die erforderlichen Privilegien vorausgesetzt, Änderungen an den Tabellen oder den Daten vornehmen. Grundsätzlich ist in einer relationalen Datenbank alles innerhalb einer Transaktion zu sehen.

Datenbanken erlauben es zum Teil, bestimmte Befehle außerhalb einer Transaktion auszuführen. Darunter fällt insbesondere das Laden von Tabellen, oder das Entfernen von Daten mittels Utilities. Manche DBMS erlauben das temporäre Abschalten der Transaktionslogik sowie einiger Kontrollen zur Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Dies muss allerdings meist durch einen Befehl erzwungen werden, um ein versehentliches Ändern von Daten außerhalb einer Transaktion zu vermeiden. Solche Änderungen können, falls eine Datenbankwiederherstellung erforderlich ist, zu schweren Problemen oder Datenverlust führen. Eine Transaktion beendet man mit dem Befehl Commit. Mit dem Befehl Rollback wird die Transaktion ebenfalls beendet, es werden jedoch alle (Daten-)Änderungen seit Beginn der Transaktion wieder rückgängig gemacht. Technische Änderungen bleiben in der Regel erhalten (so genannte Kompaktierung, compaction).

Dateninkonsistenz

Erfüllen Daten bspw. die Integritätsbedingungen oder Fremdschlüsselbestimmungen nicht, so nennt man dies Dateninkonsistenz. So können Referenzen einer Tabelle auf Records einer anderen verweisen. Wurde dieser Eintrag nun gelöscht, so sind die Daten in der ersten Tabelle inkonsistent, weil ein Zeiger auf einen nicht-vorhandenen Record referenziert.

Der häufigste Grund für Dateninkonsistenzen ist die falsche Analyse des Datenmodells während der Normalisierung des ERM oder Fehler in der Programmierung.

Zum letzteren gehören die Lost-Update-Phänomene sowie die Verarbeitung von zwischenzeitlich veralteten Zwischenergebnissen. Dies tritt vor allem bei Online-Verarbeitung auf, da dem Nutzer angezeigte Werte nicht in einer Transaktion gekapselt werden können.

Beispiel:
Transaktion A liest Wert x
Transaktion B verringert Wert x um 10
Transaktion A erhöht den gespeicherten Wert von x um eins und schreibt zurück
Ergebnis x' = x+1
Die Änderung von B ist verloren gegangen

Referenzielle Integrität

Von referenzieller Integrität spricht man, wenn jeder Fremdschlüssel einer Tabelle einen entsprechenden Primärschlüssel einer anderen Tabelle zugeordnet, oder der Wert des Fremdschlüssels NULL ist. Die referenzielle Integrität garantiert die Existenz des Schlüssels in der referenzierten Tabelle.

Um Dateninkonsistenzen zu vermeiden, können Beziehungen zwischen Tabellen definiert werden. Zusätzlich können Regeln angegeben werden, wie abhängige Daten beim Löschen oder Ändern eines Datensatzes behandelt werden sollen. Beim Löschen kann zum Beispiel durch Kaskadierung ein Datensatz und alle abhängigen Daten gelöscht werden.

Folgende Änderungsregeln sind möglich:

Zurückweisen der Änderungsoperation: (default)
D.h. ein Primärschlüssel kann nicht gelöscht werden, wenn noch abhängige Objekte bestehen.
Propagieren der Änderungen: CASCADE
D.h. bei "ON DELETE CASCADE" werden ebenfalls alle abhängigen Datenzeilen gelöscht.
Verweise auf Nullwert setzen: SET NULL
D.h. die entsprechenden Werte der abhängigen Fremdschlüssel werden auf NULL gesetzt.

Ein Update von Primärschlüsseln (PK-Update) ist zwar von Codd vorgesehen, widerspricht jedoch der grundsätzlichen Idee des Schlüssels, da ein Primärschlüssel stets unveränderlich sein sollte.

Redundanz

Ein Grundsatz des Datenbankdesigns ist, dass in einer Datenbank kaum Redundanzen auftreten sollen. Man spricht dann von einer redundanzfreien Datenbank. Dies wird durch die Normalisierung erreicht.

Da eine Datenbank, die allen Anforderungen der 3. oder sogar 5. Normalform entspricht, in der Praxis bedingt durch Performanceprobleme nicht zu verwenden wäre, werden nachträglich Redundanzen bewusst in Kauf genommen, um zeitaufwändige und komplexe Joins zu verkürzen und so die Geschwindigkeit der Abfragen zu erhöhen. Man spricht auch von einer Denormalisierung einer Datenbank.

Ein Merkmal der Redundanz ist, wenn einzelne Werte innerhalb einer Tabelle oder Datenbank ohne Informationsverlust weggelassen werden können. Redundanz kostet nicht nur Speicherplatz, sondern kann Ursache für Anomalien (z. B. Update-, Insert-, Delete-Anomalien) sein. Diese werden auch als „Mutationsanomalien“ bezeichnet.

Programmieren mit SQL

Programmierschnittstelle

Da SQL keine eigenständige Programmiersprache ist, muss SQL bei der Programmierung mit einer solchen Sprache kombiniert werden. Hierfür gibt es unterschiedliche Techniken.

Beim eingebetteten SQL (engl. embedded SQL) wird eine Programmiersprache im Quelltext um gekennzeichnete SQL-Anweisungen erweitert. Während der Programmvorbereitung übersetzt ein Precompiler die SQL-Befehle in Funktionsaufrufe. Beispiele: Embedded SQL nach ANSI, SQLJ für Java.
Herkömmliche (API-)Programmierschnittstellen erlauben die direkte Übergabe von SQL-Befehlen an Datenbanksysteme über Funktionsaufrufe. Beispiele: ODBC, JDBC.

Statisches und dynamisches SQL

Unabhängig von der verwendeten Programmiertechnik wird zwischen statischem und dynamischem SQL unterschieden.

Bei statischem SQL ist die SQL-Anweisung zum Zeitpunkt der Programmierung bekannt und festgelegt (z.B. wenn die Abfrage eines Kontos vorformuliert ist und zur Laufzeit nur die Kontonummer eingesetzt wird).
Bei dynamischem SQL ist die SQL-Anweisung erst zum Zeitpunkt der Programmausführung bekannt (z.B. weil der Benutzer die komplette Abfrage eingibt).

Bei dynamischem SQL muss das Datenbanksystem die SQL-Anweisung zur Laufzeit des Programms interpretieren und den Zugriffspfad optimieren. Da dieser so genannte Parse-Vorgang Zeit in Anspruch nimmt, puffern viele Datenbanksysteme die bereits geparsten SQL-Anweisungen, um so, falls sie sich wiederholen, die Zeit für ein erneutes Parsen zu sparen.

In Mainframe-Umgebungen wird bei statischem SQL schon bei der Übersetzung der Programme der optimale Zugriffsweg bestimmt (so genanntes Bind der SQL-Befehle). Damit sind kürzestmögliche Laufzeiten der Anwendungsprogramme möglich, allerdings muss der Zugriffsweg aller betroffenen Programme neu bestimmt werden, wenn sich Voraussetzungen ändern (Rebind). In den meisten anderen Fällen erfolgt die Bestimmung des Zugriffswegs zur Laufzeit der Programme, unabhängig davon, ob mit statischem oder dynamischem SQL gearbeitet wird.

Erweiterungen

Es existieren eine Vielzahl von Erweiterungen des SQL-Standards.

SQL/XML ist ein ANSI und ISO Standard (ISO/IEC 9075-14), der es ermöglicht, XML-Dokumente in SQL-Datenbanken zu speichern, mit XPath und XQuery abzufragen und relationale Datenbankinhalte als XML zu exportieren [1]. Der ISO-Standard ist nicht frei verfügbar, jedoch gibt es ein Zip-Archiv mit einer Draft-Version von 2003.

PL/SQL ist eine prozedurale Programmiersprache von und für Oracle. Sie bietet viele Erweiterungen zu den Standard-SQL-Sprachelementen. Sie erlaubt unter anderem das Programmieren von Schleifen (FOR, WHILE, REPEAT UNTIL), Cursor, Exception-Handling, Trigger und eigenen Funktionen.

Geschichte

ca. 1975: SEQUEL, Vorläufer von SQL wird für das Projekt System R von IBM entwickelt.
1981: SQL gelangt mit SQL/Data Systems erstmals durch IBM auf den Markt.
1986: SQL1 wird von ANSI als Standard verabschiedet.
1987: SQL1 wird jetzt auch von ISO als Standard verabschiedet und 1989 nochmals überarbeitet.
1992: Der Standard SQL2 bzw. SQL-92 wird von der ISO verabschiedet.
1999: SQL3 bzw. SQL:1999 wird verabschiedet.
2003: SQL:2003 wird von der ISO als Nachfolger des SQL:1999 Standards verabschiedet.

Siehe auch

Literatur

Donald D. Chamberlin, Raymond F. Boyce: SEQUEL: A structured English query language. Proceedings of the 1974 ACM SIGFIDET workshop on Data description, acces and control.
Günter Matthiessen, Michael Unterstein: Relationale Datenbanken und SQL – Konzepte der Entwicklung und Anwendung. Addison-Wesley, ISBN 3-8273-2085-2
Edwin Schicker: Datenbanken und SQL – Eine praxisorientierte Einführung. Teubner, ISBN 3-519-02991-X
(Obwohl bereits etwas betagt, ist dieses Buch gerade als wissenschaftlich fundierte und trotzdem leicht verständliche Einführung in SQL sehr zu empfehlen.)
Oliver Bartosch, Markus Throll: Einstieg in SQL. Galileo Press, ISBN 3-89842-497-9
Daniel Warner, Günter Leitenbauer: SQL. Franzis, ISBN 3-7723-7527-8
Jörg Fritze, Jürgen Marsch: Erfolgreiche Datenbankanwendung mit SQL3. Praxisorientierte Anleitung – effizienter Einsatz – inklusive SQL-Tuning. Vieweg Verlag, ISBN 3-528-55210-7
Can Türker: SQL 1999 & SQL 2003. Dpunkt Verlag, ISBN 3-89864-219-4
Gregor Kuhlmann, Friedrich Müllmerstadt: SQL. Rowohlt, ISBN 3-499-61245-3
Michael J. Hernandez, John L. Viescas: Go To SQL. Addison-Wesley, ISBN 3-8273-1772-X

Weblinks

Wikibooks: SQL – Lern- und Lehrmaterialien