Structured Query Language
Structured Query Language | |
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Sigla | SQL |
Aplicações | Armazenar, consultar, alterar informação de uma base de dados |
Conceitos relacionados | Bases de Dados, Manipulação de Dados |
Structured Query Language, usualmente conhecido por SQL, é uma linguagem para criar e manipular bases de dados relacionais. [1] De um modo simples, uma empresa precisa de guardar e consultar informação. Por exemplo, um banco precisa de guardar informação relativamente aos utilizadores, ao valor existente nas contas, às transações efetuadas, etc. Para efetuar essas ações são utilizadas bases de dados que fornecem funcionalidades para adicionar, modificar e consultar de forma a obter resultados através de 'Querys' (pedidos à base de dados) em SQL. [2]
Introdução
A sigla SQL denomina Structured Query Language ou, em português, Linguagem de Consulta Estruturada é uma linguagem para interação com Bases de Dados Relacionais. Não constitui uma linguagem completa para o desenvolvimento de aplicações sendo a sua principal função a de suportar a definição, manipulação e controlo dos dados numa base de dados [1]. É uma linguagem de alto nível pois, apenas se tem que dizer ao sistema o que fazer e não como, nem onde o tem de realizar.
Base de Dados
De uma forma muito simplista, pode-se afirmar que uma base de dados consiste numa coleção de dados estruturados, organizados e armazenados de forma persistente sendo que é necessário que os dados tenham algum tipo de significado e organização [3].
O Sistema Gestor de Bases de Dados (SGBD) é uma aplicação informática que fornece a interface entre os dados que são armazenados fisicamente na base de dados e o utilizador. É o SGBD que vai fornecer o conjunto completo de serviços para acesso à informação da base de dados utilizando, para isso, uma linguagem que permita a realização dessas operações: o SQL [4].
Nem todos os sistemas que gerem as bases de dados usam a linguagem SQL. No entanto, o SQL é usado na grande maioria dos sistemas atualmente disponíveis e naqueles que adotam o modelo relacional [3]. Este modelo, de uma forma resumida, baseia-se no princípio em que todos os dados estão guardados em tabelas tendo em conta as relações entre os atributos. Toda a sua definição é teórica e baseada na lógica de predicados e na teoria dos conjuntos cobrindo os três aspetos que qualquer SGBD deveria cobrir relativamente aos dados: estrutura, integridade e manipulação [1] [3] [4].
Para descrever os dados e as suas estruturas numa base de dados relacional usam-se os seguintes termos/conceitos (Fig. 1) [1] [5]:
- Tabela (ou Relação): Conjunto de linhas do mesmo tipo, onde não existem linhas repetidas nem significado na ordem das linhas da tabela.
- Coluna (ou Atributo): Identificada por um nome e com um único valor por linha sendo que é constituída por um conjunto de dados do mesmo tipo.
- Linha (ou Tuplo): Conjunto de valores válidos, tal que cada linha tem um valor para cada coluna, e onde todas as linhas de uma tabela têm as mesmas colunas.
- Campo: Correspondem a uma informação de uma tabela. Os campos devem ser designados como um determinado tipo de dados, seja texto, data ou hora, número,…
- Chave Primária (PK): É a identificação de uma ou várias colunas de uma tabela. O valor da chave primária identifica unicamente uma linha de uma tabela.
- Chave Estrangeira (FK): É uma ou mais colunas na tabela tal que os seus valores são valores da chave primária de outra.
Após o entendimento dos conceitos principais de uma base de dados, é agora possível a compreensão das operações que podem ser realizadas com recurso a SQL.
De seguida, é possível observar três tabelas que representam uma entidade/pessoa e servem para armazenar informação. A tabela Médico guarda informação como: o código (chave primária), o nome, a idade, a especialidade e a sua cidade. A tabela Paciente tem o número de utente, o nome, a idade, a cidade e a doença pela qual se deslocou ao hospital. Já na tabela Consulta pode-se visualizar a relação existente entre estas duas entidades: o Médico e o Paciente tendo, como chaves estrangeiras o código do médico e o número do paciente. Além disso, contêm ainda a data e hora da consulta, a sala onde se realizou e a doença diagnosticada ao paciente.
Código | Nome | Idade | Especialidade | Cidade |
---|---|---|---|---|
12687871 | Alberto Caeiro | 36 | Ortopedia | Braga |
14372844 | Bernardo Soares | 36 | Oncologia | Lisboa |
14429875 | Ricardo Reis | 51 | Cardiologia | Porto |
16918243 | Álvaro de Campos | 48 | Pediatria | Lisboa |
Nº de Utente | Nome | Idade | Cidade |
---|---|---|---|
15567721 | Joana Aguiar | 12 | Maia |
13221376 | Pedro Santos | 79 | Braga |
12851320 | Inês Silva | 53 | Setúbal |
CodMedico | NumPaciente | Data | Hora | Doença | Sala |
---|---|---|---|---|---|
14429875 | 13221376 | 21/03/2017 | 16:30 | Trombose | B1.154 |
12687871 | 12851320 | 30/01/2017 | 09:45 | Joanete | A3.058 |
16918243 | 15567721 | 22/02/2017 | 18:15 | Gripe | L5.133 |
História do SQL
A linguagem de base de dados SQL nem sempre foi como a conhecemos atualmente. Tem sofrido constantes mudanças de forma a tornar-se mais responsiva. A figura seguinte pode ilustrar algumas das evoluções de SQL.
Operações que podem ser realizadas
A linguagem SQL permite utilizar diferentes operações que são entendidas como standard reduzindo as incompatibilidades entre os sistemas e evitando que sejam utilizadas arquiteturas proprietárias que implicam maiores custos de desenvolvimento e maior esforço financeiro e humano por parte dos intervenientes. [3] [2]
Segundo Luís Dama [3], através de SQL é possível:
" - Criar, alterar e remover todas as componentes de uma Base de Dados, como tabelas, view, índices, etc;”
" - Inserir, Alterar, Apagar dados;”
" - Interrogar a Base de Dados;”
" - Controlar o acesso dos utilizadores à Base de Dados e as operações a que cada um deles pode ter acesso;”
" - Obter a garantia da consistência e integridade dos dados.”
Assim pode-se subdividir a linguagem SQL em três sublinguagens:
- DML: Data Manipulation Language (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, etc)
- DDL: Data Definition Language (CREATE, ALTER, DROP, etc)
- DCL: Data Controle Language (GRANT, REVOKE, etc)
CREATE TABLE
O comando CREATE TABLE é utilizado para a criação de tabelas sendo a sintaxe básica do comando a seguinte:
CREATE TABLE nome_tabela { coluna_1 tipo_col1 [NOT NULL], coluna_2 tipo_col2 [NOT NULL] }
Onde:
- CREATE TABLE indica o comando para criação da tabela;
- nome_tabela é o nome dado à tabela que está a ser criada;
- coluna1, coluna2 é o nome das colunas de nome_tabela;
- tipo_col1, tipo_col2 é o tipo de dados das colunas coluna1 e coluna2;
- NOT NULL é opcional sendo que indica que o valor NULL não é permitido na coluna em questão.
Aliado ao uso do comando CREATE TABLE, encontra-se também o INSERT INTO que serve para inserir valores numa certa tabela tal como é possível observar no exemplo seguinte.
Ex: CREATE TABLE Médico (Código INTEGER PRIMARY KEY, Nome TEXT, Idade INTEGER, Especialidade TEXT, Cidade TEXT);
INSERT INTO Médico VALUES (14429875, "Ricardo Reis", 51, "Cardiologia", "Porto" );
SELECT e FROM
O comando SELECT permite selecionar as colunas que se situam após a cláusula, da tabela ou tabelas que se seguem à cláusula FROM.
SELECT Nome FROM Médico
Com a execução desta query, o resultado esperado será uma listagem de todos os Nomes existentes na tabela Médico.
Nome |
---|
Alberto Caeiro |
Bernardo Soares |
Ricardo Reis |
Álvaro de Campos |
NOTA: No caso de se pretender selecionar todas as colunas da tabela opta-se pela utilização do * que irá substituir a seleção manual de cada uma das colunas.
No que diz respeito à ordenação das colunas selecionadas, deve-se numerar pela ordem que se pretende:
SELECT Idade, Nome, Código FROM Médico
Idade | Nome | Código |
---|---|---|
36 | Alberto Caeiro | 12687871 |
36 | Bernardo Soares | 14372844 |
51 | Ricardo Reis | 14429875 |
48 | Álvaro de Campos | 16918243 |
WHERE
O comando WHERE permite restringir o número de linhas selecionadas, utilizando sempre em consonância as cláusulas SELECT e FROM.
SELECT Nome FROM Médico WHERE Cidade = Porto
Nome |
---|
Ricardo Reis |
Na cláusula WHERE utilizam-se operadores relacionais que permitem estabelecer relações entre os elementos, sendo o seu resultado um valor lógico TRUE ou FALSE.
Operador | Descrição | Exemplo | Resultado |
---|---|---|---|
= | Igual a | 4=2 | FALSE |
< | Menor que | 4<2 | FALSE |
> | Maior que | 4>2 | TRUE |
<= | Menor ou igual que | 4<=2 | FALSE |
> | Maior ou igual que | 4>=2 | TRUE |
<> | Diferente | 4!=2 | TRUE |
Na cláusula WHERE utilizam-se também operadores lógicos.
Operador | Exemplo |
---|---|
AND | Cond4 AND Cond2 |
OR | Cond4 OR Cond2 |
NOT | NOT Condição |
ORDER BY
Para ordenar os resultados selecionados previamente na cláusula SELECT pode-se utilizar a cláusula ORDER BY. Por defeito os resultados apresentados são organizados de forma ascendente. Caso pretendido pode-se optar por organizar de forma descendente utilizando a cláusula DESC.
NOTA: ASC - ordenação ascendente; DESC - ordenação descendente
SELECT * FROM Médico ORDER BY Idade DESC
Código | Nome | Idade | Especialidade | Cidade |
---|---|---|---|---|
14429875 | Ricardo Reis | 51 | Cardiologia | Porto |
16918243 | Álvaro de Campos | 48 | Pediatria | Lisboa |
12687871 | Alberto Caeiro | 36 | Ortopedia | Braga |
14372844 | Bernardo Soares | 36 | Oncologia | Lisboa |
No caso de ser necessário organizar os valores da diversas colunas deve-se optar por: ordenar pela primeira coluna, e entre os valores iguais é ordenada pela segunda coluna.
SELECT * FROM Médico ORDER BY Idade, Código
Idade | Código | Nome | Especialidade | Cidade |
---|---|---|---|---|
36 | 12687871 | Alberto Caeiro | Ortopedia | Braga |
36 | 14372844 | Bernardo Soares | Oncologia | Lisboa |
48 | 16918243 | Álvaro de Campos | Pediatria | Lisboa |
51 | 14429875 | Ricardo Reis | Cardiologia | Porto |
DISTINCT E ALL
(CLÁUSULA DE ELIMINAÇÃO DE REPETIÇÕES)
A cláusula DISTINCT utiliza-se para eliminar um conjunto de linhas/dados repetidos onde apenas se quer visualizar uma ocorrência. Esta cláusula deve ser utilizada imediatamente a seguir à cláusula SELECT.
SELECT DISTINCT Cidade FROM Médico
Cidade |
---|
Braga |
Lisboa |
Porto |
A cláusula ALL está relacionada com o comando SELECT e entra-se por defeito associada.
SELECT ALL Nome FROM Médico
Igual resultado
SELECT Nome FROM Médico
Nome |
---|
Alberto Caeiro |
Bernardo Soares |
Ricardo Reis |
Álvaro de Campos |
JOIN
(CLÁUSULA DE JUNÇÃO)
A cláusula JOIN permite obter informação de diferentes tabelas, apenas com a cláusula SELECT. Através da ligação entre as chaves estrangeiras e as chaves primárias respetivas será mais fácil manipular diferentes tabelas. Assim é possível fazer uma junção de tabelas sem a utilização da Cláusula JOIN. Esta pode ser utilizada de diferentes formas para obter diferentes resultados em termos de junções. O comando seguinte demonstra a utilização da Cláusula Equi-Join.
SELECT * FROM Médico m, Clínica c WHERE m.código = c.codMedico
O resultado deste comando seriam todas as linhas das tabelas Médico e Clínica onde a condição assim se verificasse. Contudo, também é possível executar esta operação (com o mesmo resultado) com recurso à cláusula JOIN tal como se pode observar de seguida:
SELECT * FROM Médico m JOIN Clínica c ON m.código = c.codMedico
Diferentes tipos de JOIN
INNER JOIN – Retorna os valores iguais das duas tabelas;
LEFT JOIN – Retorna todos os valores da tabela “1” e apenas retorna os valores iguais da tabela “2”;
RIGHT JOIN – Retorna todos os valores da tabela “2” e apenas retorna os valores iguais da tabela “1”;
FULL JOIN – Retorna todos os valores onde existem valores iguais na tabela “1” e tabela “2”;
GROUP BY
A cláusula GROUP BY utiliza-se para agrupar informação, dividindo o resultado de um SELECT num grupo de resultados que serão processados pelas funções de agregação.
Funções de Agregação
A utilização destas funções permite obter informação sobre conjuntos de linhas específicos na cláusula WHERE ou em grupos de linhas indicados na cláusula GROUP BY.
Operador | Descrição |
---|---|
COUNT | Devolve o número de linhas. |
MAX | Devolve o maior valor da coluna. |
MIN | Devolve o menor valor da coluna. |
SUM | Devolve a soma de todos os valores da coluna. |
AVG | Devolve a média de todos os valores da coluna. |
HAVING
A cláusula HAVING utiliza-se para restringir ao nível dos grupos que são processados, atuando sobre o resultado dos grupos.
WHERE vs HAVING
A quando da utiliza-se das clausulas HAVING e WHERE podem surgir dúvidas no momento de escolher uma para restringir o conjunto de registos a apresentar.
Assim a cláusula WHERE deve-se utilizar quando se pretende restringir os registos a considerar na seleção. A cláusula HAVING serve para restringir os grupos formados após a realização do comando WHERE.
Exemplo de operações SQL
Tendo em conta a base de dados com as tabelas Médico, Paciente e Clínica expostas anteriormente, observe-se de seguida alguns exemplos de condições/querys que podem ser realizadas para aceder a dados nestas 3 tabelas.
- Mostrar o nome do médico com o Código 12687871
SELECT nome FROM Médico WHERE código = 12687871
- Mostrar os pacientes com menos de 65 anos
SELECT p.* FROM Pacientes WHERE idade < 65
- Mostrar as datas e a horas das consultas dadas pelo médico Alberto Caeiro
SELECT c.data, c.hora FROM Médico m, Consulta c WHERE m.nome=”Alberto Caeiro” AND c.codMedico = m.código
- Qual a doença diagnosticada pelo médico com especialidade Cardiologista que diagnosticou o doente Pedro Santos
SELECT c.doença FROM Médico m, Paciente p, Consulta c WHERE m.especialidade = “Cardiologia” AND p.nome = “Pedro Santos” AND c.codMedico = m.código AND c.numPaciente = p.numUtente
Referências
- ↑ 1,0 1,1 1,2 1,3 Silva, Libório. SQL Avançado. Lisboa : Editorial Presença, 1998. ISBN 972-23-1306-1
- ↑ 2,0 2,1 Darwen, C.J. Date e Hugh. A Guide to The SQL Standard. s.l. : Addison Wesley Professional, 1996. ISBN 0-201-96426-0.
- ↑ 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 Damas, Luís. SQL. Lousã : FCA - Editora de Informática, 2005. ISBN 978-972-722-443-2
- ↑ 4,0 4,1 Date, C. J. SQL e Teoria Relaciona. Brasil : O'REILLY novatec, 2015. ISBN 978-85-7522-433-5.
- ↑ 5,0 5,1 Michael J. Donahoo, Gregory David Speegle. SQL: Practical Guide for Developers. San Francisco : Morgan Kaufmann Publishers, 2005. ISBN 0-12-220531-6
- ↑ SQL Joins. (s.d.). Obtido de w3schools.com: https://www.w3schools.com/sql/sql_join.asp