DQL

Einführung

Die Data Query Language (kurz DQL) der Structured Query Language (SQL) ermöglicht es, mittels Abfragen Informationen aus unterschiedlichen Tabellen zusammenzutragen. Das Ergebnis einer Abfrage ist eine Relation und kann oft auch wie eine Tabelle angezeigt, bearbeitet und weiterverwendet werden. Abfragen basieren auf den Operationen der relationalen Algebra.

Datenbasis

ERM-Modell zur Datenbasis

Tabellenübersicht

Um die Syntax von SQL-Abfragen nachvollziehen zu können, wird die Datenbasis eines Friseursalons verwendet (siehe Bilder). Die Abfragen beziehen sich auf Tabellen wie `Mitarbeiter`, `Salon`, `Kunde` und `Termin`.

Auswahl (SELECT)

Eine Abfrage beginnt mit der Auswahl anzuzeigender Spalten durch das Schlüsselwort SELECT.

• Spalten werden durch Komma getrennt.
• Mit einem Sternchen (`*`) werden alle Spalten ausgewählt.
• Bei mehreren Tabellen wird die Punkt-Notation verwendet: `Tabellenname.Spaltenname`.

Alias (AS)

Nach jeder Spalte kann mit dem Schlüsselwort AS ein neuer Name (Alias) für die Anzeige festgelegt werden.

SELECT Nachname AS Mitarbeitername, IdMitarbeiter FROM Mitarbeiter;

Datenherkunft (FROM)

Nach dem Schlüsselwort FROM werden alle Tabellen angegeben, die von der Abfrage betroffen sind. Es muss mindestens eine Tabelle angegeben werden.

Einfache Abfrage mit Spaltenauswahl:

SELECT nachname, vorname FROM Mitarbeiter;

Ergebnis:

nachname	vorname
Krause	Sabine
Schrotter	Claudia
Hermann	Markus
Krause	Christoph
Bitter	Manuel

Filter (WHERE)

Ein Filter schränkt die Ergebnismenge auf Datensätze ein, für die eine Aussage im Sinne der booleschen Algebra wahr ist. Er wird durch WHERE eingeleitet. Neben den Operatoren `<>` und `=` kann auch BETWEEN eingesetzt werden, um Ober- und Untergrenze eines Filters gleichzeitig anzugeben.

Beispiel komplexer Filter:

SELECT Vorname, Nachname FROM Mitarbeiter 
WHERE (Nachname = 'Krause' OR Vorname = 'Manuel') AND IdMitarbeiter <> 1;

Ergebnis:

Vorname	Nachname
Christoph	Krause
Manuel	Bitter

IS NULL

SQL nutzt NULL-Werte für fehlende Informationen. Die Prüfung erfolgt mit `IS NULL` oder `IS NOT NULL`. Dies ist besonders bei äußeren Verbünden (Outer Joins) wichtig.

SELECT * FROM Termin WHERE Datum IS NOT NULL;

Sortierung und Begrenzung

ORDER BY

Mit ORDER BY wird die Sortierreihenfolge festgelegt.

• ASC: aufsteigend (Standard)
• DESC: absteigend

SELECT Nachname, Vorname FROM Mitarbeiter ORDER BY Nachname ASC;

Top-N-Zeilen (LIMIT)

Bei MySQL und PostgreSQL wird die Ergebnismenge durch LIMIT beschränkt, um z. B. nur die aktuellsten Einträge zu erhalten.

SELECT * FROM Warenkorbposition ORDER BY Datum DESC LIMIT 10;

Tabellen verknüpfen (JOINs)

Werden Informationen unterschiedlicher Tabellen zusammengefügt, müssen diese über Schlüsselfelder verbunden werden.

Innerer natürlicher Verbund (INNER JOIN)

Zeigt nur Datensätze an, für die in beiden Tabellen eine Entsprechung existiert.

SELECT Salon.IdSalon, Salon.Name AS Salonname, Mitarbeiter.Nachname 
FROM Salon 
INNER JOIN Mitarbeiter ON Salon.IdSalon = Mitarbeiter.FKSalon;

Ergebnis: (Salon 3 "Kaiserschnitt" erscheint nicht, da ihm kein Mitarbeiter zugeordnet ist)

IdSalon	Salonname	Nachname
1	Friedrich List Frisuren	Krause
1	Friedrich List Frisuren	Schrotter
1	Friedrich List Frisuren	Hermann
2	Hammer Haare	Krause
2	Hammer Haare	Bitter

Linker äußerer Verbund (LEFT JOIN)

Alle Datensätze der linken Tabelle (Tab. A) werden angezeigt. Die der rechten Tabelle nur bei Übereinstimmung, sonst `NULL`.

SELECT Salon.Name AS Salonname, Mitarbeiter.Nachname 
FROM Salon 
LEFT JOIN Mitarbeiter ON Salon.IdSalon = Mitarbeiter.FKSalon;

Ergebnis:

Salonname	Nachname
Friedrich List Frisuren	Krause
Friedrich List Frisuren	Schrotter
Friedrich List Frisuren	Hermann
Hammer Haare	Krause
Hammer Haare	Bitter
Kaiserschnitt	NULL

Rechter äußerer Verbund (RIGHT JOIN)

Alle Einträge der rechten Tabelle (Tab. B) werden selektiert, auch wenn keine Verbindung zur linken besteht.

-- Hier: Alle Salons (Rechts) anzeigen, auch wenn keine Mitarbeiter (Links) zugeordnet sind
SELECT Mitarbeiter.Nachname, Salon.Name AS Salonname
FROM Mitarbeiter 
RIGHT JOIN Salon ON Mitarbeiter.FKSalon = Salon.IdSalon;

Ergebnis:

Nachname	Salonname
Krause	Friedrich List Frisuren
Schrotter	Friedrich List Frisuren
Hermann	Friedrich List Frisuren
Krause	Hammer Haare
Bitter	Hammer Haare
NULL	Kaiserschnitt

Gruppierung und Aggregat-Funktionen

Mit GROUP BY werden Datensätze aggregiert (z. B. `COUNT`, `SUM`, `AVG`). Möchte man die Datensätze in einer gruppierten Abfrage filtern, muss HAVING anstatt `WHERE` verwendet werden.

SELECT SUM(Termin.Rechnungsbetrag) AS Umsatz, Mitarbeiter.Nachname AS Mitarbeiter 
FROM TERMIN 
INNER JOIN Mitarbeiter ON Termin.FKMitarbeiter = Mitarbeiter.IdMitarbeiter 
GROUP BY Mitarbeiter.IdMitarbeiter 
HAVING Umsatz > 100;

Ergebnis:

Umsatz	Mitarbeiter
106	Schrotter

Unterabfragen (Verschachtelt)

Unterabfragen werden in Klammern gesetzt und liefern Werte für die Hauptabfrage.

-- Termine mit unterdurchschnittlichem Umsatz
SELECT TerminID, Rechnungsbetrag FROM Termin 
WHERE Rechnungsbetrag < (SELECT AVG(Rechnungsbetrag) FROM Termin);

UNION

Mit UNION werden zwei Relationen vereint. Die Spalten müssen vom gleichen Typ sein.

SELECT Mitarbeiter.nachname FROM Mitarbeiter 
UNION 
SELECT Kunde.nachname FROM Kunde;

Reihenfolge der Abarbeitung

Das DBMS arbeitet eine DQL-Abfrage logisch in dieser Reihenfolge ab:

1. FROM (inkl. JOINs)
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
5. SELECT
6. ORDER BY
7. LIMIT