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SQL

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Structured Query Language (SQL), zu deutsch strukturierte Abfragesprache, ist eine Abfragesprache für relationale Datenbanken. Sie 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 ihre 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.

Viele bekannte Datenbanksysteme wie DB2, Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Borland Interbase, Firebird und die neueren Versionen von Access implementieren Teile des SQL Sprachstandards.


Sprachschichten und Beispiele

Die Datenbanksprache SQL läßt sich in vier eigenständige Sprachschichten einteilen: die Data Querry Language (DQL, Datenabfrage), die Data Control Language (DCL, Rechteverwaltung), die Data Manipulation Language (DML, Datenmanipulation) und die Data Definition Language (DDL, Datendefinition).

Data Query Language: SELECT

Befehle zur Datenabfrage

  • select Name, Vorname from Adressen;
Listet alle Werte der Spalten Name und Vorname der Tabelle Adressen.
  • select Name, Vorname, Plz, Ort from Adressen, Namenliste where Adressen.Name = Namenliste.Name;
Listet die Werte der Spalten Name, Vorname, Plz und Ort aus der Tabelle Adressen für alle Namen die auch in der Tabelle Namenliste vorkommen.
  • select Jahr, Quartal, sum(Betrag) Umsatz from Rechnung group by Jahr, Quartal;
Summiert die Spalte Betrag der Tabelle Rechnung und listet das Ergebnis Quartalsweise.

Data Manipulation Language: INSERT, UPDATE, DELETE

Befehle zur Datenmanipulation:

  • 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 werden und direkt mit values() die Werte eingefügt werden. Allerdings müssen dann die Werte in der gleichen Reihenfolge wie in der Tabellendefinition aufgelistet 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.
  • update Adressen set Ort='Berlin', Telefon='030...' where Name='Schroeder';
Ändert den Wert 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.
  • truncate table Adressen;
Wie oben, aber nur von einigen DBMS unterstützt. Im Gegensatz zu delete nicht transaktionssicher.
  • delete from Adressen where name='Müller';
Löscht alle die Zeilen aus der Tabelle Adressen, deren Wert in der Spalte Name "Müller" lautet.x

Data Definition Language: CREATE, ALTER, DROP

Befehle zur Datendefinition:

  • 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.

Data Control Language: GRANT and REVOKE

Befehle zur Vergabe von Rechten.

  • 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. Dies sind die wichtigsten von ihnen:

Ganze Zahl (positiv oder negativ)
  • number (n)
Ganze Zahl (positiv oder negativ) mit maximal n Stellen
  • number (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)
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.
  • 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 definiert werden. Dieser ist entweder der natürliche Schlüssel der Tabelle oder ein künstlicher, beispielsweise ein Zähler, der pro Datensatz hoch gezählt wird. Dieser Schlüssel ermöglicht es, dass jeder Datensatz innerhalb der Tabelle eindeutig ist. Über den Schlüssel kann man den Datensatz eindeutig identifizieren. Ein Primärschlüssel kann auch aus mehreren Attributen (Spalten) der Tabelle bestehen (zusammengesetzter Primärschlüssel). In dieser Tabelle haben je zwei Datensätze immer auch unterschiedliche Schlüssel.

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 ein Tupel eindeutig zu identifizieren.

Fremdschlüssel

Fremdschlüsel (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 Änderungen an den Tabellen oder den Daten vornehmen. Grundsätzlich ist in einer relationalen Datenbank alles innerhalb einer Transaktion zu sehen. Besondere Ausnahmen diverse DML Operationen wie DROP TABLE, DROP INDEX, DROP TABLESPACE etc. sowie einigen anderen, zum Teil datenbankspezifischen Befehlen. Datenbanken erlauben zum Teil bestimmte Befehle ausserhalb einer Transaktion auszuführen. Darunter fällt insbesondere das Laden von Tabellen, das Einfügen (INSERT) von Daten in bestehende Tabellen, sowie das Aufbauen eines Index. 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 Datenbankrecovery erfoderlich ist, zu schweren Problemen und natürlich Datenverlust führen. Eine Transaktion beendet man mit dem Befehl Commit. Mit dem Befehl Rollback wird die Transaktion ebenfalls beendet, es werden jedoch alle Änderungen seit Beginn der Transaktion wieder rückgängig gemacht.

Dateninkonsistenz

Eine nicht Übereinstimmung von Daten nennt man Dateninkonsistenz. Das passiert immer dann, wenn bspw. eine Tabelle auf einen Wert einer anderen Tabelle weist, dieser Wert jedoch nicht mehr vorhanden oder geändert worden ist.

Eine Dateninkonsistenz kann auch dann vorkommen, wenn sich Transaktionen gegenseitig beeinflussen könnten und so Bedingungen innerhalb einer Transaktion nachträglich falsch werden könnten.

referentielle Integrität

Von referentieller Integrität spricht man dann, wenn jeder Fremdschlüssel einer Tabelle einen entsprechenden Primärschlüssel einer anderen Tabelle zugeordnet, oder der Wert des Fremdschlüssels NULL ist. Um eine Dateninkonsistenz zu vermeiden, verknüpft man die Tabellen untereinander. Über die Verbindung mit Fremdschlüssen kann man nun angeben, was passieren soll, wenn ein verknüpfter Datensatz gelöscht oder geändert wird. Beim Löschen kann man zum Beispiel eine Kaskadierung des Löschens auf alle über Fremdschlüssel verknüpften Datensätze erreichen oder das Verbieten des Löschvorgangs. Beim Update kann man die Änderung in den referenzierenden Tabellen ebenfalls durchführen.

Redundanz

Ein Grundsatz einer guten Datenbank ist, dass innerhalb einer Datenbank keine Redundanz (außer Schlüsselredundanz) auftreten sollte. Man spricht dann von einer redundanzfreien Datenbank. Dies geschieht durch die Normalisierung (Datenbank).

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 zeitaufwendige und komplexe Joins zu verkürzen und so die Geschwindigkeit der Abfragen zu erhöhen. Man spricht auch von einer DeNormalisierung einer Datenbank.

Statisches und Dynamisches SQL

Die meisten Datenbanken, welche SQL unterstützen, unterscheiden zwischen statischem und dynamischem SQL. Bei statischem SQL sind die SQL-Anweisungen fest in einem Anwendungsprogramm kodiert (so genanntes Embedded SQL). Während der Programmvorbereitung übersetzt ein Precompiler die SQL-Befehle in Funktionsaufrufe, anschließend definiert ein Optimizer den besten Zugriffspfad auf die Daten und speichert diesen im Datenbanksystem ab.

Dynamisches SQL wird dagegen während der Laufzeit eines Programms interpretiert und der Zugriffspfad wird bei jedem Durchlauf neu optimiert. Da im Durchschnitt der Parsevorgang eines SQLs ca. ein Drittel der gesamten Laufzeit in Anspruch nimmt, speichern jedoch viele Datenbanken die bereits geparsten SQLs in einem Puffer um, falls das gleiche SQL noch einmal kommt, dieses nicht nochmal parsen zu müssen und so Zeit zu sparen.

Beide Arten von SQL haben ihre Vor- und Nachteile. Statisches SQL mit voroptimierten Zugriffen verhindert unliebsame Überraschungen, da der Ausführungsplan nur bei einem sog. Rebind neu berechnet wird. Statisches SQL wird heute fast nur noch (und dort auch vorwiegend) in Mainframe Umgebungen verwendet. In den meisten anderen Umgebungen kommt dynamisches SQL zum Einsatz, welches etwa auch ein generieren von diversen Abfragen innerhalb eines Programms erlaubt.

Der Ausführungsplan von dynamischem SQL wird (falls eine kostenbasierter Optimizer verwendet wird) anhand von vorhandenen Tabellenstatistiken berechnet. Fehlen diese Statistiken oder sind diese falsch bzw. veraltet, ist der Ausführungsplan unperformant und führt meist zu unnötig langen Antwortzeiten.

SQL-Datenbanksysteme

  1. Adabas - eine kommerzielle Datenbank von der Software AG.
  2. DB2 - eine kommerzielle Datenbank von IBM.
  3. dBase IV
  4. Firebird
  5. GUPTA
  6. Hypersonic - eine vollständig in Java implementierte Datenbank (mittlerweile unter dem Namen HSQLDB bekannt).
  7. Informix
  8. INGRES
  9. InterBase
  10. JetSQL
  11. Microsoft Access
  12. Microsoft SQL Server
  13. MySQL - eine sehr verbreitete Open-Source-Datenbank.
  14. PostgreSQL - ebenfalls eine sehr verbreitete Open Source-Datenbank
  15. Oracle - eine kommerzielle Datenbank vom gleichnamigen Unternehmen.
  16. MaxDB - früher unter dem Namen SAP DB bekannte, jetzt von MySQL weiterentwickelte Datenbank.
  17. SQLite
  18. SYBASE
  19. Teradata
  20. YARD-SQL
  21. Ocelot

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]

Siehe auch: SQL-Injection, SchemaSQL, Continuous Query Language

Literatur

Obwohl bereits etwas betagt, ist dieses Buch gerade als wissenschaftlich fundierte und trotzdem leicht verständliche Einführung in SQL sehr zu empfehlen.

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