Bases de Datos Cartográficas

Apuntes de

Bases de Datos Cartográficas Laura Sebastiá Departamento de Sistemas Informáticos y Computación

Objetivos El objetivo principal de esta asignatura consiste en introducir los conceptos básicos de los sistemas gestores de bases de datos actuales, por un lado, y por otro, la utilización de las extensiones para el manejo de datos espaciales que proporcionan estos sistemas como parte de un sistema de información geográfica. Para ello deberemos ser capaces de:

-

entender los conceptos básicos del diseño de bases de datos

-

ser capaces de interpretar y criticar diseños de bases de datos

-

entender los conceptos de las bases de datos espaciales y su implantación e integración en sistemas gestores de bases de datos “tradicionales”

-

ser capaces de realizar consultas mediante el lenguaje SQL a una base de datos general y a una base de datos que integre datos de negocio y datos espaciales

Bibliografía La bibliografía consultada para elaborar estos apuntes es: -

Bases de datos relacionales. Matilde Celma Giménez, Juan Carlos Casamayor Ródenas, Laura Mota Herranz. Servicio de Publicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia, 1997.

-

Introducción a los sistemas de bases de datos. C.J. Date, Addison Wesley, 1998

-

Spatial databases : with application to GIS. Philippe Rigaux, Michel Scholl, Agnés Voisard, Morgan Kaufmann, 2002.

-

Manual de usuario de Oracle 8i.

Indice Unidad temática 1: Bases de datos relacionales Tema 1. Introducción a las bases de datos

9

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

17

Tema 3. El modelo relacional

27

Tema 4. Teoría de la normalización

37

Unidad temática 2: Gestión de bases de datos relacionales Tema 5. Introducción al lenguaje SQL

45

Tema 6. Lenguaje de manipulación de datos

53

Manual del SQLWorksheet

75

Práctica 1. Consultas alfanuméricas

79

Tema 7. Lenguaje de definición de datos

83

Unidad temática 3: Bases de datos espaciales Tema 8. Modelado de datos espaciales

91

Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i

95

Tema 10. Consultas espaciales en Oracle 8i

101

Práctica 2. Consultas espaciales

107

Práctica 3. Manipulación de la base de datos

111

UNIDAD TEMÁTICA 1 Bases de datos relacionales Objetivos •

Comprender el concepto de SGBD

•

Conocer cómo se organizan los datos alfanuméricos en una base de datos

•

Ser capaces de interpretar un diagrama entidad-relación

•

Ser capaces de generar un diseño de base de datos que cumpla los principios básicos del modelo relacional

Contenidos Tema 1. Introducción a las bases de datos Tema 2. El modelo Entidad-Relación Tema 3. El modelo relacional Tema 4. Teoría de la normalización

Tema 1. Introducción a las Bases de Datos 1

Introducción

Hace unas décadas, la principal forma de sintetizar y representar información geográfica eran los mapas de papel. Desde entonces, el rápido desarrollo de nuevas tecnologías para recoger y digitalizar datos geográficos junto con una creciente demanda de manipulación y análisis interactivo de estos datos, ha dado lugar a la necesidad de software dedicado, concretamente de sistemas de información geográfica (SIG). Un SIG almacena datos geográficos, recupera y combina estos datos para crear nuevas representaciones del espacio, proporciona herramientas para realizar análisis espacial, etc. Debido al creciente volumen de los datos geográficos, una de las tareas principales de los SIG es la manipulación eficiente de grandes cantidades de información compleja. En sistemas tradicionales, esta gestión la realizan sistemas gestores de bases de datos (SGBD). La gran mayoría de estos sistemas se basan en el modelo relacional. Actualmente se están realizando esfuerzos para extender la tecnología de los SGBD de manera que sean capaces de gestionar también información geográfica. La principal ventaja de estos sistemas es que permiten al usuario manipular los datos espaciales y temáticos de forma conjunta, pudiendo construir consultas complejar relacionando ambos tipos de datos. En este tema, veremos en primer lugar, qué es un SGBD, sus objetivos y funciones. También comentaremos brevemente los distintos modelos de datos utilizados en SGBD relacionales y por último, introduciremos las bases de datos espaciales.

2

Definiciones

Una Base de datos consiste en una colección de datos persistentes e independientes usados por una organización determinada (Date, 1995). Un Sistema de base de datos es una colección integrada de ficheros relacionados, junto con los detalles de la interpretación de los datos que contienen. El software que gestiona el acceso a los datos contenidos en la base de datos es lo que se llama sistema de gestión de base de datos, SGBD (DBMS, Database Management System). La misión de un SGBD es proporcionar métodos eficientes para definir, almacenar y recuperar la información contenida en la base de datos. Los SGBD se diseñan para manejar grandes cantidades de información. Esta gestión de los datos incluye tanto la definición de las estructuras para el almacenamiento como los mecanismos de acceso a los datos. Además debe cuidar la seguridad de la información almacenada en la base de datos, tanto contra las caídas del sistema como contra los intentos de acceso no autorizado. Programas de distintas aplicaciones interactúan con el SGBD y el sistema debe evitar la posibilidad de obtener resultados anómalos.

Tema 1. Introducción a las Bases de Datos

3

Objetivos de las Bases de Datos

El objetivo principal de todo sistema de base de datos es proporcionar a la organización la gestión y control centralizado de los datos. En los sistemas de ficheros tradicionales no existía un modelo normalizado que regulase los distintos tipos de objetos que se almacenaban así como las relaciones entre ellos y la forma en que debían ser gestionados; existen por lo general múltiples ficheros y muchas aplicaciones que los gestionan, dando lugar a múltiples vías para acceder a la información. Los SGBD proporcionan un único cauce para acceder y gestionar la información, que es precisamente el que posibilita el control centralizado de toda la información al servicio de la organización. Este cauce único, además está controlado por una de las figuras esenciales en el SBD que es el administrador de la base de datos (ABD).

Inserción

Actualización

Recuperación BD

Tratamiento

Los objetivos básicos de una base de datos son: !

Disminuir la redundancia de datos y evitar la inconsistencia. En los sistemas tradicionales de almacenamiento de la información, debido a la falta de un modelo normalizado es posible que un objeto se represente en distintos ficheros. Esta redundancia aumenta los costes de almacenamiento y, lo que es peor, puede provocar inconsistencia de datos, es decir, que existan dos copias de un dato con valores diferentes. El control centralizado en los SBD permite eliminar o al menos controlar cualquier redundancia. Podemos decir que una norma básica en todo sistema de BD puede ser: un objeto se almacena una sola vez en un solo lugar.

!

Hacer posible la compartición de datos. Distintos programas de aplicación pueden estar accediendo a los mismos datos, que están almacenados en un sólo lugar para distintos fines.

!

Mantener la integridad de los datos. El concepto integridad de los datos significa que los datos almacenados en la base de datos son correctos. El control centralizado también permite la posibilidad de mantener controles que garanticen la integridad de todos los datos almacenados en la BD.

!

Garantizar la seguridad de los datos. En toda organización existen datos que son confidenciales y no pueden ser accedidos por usuarios no autorizados. El ABD debe asegurar que se siguen los procedimientos adecuados en el acceso a los datos, incluyendo esquemas de autentificación y validaciones adicionales. Los SBD permiten implantar distintos niveles de seguridad para distintos tipos de usuarios y operaciones.

10

Tema 1. Introducción a las Bases de Datos

!

Proporcionar independencia de datos. Este concepto hace referencia a la necesidad de establecer una desconexión entre los programas de aplicación y los datos almacenados. Los usuarios interactuan con una representación de los datos independientemente de la representación que estos datos tienen en los dispositivos físicos, y es el SGBD el encargado de traducir las consultas y modificaciones del usuario en operaciones eficientes sobre las estructuras de datos físicas. Esto es muy diferente del tratamiento de ficheros tradicional, donde la estructura de un fichero junto con las operaciones sobre él están embebidas en un programa de acceso. Este mecanismo es alcanzable a través del uso de diferentes niveles de abstracción. Se distinguen tres niveles de abstracción: -

El nivel físico trabaja sobre las estructuras de almacenamiento

-

El nivel lógico o conceptual define la representación de los datos propuesta por el usuario

-

El nivel externo corresponde a una vista parcial de la base de datos proporcionada por una determinada aplicación.

Para ilustrar el concepto de abstracción de datos, consideremos un grupo de programas de aplicación que se utilizan en un ayuntamiento. Cada aplicación puede tener necesidad de percibir el mundo real de manera diferente. Fijemonos, por ejemplo, en el objeto PARCELA y en las aplicaciones de IMPUESTOS y AYUDAS_AGRARIAS. La aplicación de IMPUESTOS recauda cada trimestre el impuesto correspondiente a la parcela, por lo que necesita conocer su localización y su extensión. Por otro lado, la aplicación de AYUDAS_AGRARIAS debe conocer el tipo de cultivo de la parcela y su extensión para conceder una ayuda u otra. Un SGBD, a diferencia de los sistemas tradicionales de ficheros, permite que los datos puedan ser compartidos por ambas aplicaciones; por ello es necesario mantener una versión de los datos que integre las distintas percepciones de los diferentes usuarios (en nuestro caso las dos aplicaciones) sobre un mismo objeto (PARCELA). Esta visión integrada es lo que se llama visión conceptual del objeto PARCELA. Sin embargo, del mismo objeto PARCELA existen distintas visiones externas, una para cada aplicación. Los SGBD permiten la coexistencia de ambas percepciones del mismo objeto debido a que pueden deducirse a partir de la visión conceptual, sin más que realizar una adecuada transformación, que en nuestro caso no es más que ocultar los atributos innecesarios para cada aplicación. Podemos decir entonces que la visión conceptual de un objeto es la descripción global de dicho objeto tal y como se registra en la BD. Ya que esta descripción global no incluye detalles tales como métodos de acceso, estructura de almacenamiento de los datos, etc, los usuarios no podrán incluir estos detalles en sus aplicaciones, que es lo que se pretende. Los detalles de almacenamiento a nivel físico se describen en un nuevo nivel de abstracción que es la visión interna del objeto tal y como se almacena en el sistema de ordenador que soporta la base de datos. En cada uno de los niveles la visión de los datos se describe mediante lo que se llama esquema. El objetivo fundamental de esta arquitectura en tres niveles es conseguir que el esquema conceptual sea una descripción estable de los datos de la organización e independiente de las vistas y de la forma de almacenamiento de los datos.

11

Tema 1. Introducción a las Bases de Datos

4

Modelos de Datos

Un modelo de datos se puede definir como un conjunto de herramientas conceptuales útiles para describir los datos, las relaciones entre ellos y la semántica asociada a los datos. Dependiendo de la fase de construcción del SBD podemos distinguir dos tipos de modelos: modelos de diseño y modelos de representación. Ambos servirán para describir los datos en los niveles conceptual y externo.

4.1

Modelos de diseño

Los modelos de diseño son herramientas para captar y describir la información del mundo real, pero no nos aportan información sobre qué tipo de estructuras se utilizarán para almacenar los datos, qué tipo de operaciones pueden realizarse sobre los mismos, etc. Estos modelos no pueden implementarse directamente en los sistemas comerciales conocidos; deben transformarse previamente en un modelo de representación. Uno de los más conocidos es el modelo entidad/relación, que veremos en el tema 2.

4.2

Modelos de representación

Los modelos de representación además de permitirnos describir los datos del mundo real cumplen otra serie de requisitos que hacen que puedan implementarse posteriormente en alguno de los sistemas comerciales conocidos (describen la implementación en alto nivel): -

Aportan las estructuras necesarias para almacenar los datos.

-

Imponen tipos de operaciones y la forma de llevarlas a cabo.

Diferentes modelos llevan asociados diferentes lenguajes para la definición de las estructuras de datos y la manipulación de los datos. El modelo que más se utiliza actualmente es el modelo relacional, que veremos en el tema 3. Los datos y las relaciones entre ellos se representan por medio de una serie de tablas, cada una de las cuales tiene un número de columnas con nombres únicos. Entre los SGBD relacionales comerciales podemos destacar: DB2, INGRES, ORACLE, INFORMIX y para ordenadores personales NOMAD, DBASE IV, FOXBASE, ACCESS. Otros modelos son el modelo en red y el modelo jerárquico.

5 !

Facilidades del SGBD Proporciona el interfaz entre los datos almacenados y los programas de aplicación o las consultas hechas al sistema. Para ello, facilita dos herramientas básicas: LDD (DDL) y LMD (DML). !

12

LDD es el lenguaje de definición de datos; permite definir el esquema conceptual y aportar detalles de cómo se implementará el esquema físicamente. Esta definición incluye los objetos, los datos sobre cada objeto, las relaciones entre ellos, así como también restricciones en determinados campos etc. El resultado de la compilación de este lenguaje son las estructuras de datos y además una información sobre el esquema que se almacenará en el diccionario de

Tema 1. Introducción a las Bases de Datos

datos (o catálogo); es decir, el diccionario de datos contiene metadatos, datos acerca de los datos. !

LMD es el lenguaje de manipulación de datos; permite realizar la recuperación y actualización (inserción, actualización y borrado) de los datos almacenados en la base de datos. La primera de estas operaciones es lo que se llama normalmente query y a la parte del LMD que permite esta operación lenguaje de query; sin embargo suelen usarse indistintamente los término lenguaje de query y LMD. Puede ser procedimental, si los usuarios tienen que especificar las operaciones que desean hacer y la manera de hacerlas (BD jerárquicas y en red) o no procedimental, si el usuario sólo el indica el tipo de operación que desea hacer pero no cómo hacerla. Los comandos para hacer estas operaciones pueden usarse interactivamente o embebidos en un lenguaje de programación convencional (lenguaje huésped).

Veremos el LDD y LMD que proporciona el lenguaje SQL en la unidad temática 2. !

Interactúa con el gestor de ficheros del S.O para almacenar los datos de forma segura y eficiente. Las diferentes sentencias LMD son traducidas a comandos de bajo nivel para gestionar ficheros; así el SGBD se encarga realmente del almacenamiento, la recuperación y actualización de la BD.

!

Implanta el control de seguridad e integridad. El ABD puede haber establecido determinadas restricciones para algunos datos (rangos, controles de seguridad, etc) y el SGBD verifica si, en algún caso, los accesos a la BD violan estas restricciones y realiza las acciones apropiadas.

!

Lleva a cabo copias de seguridad y recuperación de datos. Cualquier sistema está sujeto a fallos o errores; si se pierde la información de la BD por algún motivo, es responsabilidad del SGBD detectar estos fallos y arrancar los procedimientos de recuperación.

!

Realiza el control de concurrencia. En un entorno de multiprogramación, varios usuarios pueden estar accediendo a los datos concurrentemente; el SGBD controla las acciones de los distintos usuarios para preservar la consistencia de los datos.

Algunos SGBD, diseñados para ejecutarse en ordenadores personales pequeños, no cuentan con parte de las funciones mencionadas: por ejemplo, son monousuario, con lo que no tienen que realizar el control de concurrencia, o dejan al usuario las tareas de respaldo, recuperación y seguridad. Aunque esto puede ser aceptable para las bases de datos personales, no es de ninguna manera adecuado para cumplir con los requerimientos de una empresa de tamaño mediano o grande.

6

Ventajas y desventajas de un SGBD

Sobre las ventajas ya hemos hablado suficientemente a lo largo de este tema. Resumiendo podemos decir que un SGBD proporciona: !

Gestión y control centralizado de los datos.

!

Reducción de redundancias.

!

Compartición de datos. 13

Tema 1. Introducción a las Bases de Datos

!

Integridad.

!

Seguridad.

!

Control de concurrencia.

!

Independencia de datos, permitiendo cambios y crecimiento.

Con respecto a las desventajas (relacionadas sobre todo con SGBD grandes), debemos citar las siguientes: !

Coste de software y hardware: Además del coste de comprar el software, probablemente haya que ampliar o subir de versión el hardware (upgrade) para que el programa pueda almacenarse y funcione correctamente; además, si no, el sistema podría degradarse y los tiempos de respuesta subir drásticamente por la sobrecarga que añade el SGBD al tener que implementar la seguridad, integridad y datos compartidos. Recordemos que estamos hablando de SGBD grandes, no por supuesto de los de ordenadores personales.

!

Coste de migración de aplicaciones: Un coste adicional, también, es la migración de las aplicaciones para pasar a un entorno integrado.

!

Las operaciones de respaldo y recuperación de los datos en caso de fallo son complejas, debido al acceso concurrente de múltiples usuarios.

!

Criticidad del SGBD: La centralización también significa que los datos de la organización, están almacenados en un único lugar, en la base de datos, con lo que cualquier fallo de seguridad u operación del SGBD puede afectar a toda la organización (sistemas distribuidos y compartidos) .

7

Introducción a las bases de datos espaciales

Un objeto geográfico tiene dos componentes: !

La componente espacial o geométrica, que describe la localización, forma, orientación y tamaño del objeto en el espacio 2D o 3D.

!

La componente no espacial, es decir, los atributos temáticos o descriptivos.

Tradicionalmente, los datos espaciales o geodatos, han sido almacenados en bases de datos especializadas, es decir, los datos se almacenan y gestionan en una base de datos totalmente específica y dedicada a ello, donde sólo se almacenan datos espaciales para su posterior gestión y manipulación. Los datos temáticos son tratados de una manera totalmente independiente a los datos espaciales, sin existir ningún tipo de relación entre ambos tipos de datos en cuanto a su almacenamiento y gestión, por lo que se pierden las capacidades de análisis de consultas espaciales, se infrautiliza la BD, se derrocha espacio de almacenamiento, y lo que es peor, tiempo y dinero en la mala gestión de la información. Actualmente, la tecnología ha evolucionado, y con ella, ha aparecido la posibilidad del almacenamiento y la gestión conjunta de cualquier tipo de datos dentro de una misma BD, gracias a la incorporación de extensiones espaciales a los propios motores de la BD. Con ello, datos temáticos y datos espaciales pueden ser combinados en una misma consulta, aumentando así de una forma hasta ahora inimaginable, las posibilidades de nuevas 14

Tema 1. Introducción a las Bases de Datos

consultas y aplicaciones, lo que supone una auténtica revolución en el mundo de las tecnologías SIG. Estos sistemas cambian la orientación de los SIG desde SIG céntricos a Sistemas Gestores de la Base de Datos céntricos, en los cuales, los datos espaciales son simplemente otro tipo de datos dentro del entorno del Sistema Gestor de la Base de Datos. Ejemplos de SGBD que actualmente permiten el análisis espacial integrado en la misma BD son DB2 (IBM), Informix, Oracle 8i, Sybase, etc. El objetivo es una completa integración de los datos espaciales dentro de la BD. Para llegar a este tipo de estructuras es necesario un sistema gestor de la base de datos así como extensiones S.Q.L estandar que soporten la definición, almacenamiento, gestión y actualización de datos que poseen tanto atributos espaciales como atributos no espaciales. Un SGBD debe tener la capacidad de entender los datos y operadores espaciales y de acceder eficientemente a la base de datos espacial. Para ello necesitamos, un soporte para un tipo de datos “abstractos”, así como funciones e índices definidos por el usuario. De esta forma se consigue que los usuarios puedan ejecutar consultas integradas sobre cualquier tipo de datos (tanto espaciales como datos de negocio) usando el lenguaje S.Q.L. El tratamiento de datos espaciales requiere una extensión de las funcionalidades del SGBD. Entre ellas podemos destacar la extensión de los métodos de almacenamiento de datos y de búsqueda de los datos implicados en una determinada consulta, del tipo de operadores utilizables en una consulta (operadores espaciales y operadores de análisis avanzado que permiten la creación de nuevas geometrías). Ante esta revolución, como es lógico, ha surgido la necesidad del establecimiento de una normativa, para que los usuarios puedan acceder y procesar los datos desde una gran variedad de fuentes. Para ello, se crea el OGC (Open Gis Consortium) que especifica el camino que deben seguir las BD espaciales para la consecución de unos objetivos comunes con el fin de obtener la máxima eficacia en la gestión de la información.

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Tema 2. El modelo Entidad-Relación 1

Introducción

El modelo Entidad-Relación fue propuesto por Chen a mediados de los años setenta como medio de representación conceptual de los problemas y para representar la visión de un sistema de forma global. Físicamente adopta la forma de un gráfico escrito en papel al que se denomina diagrama Entidad-Relación. Sus elementos fundamentales son las entidades y las relaciones.

2

Entidades

Entidad: Una entidad es una cosa u objeto distinguible de todos los demás, y tiene un conjunto de propiedades que identifican la identidad. Ejemplo: PARCELA Atributo: Los atributos describen propiedades que posee cada entidad, y cada atributo tiene un conjunto de valores permitidos, llamados dominio o conjunto de valores. Ejemplo: tipo_cultivo, cuyo dominio puede ser (cítricos, viña, olivo, ...). Los atributos se distinguen en: -

Simples y compuestos: los simples no están subdivididos en subpartes mientras que los compuestos se pueden dividir en otros atributos. Ejemplo: el atributo dirección se puede subdividir en (calle, número, piso, puerta,...)

-

Univalorados y multivalorados: los univalorados tienen un solo valor para una entidad concreta y los multivalorados tienen un conjunto de valores para una entidad específica. Ejemplo: al atributo teléfono se le pueden asignar varios valores correspondiendo al teléfono particular, al del trabajo, al móvil, ...

-

Nulos: se usa cuando una entidad no tiene un valor para un atributo, o el valor es desconocido.

-

Derivado: el valor del atributo se puede derivar de los valores de otros atributos. Ejemplo: el atributo edad se puede derivar del atributo fecha_nacimiento.

3

Relaciones

Relación: Una relación es una asociación entre diferentes entidades. Ejemplo: las entidades parcela y propietario se asocian a través de la relación pertenece. Una relación puede tener también atributos descriptivos. Ejemplo: en la relación pertenece puede aparecer como atributo la fecha de adquisición.

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

El grado de la relación es el número de entidades que participan en una relación; normalmente son relaciones binarias aunque también podemos encontrar relaciones ternarias. Depende de la estructura del desarrollo del mundo real que se esté modelando la decisión de qué cosas consideramos como entidades y qué cosas como atributos, y tampoco hay una norma exacta para decidir si es mejor expresar un objeto mediante una entidad o mediante una relación. Una posible guía es designar una relación para describir una acción que ocurre entre entidades.

3.1

Cardinalidad de una relación

Cada entidad interviene en una relación con una determinada cardinalidad. Es decir, la cardinalidad es el número de instancias o elementos de una entidad que pueden asociarse a un elemento de la otra entidad relacionada. La cardinalidad se representa mediante una pareja de datos de la forma (cardinalidad mínima, cardinalidad máxima). Son posibles las siguientes cardinalidades: (0,1), (1,1), (0,n), (1,n) y (n,m). Ejemplos: !

Las entidades nacion y ciudad participan en la relación es_capital. La entidad nacion tiene una cardinalidad (1,1) al igual que la entidad ciudad.

!

Las entidades cliente y pedidos participan en la relación realiza_pedido. La entidad cliente tiene una cardinalidad (1,n) mientras que la entidad pedidos tiene una cardinalidad (1,1).

!

Las entidades persona y vivienda participan en la relación vive. Ambas entidades tienen una cardinalidad (0,n).

El tipo de relación se define tomando los máximos de las cardinalidades que intervienen en la relación. Hay tres tipos posibles: -

Una a una (1:1). En este tipo de relación, una vez fijado un elemento de una entidad se conoce el elemento de la otra entidad con el que está relacionado. Por ejemplo, nación y ciudad a través de la relación es_capital.

-

Una a muchas (1:N). Por ejemplo, cliente y pedidos en la relación realiza_pedido.

-

Muchas a muchas (N:N). Por ejemplo, personas y viviendas en la relación vive.

4

Claves

El concepto de clave permite diferenciar las entidades y relaciones individuales en términos de sus atributos. Una clave es un conjunto de uno o más atributos que, tomados colectivamente, permiten identificar de forma única una entidad en el conjunto de entidades. Existe un conjunto de claves candidatas, es decir, se pueden formar distintos conjuntos de atributos que identifiquen una entidad. Es decir, se puede incluir atributos innecesarios en una clave candidata, de forma que subconjuntos propios de ella no son clave. Se usa el 18

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

término de clave primaria para denotar una clave candidata que es elegida por el diseñador como elemento principal para identificar las entidades (preferiblemente, no debe contener atributos innecesarios). Ejemplo: entidad Persona = {dni, num_seg_social, nombre, direccion} Claves candidatas = { {dni, nombre}, {dni, num_seg_social}, {dni}, {num_seg_social} } Clave primaria = {dni} – También podría haberse elegido {num_seg_social}.

5

Diagrama entidad – relación

Es un gráfico en el que se representan entidades, atributos y relaciones utilizando un conjunto de símbolos: -

rectángulos: representan entidades. En el interior se escribe el nombre de la entidad representada.

-

elipses: representan atributos. En el interior se escribe el nombre del atributo representado y se unen a la entidad a la que describen mediante una línea. Si este atributo pertenece a la clave primaria, se subraya. Si un atributo es multivalorado se indica mediante una “n” sobre la línea que lo une a la entidad.

-

rombos: representan relaciones binarias. La cardinalidad de una relación se representa sobre el rombo de la relación. Este rombo se divide en dos y se sombrea aquella parte que corresponde a una relación N.

-

líneas: unen atributos a entidades y entidades a relaciones.

Ejemplos: 1.

Relación es_capital

Nacion

Ciudad Es_capital

Nombre

2.

Num_hab

Nombre

Relación realiza_pedido Realiza_pedido Cliente

NIF

Nombre

Pedido

Fecha

Numero

19

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

3.

Relación vive Persona

Vivienda Vive

DNI

6 6.1

Nombre

Direccion

Características avanzadas Entidades fuertes y débiles

Una entidad fuerte existe por sí misma sin depender de la existencia de ninguna otra entidad. Por el contrario, la existencia de una instancia de una entidad débil depende de la existencia previa de otra entidad. Si la entidad débil puede ser identificada sin necesidad de identificar previamente la entidad de cuya existencia depende, diremos que la entidad débil lo es por existencia únicamente. Si la entidad débil no puede ser identificada independientemente, sino que previamente es necesario identificar a la entidad de cuya existencia depende, diremos que la entidad débil lo es por identificación. Es decir, esta entidad débil no tiene suficientes atributos para formar una clave primaria. Para que tenga sentido, debe formar parte de una relación uno a muchos. El discriminante (clave parcial), de una entidad débil es un conjunto de atributos que permite distinguir las entidades que dependen de una entidad particular fuerte. La clave primaria de una entidad débil se forma con la clave primaria de la entidad fuerte de cuya existencia depende, más el discriminante. La relación que asocia el conjunto de entidades débil con un propietario se llama relación de identificación. Una entidad débil se indica con un doble rectángulo, y la correspondiente relación de existencia mediante una “E” sobre la línea que une la entidad débil a la relación con la entidad fuerte. Si la relación es de identificación, se indicará mediante “ID”. El discriminante se subraya con una línea discontinua. Por ejemplo, dado un libro del que se han editado muchos ejemplares, la entidad Ejemplar (que se identifica mediante un número dentro de la edición) es débil con respecto a la entidad Libro. Pertenece Libro

Ejemplar ID

Codigo

20

Titulo

Numero

Ubicación

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

6.2 -

Tipos especiales de relación Relación reflexiva: relaciona una entidad consigo misma. Ejemplo: empleados que pueden ser jefes de otros empleados. Es_jefe

Empleado

-

Dos relaciones entre las mismas entidades. Muy útil en el caso de necesitar almacenar información histórica completa. Ejemplo: proyectos en los que trabaja actualmente un empleado y proyectos en los que ha trabajado anteriormente.

Proyectos

Historico

Actual

Empleado

-

Relación ternaria. Asociación de tres entidades. La forma de hallar cardinalidades en las relaciones ternarias es fijar una combinación de elementos en dos de los extremos de la relación y obtener lógicamente las cardinalidades mínima y máxima en el otro extremo libre. Ejemplo: el título de un libro, un autor y una editorial se relacionan las tres mediante la acción de publicar el libro (en un año concreto, con un ISBN y con un determinado número de páginas en la edición). Para determinar las cardinalidades hay que preguntarse por: -

Cuántos autores puede tener un determinado libro publicado en una determinada editorial (cardinalidad en el extremo de la entidad autor).

-

Cuántos libros puede tener un determinado autor publicados en una determinada editorial (cardinalidad en el extremo de la entidad libro).

-

En cuántas editoriales puede un determinado autor publicar un mismo libro (cardinalidad en el extremo de la entidad editorial).

21

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

Libro

Autor

paginas año ISBN

Publica Editorial

-

Relación de especialización (ES-UN). Se trata de una tipificación de una entidad en subtipos en número finito y conocido. Cada subtipo puede poseer atributos propios. Además heredan los atributos que pudiera tener la entidad general. Este tipo de relación puede clasificarse de dos maneras distintas. La primera según si una instancia o elemento concreto de la entidad puede ser de más de un subtipo a la vez. En caso afirmativo se dice que la relación es inclusiva o con solapamiento mientras que en caso contrario será exclusiva o sin solapamiento. La segunda clasificación se basa en si obligatoriamente cada instancia o elemento concreto debe ser obligatoriamente de alguno de los subtipos especificados, es decir, si no pueden existir elementos de la entidad que no pertenezcan a ninguno de los subtipos. Si es así la relación se dice total y en caso contrario parcial. La situación más corriente en una relación de especialización es que sea exclusiva y total. Ejemplos: -

Una entidad persona tiene los subtipos hombre y mujer. Una misma persona no puede ser hombre y mujer a la vez por lo que la relación es exclusiva. No puede existir una persona que no sea hombre ni mujer, por lo que también es total. Persona (0,1)

(1,1)

Hombre

-

22

(0,1)

(1,1)

Mujer

La entidad universitario (representando a las personas que pertenecen a la comunidad universitaria) tiene los subtipos estudiante y profesor. Un mismo universitario puede ser ambas cosas a la vez por lo que la relación es inclusiva.

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

Pero en la universidad también hay por ejemplo, técnicos o PAS, por lo que la relación es parcial.

Universitario (0,1)

(0,1)

(1,1)

(1,1)

Estudiante

Profesor

La cardinalidad en las relaciones de especialización es siempre (1,1) en el extremo de la entidad que se especializa en subtipos y (0,1) en el extremo de los subtipos si la relación es exclusiva o ({0,1},1) si es inclusiva.

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Ejercicios

Dado el siguiente diagrama entidad-relación, contestar a las siguientes preguntas: Dom={agr_regadio, agr_secano,

Pertenece Provincia

industria, turismo, …}

Población

N Pples_ingresos

ID

Nombre

Nombre

Num_hab

L/m2 Nombre

Meses

a)

¿Cuántas poblaciones pertenecen a una misma provincia?

b)

¿Hay algún problema porque exista una población llamada Orihuela en Alicante y en Teruel?

23

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

c)

¿Se puede almacenar que los principales ingresos de una población provienen de la agricultura de regadío y del turismo?

d)

Para una misma población, ¿cuántos datos acerca de los l/m2 recogidos podemos almacenar?

e)

En un mes, ¿se puede almacenar información sobre las precipitaciones caídas en varias poblaciones?

Dadas las entidades:

1.

2.

3.

-

TRAMO (código_tramo)

-

CALLE (código, nombre, longitud)

-

MANZANA (número)

-

BARRIO (nombre)

Dibujar el diagrama E-R que expresa que: a)

un barrio está formado por muchas manzanas

b)

una manzana sólo pertenece a un barrio

c)

un tramo de una calle pertenece sólo a una calle

d)

una calle está compuesta de varios tramos

e)

un tramo contiene varias manzanas y una manzana contiene varios tramos

f)

dos tramos se pueden cruzar

¿Cómo se podría contestar a las siguientes preguntas? a)

Calles a las que pertenece una manzana

b)

Barrio al que pertenece una calle

c)

Con cuántos tramos cruza un tramo en particular

¿Se podría conocer la longitud de cada tramo? ¿Y la longitud total de una calle si almacenamos la longitud de cada tramo?

Se desea generar una base de datos para almacenar información respecto la geografía española. En concreto, queremos almacenar información sobre ríos, mares, ciudades, provincias y comunidades autónomas. -

De cada ciudad queremos saber su nombre, cuántos habitantes tiene y en qué provincia se encuentra. Hay que tener en cuenta que dos ciudades de distintas provincias pueden tener el mismo nombre.

-

De cada provincia, nos interesa conocer su nombre y qué ciudad es su capital.

-

De cada comunidad autónoma, es interesante conocer su nombre, el número de provincias que pertenecen a ella y cuáles son estas provincias.

24

Tema 2. El modelo Entidad-Relación

-

En cuanto a cada mar, queremos almacenar su nombre y a qué provincias baña, indicando además cuántos kilométros de la costa de esa provincia es bañada por este mar.

-

La información de los ríos será la más completa: además del nombre, nos interesa conocer en qué provincia nace, por qué ciudades pasa y en qué mar desemboca. Por otro lado, también queremos saber qué ríos son afluentes de otros ríos.

25

Tema 3. Modelo Relacional 1

Introducción

La teoría del modelo de datos relacional fue presentada por el investigador Edgar Codd en 1970 y es el último modelo en el que se ha basado una gran familia de SGBD, imponiéndose en la década de los ochenta sobre los modelos previos. Actualmente es el modelo elegido para la construcción de casi todos los SGBD comerciales existiendo ya muchos disponibles como son ORACLE, INFORMIX, etc. A grandes rasgos, el modelo relacional se caracteriza por disponer que:

2

-

toda la información debe estar contenida en tablas

-

las relaciones entre datos deben ser representadas explícitamente en esos mismos datos

Estructura de las bases de datos relacionales

La relación es el elemento básico del modelo relacional y se representa por una tabla. Informalmente, los términos y sus equivalentes son:

Relación

Tabla

Tupla

Fila

Atributo

Columna

Número de tuplas

Cardinalidad

Número de atributos

Grado

Dominio

Colección de valores, de los cuales uno o más atributos obtienen sus valores reales

Clave primaria

Identificador único para la tabla, es decir, una columna o combinación de columnas con la propiedad de que nunca existen dos filas de la tabla con el mismo valor en esa columna o combinación de columnas

Es importante señalar que la tabla es plana en el sentido de que el cruce entre una fila y una columna sólo puede dar un valor, es decir, no se admiten atributos multivaluados. A cada una de las tablas se le asigna un nombre exclusivo.

Tema 3. El modelo Relacional

Desde el punto de vista de los niveles de una base de datos, la estructura de una base de datos relacional es la siguiente:

-

-

-

Nivel lógico. -

Está compuesto por las distintas vistas que tienen los usuarios de la BD total

-

Lenguajes: DML

Nivel físico. -

Está compuesto por las tablas que componen la BD

-

Lenguajes: DDL

Nivel de almacenamiento. -

Está compuesto por los ficheros donde se almacenan las tablas del nivel anterior

-

Lenguajes: comandos del sistema operativo, DSDL (lenguaje de definición del almacenamiento de datos).

Nivel lógico

Nivel físico

Nivel de almacenamiento

3

VISTA

TABLAS

FICHERO

Tablas

!

Representan tanto las entidades como las relaciones del modelo E-R.

!

Tienen la forma de una matriz rectangular bidimensional (filas y columnas).

!

Cada elemento o casilla de la matriz es un ítem de datos elemental. Es el mínimo elemento lógico de acceso y modificación.

!

Una columna representa un atributo de la entidad:

28

!

Debe tener un nombre único en cada tabla

!

Cada atributo tiene asociado un espacio de valores o dominio

Tema 3. El modelo Relacional

!

!

Un valor nulo indica valor desconocido o no aplicable

!

Su captura puede ser opcional (puede tomar valores nulos) u obligatoria

!

Su número es fijo a priori

Una fila o tupla representa un objeto del mundo real: !

Nunca pueden estar duplicadas

!

Es la mínima unidad de borrado

!

Representa un registro lógico

!

Su número varía según se realicen operaciones de inserción y borrado en la tabla

!

Pueden estar dispuestas en cualquier orden

3.1

Claves

Aparecen debido a la necesidad de identificar de forma unívoca y no ambigua los datos de la base de datos. !

Clave candidata: agrupación de atributos (quizás uno solo) que identifican sin ambigüedad y de forma unívoca todas las posibles tuplas de una tabla. !

Como mínimo, una clave debe tener un atributo. Como máximo, los que tenga la tabla.

!

No debe haber atributos inútiles o superfluos. La idea es que si se elimina algún atributo de la clave candidata, ya no lo es.

!

Siempre hay seguro al menos una clave candidata (la agregación de todos los atributos).

!

Puede haber varias claves candidatas.

!

Clave primaria: se escoge de entre las claves candidatas. Usualmente se prefiere la de menor tamaño.

!

Claves alternativas: el resto de claves candidatas no escogidas como clave primaria.

!

Atributo primo: aquel que forma parte de la clave primaria.

!

Clave ajena: un atributo de una tabla (o agregación de ellos) puede ser clave primaria de otra tabla. !

Mecanismo de relación y enlace de información.

!

Los atributos de una clave ajena pueden o no formar parte de la clave primaria de la tabla a la que pertenecen.

!

En una tabla no es obligatoria la existencia de claves ajenas.

29

Tema 3. El modelo Relacional

4

Reducción de un esquema E-R a tablas

!

Representación tabular de las entidades fuertes: una entidad fuerte se representa mediante una tabla con varias columnas distintas cada una de las cuales corresponde a uno de los atributos de la entidad.

!

Representación tabular de las entidades débiles: una entidad débil, dependiente de una entidad fuerte, se representa mediante una tabla con una columna por cada uno de los atributos de la clave primaria de la entidad fuerte de la que depende más los atributos propios de la entidad débil. Ejemplo: Pertenece Libro

Ejemplar ID

Codigo

Titulo

Numero

Ubicación

La entidad fuerte Libro se representa mediante la siguiente tabla: Tabla: LIBRO CP={codigo} Atr={titulo} CAj={}

La entidad débil Ejemplar se representa mediante la siguiente tabla: Tabla: EJEMPLAR CP={numero, codigo} Atr={ubicación} CAj={codigo} !

Representación tabular de las relaciones: se representa mediante una tabla con una columna por cada atributo formado por la unión de las claves primarias de las entidades que relaciona más los atributos descriptivos de la relación (si los tiene). !

30

Redundancia de tablas: en general, la tabla para la relación que une una entidad débil con su correspondiente entidad fuerte es redundante y no necesita ser representada en una representación tabular de un diagrama E-R.

Tema 3. El modelo Relacional

!

Combinación de tablas: si una entidad es dependiente de otra, se pueden combinar para formar una única tabla consistente en la unión de las columnas de ambas tablas.

!

Atributos multivalorados: para un atributo multivalorado se crea una tabla con una columna que corresponde a la clave primaria de la entidad o de relaciones al que pertenece el atributo multivalorado.

!

Representación tabular de la especialización: hay dos formas; la primera es crear una tabla para la entidad de nivel más alto y para cada entidad de nivel más bajo, crear una tabla que incluya una columna para cada uno de los atributos de esa entidad más una columna por cada atributo de la clave primaria de la entidad de nivel más alto; la segunda, para especializaciones exclusivas y totales, se crea para cada entidad de nivel más bajo, una tabla que incluya una columna para cada atributo de la entidad más una columna por cada atributo de la entidad de nivel más alto.

4.1

Ejemplos

4.1.1

Relación realiza_pedido

En esta relación binaria participan las entidades Cliente y Pedido. Se indica que un cliente puede realizar muchos pedidos, mientras que un pedido concreto corresponde a un cliente. Ambas entidades son fuertes. Realiza_pedido Cliente

NIF

Nombre

Pedido

Fecha

Numero

Tabla: CLIENTE CP={NIF} Atr={Nombre} CAj={}

Tabla: PEDIDO CP={Numero} Atr={fecha, NIF_cliente} CAj={NIF_cliente}

31

Tema 3. El modelo Relacional

En este caso, se debería haber generado una tabla para la entidad PEDIDO y otra para la relación. Sin embargo, serían redundantes y por ello se unen en una sola. La diferencia entre la representación tabular de una entidad débil y de una relación 1:N es que, mientras en la entidad débil la clave de la entidad fuerte pasa a formar parte de la clave de la entidad débil, en el caso de relaciones 1:N, la clave de la entidad que forma parte de la relación pasa a ser un atributo de la tabla.

4.1.2

Relación es_capital

En esta relación, encontramos dos entidades (Nación y Ciudad) que se relacionan 1 a 1. Ambas son fuertes.

Nacion

Ciudad Es_capital

Nombre

Num_hab

Nombre

Tabla: NACION CP={nombre_nacion } Atr={} CAj={}

Tabla: CIUDAD CP={nombre_ciudad } Atr={num_hab} CAj={}

Tabla: ES_CAPITAL CP={nombre_nacion, nombre_ciudad} Atr={} CAj={nombre_nacion, nombre_ciudad}

En este caso, tenemos esta posibilidad de generar dos tablas, sobretodo si hay otras entidades con las que también se relacionan. También se podría haber generado una única tabla conteniendo todos los datos de ambas entidades. 32

Tema 3. El modelo Relacional

4.1.3

Relación vive

En este caso, tenemos una relación muchos a muchos entre dos entidades fuertes (Persona y Vivienda).

Persona

Vivienda Vive

DNI

Nombre

Direccion

Tabla: PERSONA CP={DNI} Atr={nombre} CAj={}

Tabla: VIVIENDA CP={direccion} Atr={} CAj={}

Tabla: VIVE CP={DNI, direccion} Atr={} CAj={DNI, direccion}

4.2

Restricciones

El modelo relacional de datos contempla tres tipos de restricciones: 1.

Integridad de la clave. Ningún atributo de una clave candidata puede tomar valores nulos. Lógicamente, los atributos que forman la clave candidata han de tomar siempre valores distintos para cada posible tupla.

2.

Integridad de referencia o referencial. Sea T1.a un atributo de la tabla T1 que forma parte de una clave ajena para la tabla T2. Es decir, que en T2 existe un atributo 33

Tema 3. El modelo Relacional

definido con el mismo dominio, aunque no obligatoriamente con igual nombre, y que es parte de su clave primaria. Entonces, T1.a debe ser siempre igual a algún valor ya contenido en el atributo referenciado en la tabla T2, o bien tomar un valor nulo. Ejemplo: en la relación entre clientes y pedidos que realiza cada cliente, podemos encontrar las siguientes tablas: PEDIDO

CLIENTES

Numero

Fecha

NIF_cliente

NIF

Nombre

1

1/3/00

24680246

23456789

Sara Redó Corell

2

4/3/00

23456789

13579135

Marta Planells Garcia

3

5/3/00

98765432

24680246

Eduardo Garcia Algarra

4

5/3/00

01234567

98765432

Luis Tarin Paula

En este caso se produce una violación de la integridad referencial, ya que el NIF_cliente en negrita NO corresponde a ninguna tupla de la tabla de CLIENTES.

3.

Otras restricciones de acuerdo con la semántica concreta del problema. Pueden ser sencillas, como la especificación de valores mínimos o máximos que puede tomar un atributo numérico, lista de valores permitidos de un atributo, o más complejas como condiciones sobre valores de los atributos en función de valores de otros atributos de esa u otras tablas. Ejemplos: !

La restricción “el número de la Seguridad Social debe ser un entero positivo menor de 100.000.000” establece una restricción sobre el dominio del atributo.

!

La restricción “el nombre de empleado siempre se ha de conocer” restringe al atributo a no tomar un valor nulo.

4.3

Problemas con las restricciones durante las operaciones

4.3.1

Inserción de una nueva tupla en una tabla

!

Sólo se puede insertar una tupla si todos los atributos de la clave primaria tienen valor no nulo.

!

Sólo se puede insertar una tupla si el conjunto de todos los atributos que forman la clave primaria toma un valor único e inédito hasta el momento en la tabla.

!

Sólo se puede insertar una tupla si todos los atributos que son claves ajenas de otras tablas toman valores ya presentes en dichas tablas o bien nulos.

!

Sólo se puede insertar una tupla si todos los valores de los atributos satisfacen todas las restricciones adicionales que pudieran concernirles.

34

Tema 3. El modelo Relacional

4.3.2

Modificación del valor de algún atributo de una o varias tuplas de una tabla

!

Si el atributo a modificar forma parte de la clave primaria, su valor no puede modificarse a nulo

!

Si el atributo a modificar forma parte de la clave primaria, su valor no puede modificarse a otro tal que la nueva clave primaria ya no sea única en la tabla.

!

Sólo puede modificarse el valor de un atributo si el nuevo valor satisface todas las restricciones adicionales que puedan afectarle.

!

Si el atributo a modificar es parte de una clave ajena en otra tabla, entonces hay que modificar automáticamente el viejo valor que tomaba en dicha tabla por el nuevo valor. Por ejemplo: si el NIF de Sara Redó Corell cambia, deberá cambiar en la tabla Pedido.

4.3.3

Borrado de una o varias tuplas de una tabla.

Al borrar una tupla hay que tener en cuenta que se deben verificar las restricciones de integridad referencial. Es decir, dadas dos relaciones R y S, tal que R tiene una clave ajena CA que hace referencia a S, el borrado de una tupla de S causará una violación de la integridad referencial si existe alguna tupla de R que hace referencia a ella. En este caso, es necesario restaurar la integridad referencial y puede realizarse de dos formas, dependiendo de si existe una relación de entidad débil por existencia: !

Propagar la operación en cascada sobre las tuplas de R que hacen referencia a la tupla de S afectada. Es decir, borrar estas tuplas de R.

!

Modificar a nulo el valor de la clave ajena CA de las tuplas de R que hacen referencia a la tupla de S afectada.

5

Ejercicios

Dado el siguiente diagrama entidad-relación, obtener el modelo relacional correspondiente. Dom={agr_regadio, agr_secano,

Pertenece Provincia

industria, turismo, …}

Población

N Pples_ingresos

ID

Nombre

Nombre

Num_hab

L/m2 Nombre

Meses

35

Tema 3. El modelo Relacional

Dado el siguiente diagrama entidad-relación, obtener el modelo relacional correspondiente.

DNI Nombre Num.S.S. Calibr_campo

N.factura Fecha_ini Fecha_fin Descripción

Realiza Personal

Trabajo Solicita Mantenimiento Utiliza

Fecha_ult_rev

NIF

Aparato

Cliente

Numserie Modelo

Se alquila Alquila N.factura Fecha_ini Fecha_fin Descripción

Alquiler

Obtener el modelo relacional correspondiente al diagrama entidad-relación del segundo ejercicio del tema anterior.

Obtener el modelo relacional correspondiente al diagrama entidad-relación del último ejercicio del tema anterior.

36

Tema 4. Teoría de la normalización 1

Introducción

Cuando se diseña una base de datos mediante el modelo relacional, al igual que ocurre en otros modelos de datos, tenemos distintas alternativas, es decir, podemos obtener diferentes esquemas relacionales y no todos son equivalentes, ya que algunos van a representar la realidad mejor que otros. Es necesario conocer qué propiedades debe tener un esquema relacional para representar adecuadamente una realidad y cuáles son los problemas que se pueden derivar de un diseño inadecuado. El esquema relacional puede obtenerse de dos formas distintas: !

Directamente a partir de la observación de nuestro universo del discurso, donde especificamos conjuntos de atributos, relaciones y restricciones que corresponden a los observados en el mundo real.

!

Realizando el proceso de diseño en dos fases, primero el diseño conceptual (E/R) obteniendo el esquema conceptual y posteriormente transformar éste a un esquema relacional, siguiendo algunas reglas generales, que fueron dadas anteriormente.

La teoría de la Normalización es un método objetivo y riguroso que se aplica en el diseño de bases de datos relacionales y que nos permite detectar y corregir posibles errores de diseño. Algunos problemas que se pueden presentar son: !

Incapacidad para almacenar ciertos hechos

!

Redundancias y por tanto, posibilidad de incoherencias

!

Ambigüedades

!

Pérdida de información

!

Pérdida de dependencias funcionales, es decir, ciertas restricciones de integridad que dan lugar a interdependencias entre los datos.

!

Aparición en la BD de estados no válidos, es decir, anomalías de inserción, borrado y modificación.

En conclusión, el esquema relacional obtenido debe ser analizado para comprobar que no presenta los problemas anteriores. Para ello, veremos en primer lugar, algunos ejemplos de anomalías que se pueden presentar. Después, introduciremos las formas normales y las aplicaremos en un ejemplo.

Tema 4. Teoría de la Normalización

2

Ejemplos de anomalías que se pueden presentar

Analicemos la siguiente relación: ESCRIBE

AUTOR

NACIONALIDAD

COD_LIBRO

TITULO

EDITORIAL

AÑO

Date, C.

Norteamericana

98987

Database

Addison

1990

Date, C.

Norteamericana

97777

SQL Stan

Addison, W.

1986

Date, C.

Norteamericana

98987

Guide for

Addison, W.

1988

Codd,E.

Norteamericana

7890

Relational

Addison,W.

1990

Gardarin

Francesa

12345

Basi Dati

Paraninfo

1986

Gardarin

Francesa

67890

Comp BD

Eyrolles

1984

Valduriez

Francesa

67890

Comp BD

Eyrolles

1984

Kim,W.

Norteamericana

11223

BD OO

ACM

1989

Lochovsky

Canadiense

11223

BD OO

ACM

1989

Esta relación almacena datos de autores y de libros. Algunos problemas son: !

Redundancia, ya que la nacionalidad del autor se repite por cada ocurrencia del mismo. Lo mismo sucede cuando un libro tiene más de un autor, se repite la editorial y el año de publicación.

!

Anomalías de modificación, es fácil cambiar el nombre de una editorial en una tupla sin modificar el resto de las que corresponden al mismo libro, lo que da lugar a incoherencias.

!

Anomalías de inserción, ya que si queremos añadir información de algún autor, del que no hubiera ningún libro en la base datos, no sería posible, ya que cod_libro es parte de la clave primaria de la relación (regla de integridad de la entidad). La inserción de un libro, que tiene dos autores obliga a insertar dos tuplas en la relación.

!

Anomalías de borrado, ya que si queremos eliminar un cierto libro, deberíamos perder los datos de su autor y viceversa.

En los casos anteriores, se deja en manos del usuario manejar la integridad de la base de datos.

En el ejemplo anterior, el conjunto de las siguientes relaciones no presenta estos problemas: LIBRO( cod_libro, titulo, editorial, año ) AUTOR( nombre, nacionalidad )

38

Tema 4. Teoría de la Normalización

ESCRIBE( cod_libro, nombre )

La normalización introduce una técnica formal para diseñar bases de datos relacionales, y permite mecanizar parte del proceso al disponer de algoritmos de normalización. Una observación importante es que las anomalías antes descritas se producen en procesos de actualización y no en procesos de consulta. La normalización penaliza las consultas, al disminuir la eficiencia, ya que la normalización aumenta el número de relaciones presentes en la base de datos, por lo que una determinada consulta puede llevar consigo el acceso a varias tablas, lo que aumenta el costo de ésta.

3

Noción intuitiva de las formas normales

La normalización tiene como objetivo obtener esquemas relacionales que cumplan determinadas condiciones, a través de las formas normales.

!

Primera Forma Normal (1FN) fue introducida por Codd, en su primer trabajo. Es una restricción inherente al modelo relacional por lo que su cumplimiento es obligatorio. Consiste en la prohibición de que en una relación existan grupos repetitivos, es decir, un atributo no puede tomar más de un valor del dominio subyacente.

Si tenemos la relación AMIGO(nombre, direccion, fecha_cumpleaños, num_telefono), siendo el atributo num_telefono multivaluado, esta relación no está en 1FN. Sin embargo, este conjunto de relaciones sí está en 1FN: AMIGO(nombre, direccion, fecha_cumpleaños) TELEFONOS(nombre, num_telefono)

!

Segunda Forma Normal (2FN), fue introducida por Codd. Una relación está en 2FN, si además de estar en 1FN, todos los atributos que no forman parte de ninguna clave candidata suministran información acerca de la clave completa.

Para la relación PRESTAMO (num_socio, nombre_socio, cod_libro, fec_prest, editorial, país) las claves candidatas son: (num_socio, cod_libro) y (nombre_socio, cod_libro)

Se puede observar que ciertos atributos que no forman parte de las claves candidatas, tal como la editorial, constituye información acerca del libro, pero no acerca de la clave completa. Luego, la relación PRESTAMO no se encuentra en 2FN.

La solución es descomponer esta relación en las siguientes: 39

Tema 4. Teoría de la Normalización

PRESTAMO1( num_socio, nombre_socio, cod_libro, fec_prest ) LIBRO( cod_libro, editorial, país )

En la relación PRESTAMO1, el único atributo que no forma parte de las claves candidatas es fec_prest, pero suministra información acerca de la clave completa. Por lo que está en 2FN. En la relación LIBRO, la clave es cod_libro y los dos atributos editorial y país suministran información de la clave completa. Por lo tanto, está en 2FN. Una relación que está formada por un único atributo está en 2FN.

!

Tercera Forma Normal (3FN), propuesta por Codd. Una relación está en 3FN, si además de estar en 2FN, los atributos que no forman parte de ninguna clave candidata facilitan información sólo acerca de la(s) clave(s) y no acerca de otros atributos.

En la relación PRESTAMO1, el atributo fec_prest facilita información acerca de las claves, ya que no existen más atributos. Por tanto, está en 3FN. En la relación LIBRO, el atributo país entrega información acerca de la editorial que publica el libro, por lo que no está en 3FN.

La solución es descomponerla en: LIBRO1( cod_libro, editorial ) EDITORIAL( editorial, país ), que están en 3FN, ya que todo atributo no clave facilita información acerca de la clave.

!

Forma Normal de Boyce y Codd (FNBC). La relación PRESTAMO1, que está en 3FN, todavía presenta anomalías, ya que num_socio y nombre_socio, se repiten innecesariamente por cada cod_libro. Una relación está en FNBC si y solo si, todos los atributos de las claves candidatas informan acerca del resto de claves candidatas completas. En la relación PRESTAMO1, num_socio es información acerca de nombre_socio y viceversa. Ninguno de estos atributos son clave (aunque formen parte de la clave). Para solucionarlo la descomponemos: SOCIO( num_socio, nombre_socio ) PRESTAMO2( num_socio, cod_libro, fec_prest ), que están en FNBC.

Hasta ahora nuestro esquema relacional está compuesto por las siguientes relaciones en FNBC:

40

Tema 4. Teoría de la Normalización

LIBRO1( cod_libro, editorial ) EDITORIAL( editorial, país ) SOCIO( num_socio, nombre_socio ) PRESTAMO2( num_socio, cod_libro, fec_prest )

La teoría de la normalización se basa en restricciones definidas sobre los atributos de una relación. que son conocidas como dependencias funcionales, relacionadas con la 2FN y 3FN y FNBC. Sean a y b atributos de una misma tabla o relación T. Se dice que b es funcionalmente dependiente de a y se denota como T.a->T.b si todo posible valor de a tiene asociado un único valor de b, es decir, en todas las tuplas de T en las que el atributo a toma el mismo valor v1, el atributo b toma también un mismo valor v2.

4

Ejercicios

Dada la relación R(estudiante, nro_matricula, curso, centro, profesor, texto) con las siguientes restricciones: a)

Un estudiante puede estar matriculado de varios cursos

b)

Un estudiante tiene un número de matricula distinto para cada curso en el que está matriculado

c)

Un curso se imparte en un solo centro

d)

El número de matricula identifica al centro en el que se imparte el curso y al curso mismo

e)

Un curso es impartido por un solo profesor, pero un profesor puede impartir varios cursos

f)

Un curso de apoya en distintos textos y un mismo texto puede servir de soporte a varios cursos

Reducir el esquema anterior a un conjunto equivalente de relaciones en FNBC

Comprobar si los modelos relacionales generados en el tema 3 están en FNBC.

41

Unidad temática 2: Gestión de Bases de Datos Relacionales Objetivos -

Conocer las principales características del lenguaje SQL

-

Ser capaces de realizar consultas sobre datos alfanuméricos utilizando SQL

-

Ser capaces de crear tablas sencillas con SQL

Contenidos Tema 5. Introducción al lenguaje SQL Tema 6. Lenguaje de manipulación de datos Tema 7. Lenguaje de definición de datos

Tema 5: Introducción al lenguaje SQL 1

Introducción

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de base de datos normalizado, utilizado por muchos sistemas de bases de datos relacionales. Sus principales características son las siguientes: -

SQL es un lenguaje declarativo, es decir, el usuario expresa el resultado que desea obtener sin especificar cómo el sistema debe operar para calcular este resultado. El lenguaje es sencillo y es accesible a usuarios no expertos.

-

SQL se basa en fundamentos matemáticos. El conjunto de operaciones que se pueden realizar con los datos están definidas por dos lenguajes formales equivalentes: el cálculo relacional y el álgebra relacional.

-

La simplicidad de SQL presenta un inconveniente que consiste en que, en ocasiones, su expresividad no es suficiente para obtener el resultado que el usuario desea.

El lenguaje SQL está compuesto por comandos, cláusulas, operadores y funciones de agregado. Estos elementos se combinan en las instrucciones para crear, actualizar y manipular las bases de datos. En este tema veremos estos elementos de forma general para profundizar en ellos en los próximos temas.

2

Comandos

Existen dos tipos de comandos SQL: •

los DDL (Data Definition Language) o LDD que permiten crear y definir nuevas bases de datos, campos e índices.

•

los DML (Data Manipulation Language) o LMD que permiten generar consultas para ordenar, filtrar y extraer datos de la base de datos.

Los comandos DDL son: Comando

Descripción

CREATE

Utilizado para crear nuevas tablas, campos e índices

DROP

Empleado para eliminar tablas e índices

ALTER

Utilizado para modificar las tablas agregando campos o cambiando su definición

Tema 5. Introducción al lenguaje SQL

Los comandos DML se resumen en: Comando

Descripción

SELECT

Utilizado para consultar registros de la base de datos que satisfagan un criterio determinado

INSERT

Utilizado para insertar nuevos datos en la base de datos

UPDATE

Utilizado para modificar los valores de los campos y registros especificados

DELETE

Utilizado para eliminar registros de una tabla de una base de datos

3

Cláusulas

Las cláusulas son condiciones de modificación utilizadas en los comandos para definir los datos que se desea seleccionar o manipular. Un resumen de las clausulas disponibles en SQL son: Cláusula

Descripción

FROM

Utilizada para especificar la tabla de la cual se van a seleccionar los registros

WHERE

Utilizada para especificar las condiciones que deben reunir los registros que se van a seleccionar

GROUP BY

Utilizada para separar los registros seleccionados en grupos específicos

HAVING

Utilizada para expresar la condición que debe satisfacer cada grupo

ORDER BY

Utilizada para ordenar los registros seleccionados de acuerdo con un orden específico

4

Operadores Lógicos

Los operadores lógicos que se pueden utilizar en las cláusulas son: Operador

Uso

AND

Es el "y" lógico. Evalua dos condiciones y devuelve verdadero sólo si ambas son ciertas.

OR

Es el "o" lógico. Evalúa dos condiciones y devuelve verdadero si alguna de las dos es cierta.

NOT

Negación lógica. Devuelve el valor contrario de la expresión.

46

Tema 5. Introducción al lenguaje SQL

5

Operadores de Comparación

Los operadores de comparación son: Operador

Uso

<

Menor que

>

Mayor que



Distinto de

=

Mayor o Igual que

=

Igual que

BETWEEN

Utilizado para especificar un intervalo de valores.

LIKE

Utilizado en la comparación de un modelo

IN

Utilizado para especificar registros de una base de datos

6

Funciones de Agregado

Las funciones de agregado se usan dentro de una cláusula SELECT donde se han agrupado los registros para devolver un único valor por cada grupo de registros. Las más usuales son: Función

Descripción

AVG

Utilizada para calcular el promedio de los valores de un campo determinado

COUNT

Utilizada para devolver el número de registros de la selección

SUM

Utilizada para devolver la suma de todos los valores de un campo determinado

MAX

Utilizada para devolver el valor más alto de un campo especificado

MIN

Utilizada para devolver el valor más bajo de un campo especificado

7

Esquema a utilizar

En este apartado daremos la definición de las tablas a utilizar, tanto en los ejemplos de los próximos temas como en las prácticas de laboratorio. Este esquema está compuesto por 7 tablas que representan una zona rural con dos lagos y tres municipios, en los que se encuentran diversas casas rurales y servicios como hospital, supermercados, etc., todo ello

47

Tema 5. Introducción al lenguaje SQL

comunicado a través de distintas carreteras. A continuación se presenta un croquis de la región a la que se refieren los datos de la base de datos:

Lago Abis

C3 Abiside C4

C2 Abis

C1

Lago Bernacle

C5

Bernacle

Seguidamente, se muestra la descripción de las tablas, que también podemos obtener mediante el comando DESCRIBE .

•

Tabla CASA_RURAL

Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

------------------------- -------- ---CODIGO

NOT NULL CHAR(10)

DUENYO

NOT NULL VARCHAR2(40)

DIRECCION

NOT NULL VARCHAR2(30)

TELEFONO

NOT NULL VARCHAR2(9)

EMAIL

Clave primaria

VARCHAR2(30)

PRECIO

NOT NULL NUMBER(4,2)

FECHA_CONSTRUCCION

NOT NULL DATE

FECHA_REHABILITACION MUNICIPIO DESCRIPCION 48

DATE NOT NULL CHAR(10)

Clave ajena->MUNICIPIO

VARCHAR2(100)

Tema 5. Introducción al lenguaje SQL

LOCALIZACION

MDSYS.GEOMETRY

CODIGO es un identificador de cada casa. DUENYO almacena el nombre del dueño de la casa. DIRECCION indica la dirección de la casa. TELEFONO y EMAIL son los puntos de contacto para poder realizar una reserva. PRECIO indica lo que cuesta el alquiler de la casa completa. FECHA_CONSTRUCCION y FECHA_REHABILITACION son las fechas de construcción y de la última rehabilitación (si ha lugar) de la casa. MUNICIPIO es el código del municipio donde está la casa. DESCRIPCION almacena las características de la casa, como por ejemplo, la disponibilidad de garaje, cocina totalmente equipada, etc. Por último, LOCALIZACION indica las coordenadas de la casa. Es importante comentar el hecho de que en esta tabla se ha representado su relación con el municipio donde se encuentra cada casa de forma explícita, a través de una clave ajena. También podría extraerse esta relación a través de una consulta de tipo espacial, como se hará, por ejemplo, para saber si una carretera pasa por un municipio. •

Tabla HABITACION

Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

------------------------- -------- ---CODIGO

NOT NULL CHAR(2)

NUM_PLAZAS

NOT NULL NUMBER(2)

BANYO

NOT NULL CHAR(1)

PRECIO_NOCHE

NOT NULL NUMBER(4,2)

PRECIO_DTO_3

NUMBER(4,2)

DESCRIPCION

VARCHAR2(100)

COD_CASA

Clave primaria

IN ('S','N')

NOT NULL CHAR(10) Clave primaria Clave ajena->CASA_RURAL

CODIGO es el identificador de cada habitación dentro de la casa COD_CASA. NUM_PLAZAS indica el número de plazas de esta habitación. BANYO indica si la habitación tiene baño ('S') o no ('N'). PRECIO_NOCHE da el precio de esta habitación por noche y PRECIO_DTO_3 indica el precio en el caso de que la estancia supere los tres días. DESCRIPCION, como en el caso anterior, almacena las características de una habitación. •

Tabla MUNICIPIO

Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

------------------------- -------- ---CODIGO

NOT NULL CHAR(10)

Clave primaria

CODIGO_POSTAL

NOT NULL NUMBER(5)

NOMBRE

NOT NULL VARCHAR2(30) 49

Tema 5. Introducción al lenguaje SQL

GEOMETRIA

MDSYS.GEOMETRY

CODIGO es el identificador de cada municipio. CODIGO_POSTAL indica su código postal y NOMBRE, su nombre. GEOMETRIA describe un polígono que representa al municipio.

•

Tabla TIPO_SERVICIO

Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

------------------------- -------- ---TIPO

NOT NULL CHAR(15)

DESCRIPCION

Clave primaria

VARCHAR2(30)

Esta tabla recoge los servicios que puedan resultar necesarios. Por ejemplo, supermercado, centro de salud, hospital, farmacia, etc. A cada uno de ellos, se le asigna un código. •

Tabla SERVICIO

Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

-------------------- -------- ---CODIGO

NOT NULL NUMBER(3)

TIPO

CHAR(15)

Clave ajena->TIPO_SERVICIO

DESCRIPCION

VARCHAR2(50)

LOCALIZACION

MDSYS.GEOMETRY

Indica el tipo (TIPO) y descripción (DESCRIPCION) de un servicio, así como sus coordenadas (LOCALIZACION).

•

Tabla CARRETERA

Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

------------------------------ -------- ---CODIGO

NOT NULL CHAR(10)

DESCRIPCION

VARCHAR2(50)

GEOMETRIA

MDSYS.GEOMETRY

Indica el código de carretera y su descripción (CODIGO y DESCRIPCION) así como un conjunto de líneas que representan su geometría (GEOMETRIA).

50

Tema 5. Introducción al lenguaje SQL

•

Tabla LAGO

Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

------------------------------ -------- ---CODIGO

NOT NULL CHAR(10)

DESCRIPCION

VARCHAR2(50)

GEOMETRIA

MDSYS.GEOMETRY

Indica el código de lago y su descripción (CODIGO y DESCRIPCION) así como un polígono que representa su geometría (GEOMETRIA).

En el anexo I se listan todos los datos que contienen las tablas.

51

Tema 6: Lenguaje de Manipulación de Datos 1

Introducción

El lenguaje de manipulación de datos comprende las consultas de selección y las operaciones de inserción, borrado y modificación de datos de las tablas. Las consultas de selección se utilizan para indicar al motor de datos que devuelva información de las bases de datos. Esta información es devuelta en forma de conjunto de registros. Las consultas de acción son aquellas que no devuelven ningún registro, son las encargadas de acciones como añadir y borrar y modificar registros.

2 2.1

Consultas de selección Consultas básicas

La sintaxis básica de una consulta de selección es la siguiente: SELECT Campos FROM Tabla; donde campos es la lista de campos que se deseen recuperar y tabla es el origen de los mismos. Por ejemplo: SELECT duenyo, telefono FROM casa_rural; Esta consulta devuelve un conjunto de registros con el campo duenyo y teléfono de la tabla casa_rural.

2.2

Ordenar los registros

Adicionalmente se puede especificar el orden en que se desean recuperar los registros de las tablas mediante la claúsula ORDER BY Lista de Campos, donde Lista de campos representa los campos a ordenar. Ejemplo: SELECT duenyo, direccion, telefono FROM casa_rural ORDER BY duenyo; Esta consulta devuelve los campos duenyo, direccion, telefono de la tabla casa_rural ordenados por el campo duenyo.

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

Se pueden ordenar los registros por más de un campo, como por ejemplo: SELECT duenyo, direccion, telefono FROM casa_rural ORDER BY duenyo, precio; Incluso se puede especificar el orden de los registros: ascendente mediante la claúsula (ASC -se toma este valor por defecto) ó descendente (DESC) SELECT duenyo, direccion, telefono FROM casa_rural ORDER BY duenyo ASC, precio DESC;

2.3

Consultas con Predicado

El predicado se incluye entre la claúsula y el primer nombre del campo a recuperar, los posibles predicados son:

Predicado

Descripción

ALL

Devuelve todos los campos de la tabla

TOP

Devuelve un determinado número de registros de la tabla

DISTINCT

Omite los registros cuyos campos seleccionados coincidan totalmente

2.3.1

ALL

Si no se incluye ninguno de los predicados se asume ALL. Se seleccionan todos los registros que cumplen las condiciones de la instrucción SQL. No es conveniente abusar de este predicado ya que obligamos al motor de la base de datos a analizar la estructura de la tabla para averiguar los campos que contiene, es mucho más rápido indicar el listado de campos deseados. SELECT ALL FROM habitacion; SELECT * FROM habitacion;

2.3.2

TOP

Devuelve un cierto número de registros a partir del principio o del final de un rango especificado por una cláusula ORDER BY. Supongamos que queremos recuperar los dueños de las 5 casas más caras: SELECT TOP 5 duenyo FROM casa_rural ORDER BY precio DESC;

54

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

Si no se incluye la cláusula ORDER BY, la consulta devolverá un conjunto arbitrario de 25 registros de la tabla casa_rural. El predicado TOP no elige entre valores iguales. En el ejemplo anterior, si la casa número 5 y la 6 tienen el mismo precio, la consulta devolverá 6 registros. Se puede utilizar la palabra reservada PERCENT para devolver un cierto porcentaje de registros que caen al principio o al final de un rango especificado por la cláusula ORDER BY. Supongamos que en lugar de las 5 casas más caras deseamos el 10 por ciento de las casas: SELECT TOP 10 PERCENT duenyo FROM casa_rural ORDER BY precio DESC; El valor que va a continuación de TOP debe ser un entero sin signo.

2.3.3

DISTINCT

Omite los registros que contienen datos duplicados en los campos seleccionados. Para que los valores de cada campo listado en la instrucción SELECT se incluyan en la consulta deben ser únicos. Por ejemplo, varias casas de la tabla casa_rural pueden tener el mismo dueño. Si ejecutamos la siguiente instrucción SQL, devolverá un único registro por cada dueño diferente: SELECT DISTINCT duenyo FROM casa_rural; En otras palabras, el predicado DISTINCT devuelve aquellos registros cuyos campos indicados en la cláusula SELECT posean un contenido diferente.

2.4

Alias

En determinadas circunstancias es necesario asignar un nombre a alguna columna determinada del resultado de una consulta. Para ello, podemos utilizar la palabra reservada AS que se encarga de asignar el nombre que deseamos a la columna indicada. Tomando como referencia el ejemplo anterior podemos hacer que la columna devuelta por la consulta, en lugar de llamarse duenyo (igual que el campo devuelto) se llame Persona de contacto. En este caso procederíamos de la siguiente forma: SELECT DISTINCT duenyo AS “Persona de contacto” FROM casa_rural; Se consigue el mismo efecto utilizando la siguiente consulta: SELECT DISTINCT duenyo “Persona de contacto” FROM casa_rural;

55

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

2.5

Criterios de Selección

En el apartado anterior se vio la forma de recuperar registros de las tablas. Sin embargo, se devolvían todos los registros de la mencionada tabla. A lo largo de este apartado se estudiarán las posibilidades de filtrar los registros con el fin de recuperar solamente aquellos que cumplan unas condiciones preestablecidas. Antes de comenzar el desarrollo de este apartado hay que recalcar que: !

cada vez que se desee establecer una condición referida a un campo de texto la condición de búsqueda debe ir encerrada entre comillas simples; se tiene en cuenta la diferencia entre mayúsculas y minúsculas

!

las fechas se deben escribir siempre en formato dd/mm/aa donde dd representa el día, mm el mes y aa el año, se puede utilizar la barra (/) o el guión (-) y además la fecha debe ir encerrada entre comillas simples (‘). Por ejemplo si deseamos referirnos al día 3 de Septiembre de 1995 deberemos hacerlo de la siguiente forma; ‘09-03-95’ ó ‘9-395’ ó ‘9/3/95’.

2.5.1

La cláusula WHERE

La cláusula WHERE puede usarse para determinar qué registros de las tablas enumeradas en la cláusula FROM aparecerán en los resultados de la instrucción SELECT. Después de escribir esta cláusula se deben especificar las condiciones que se expondrán en los apartados siguientes. Si no se emplea esta cláusula, la consulta devolverá todas las filas de la tabla. WHERE es opcional, pero cuando aparece debe ir a continuación de FROM.

2.5.2

Operadores de comparación

Como ya comentamos, los operadores de comparación disponibles en SQL son: =, , =, (distinto). Veamos algunos ejemplos: Obtener el dueño y el precio de las casas que valgan menos de 300 euros SELECT duenyo, precio FROM casa_rural WHERE precio < 300;

Obtener el código de las casas y el código de las habitaciones que tengan más de dos plazas SELECT cod_casa, codigo FROM habitacion WHERE num_plazas > 2;

Obtener el dueño y la dirección de construcción sea posterior a 01/10/1994 SELECT duenyo, direccion 56

las

casas

cuya

fecha

de

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

FROM casa_rural WHERE fecha_construccion > ‘01/10/94’;

Obtener el código de la casa y de las habitaciones que tengan baño SELECT cod_casa, codigo FROM habitacion WHERE banyo = 'S';

2.5.3

Operadores Lógicos

Los operadores lógicos soportados por SQL son, entre otros: AND, OR, NOT. A excepción de NOT todos poseen la siguiente sintaxis: operador donde expresión1 y expresión2 son las condiciones a evaluar. El resultado de la operación varía en función del operador lógico. La tabla adjunta muestra los diferentes posibles resultados para AND y OR:



Operador



Resultado

Verdad

AND

Falso

Falso

Verdad

AND

Verdad

Verdad

Falso

AND

Verdad

Falso

Falso

AND

Falso

Falso

Verdad

OR

Falso

Verdad

Verdad

OR

Verdad

Verdad

Falso

OR

Verdad

Verdad

Falso

OR

Falso

Falso

Si a cualquiera de las anteriores condiciones le anteponemos el operador NOT el resultado de la operación será el contrario al devuelto sin el operador NOT. Veamos algunos ejemplos.

Obtener el código de las casas cuyo precio oscila entre 200 y 300 euros SELECT codigo FROM casa_rural WHERE precio > 200 AND precio < 300;

57

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

Obtener el código de las casas cuyo precio oscila entre 200 y 300 euros o su fecha de construcción es posterior al año 1994. SELECT codigo FROM casa_rural WHERE (precio > 200 AND precio < 300) OR fecha_construccion >= ‘01/01/95’;

Obtener todos Supermercado.

los

datos

de

los

tipo

de

servicio

diferentes

a

SELECT * FROM tipo_servicio WHERE NOT descripcion=’Supermercado’;

Obtener todos los datos de las habitaciones cuyo precio por noche esté entre 50 y 60 euros o cuyo precio con descuento esté entre 40 y 50 euros. SELECT * FROM habitacion WHERE (precio_noche > 50 AND precio_noche < 60) OR (precio_dto_3 > 40 AND precio_dto_3 < 50);

2.5.4

Intervalos de Valores

Para indicar que deseamos recuperar los registros según el intervalo de valores de un campo emplearemos el operador Between cuya sintaxis es: campo [Not] Between valor1 And valor2 (la condición Not es opcional) En este caso la consulta devolvería los registros que contengan en "campo" un valor incluido en el intervalo valor1, valor2 (ambos inclusive). Si anteponemos la condición Not devolverá aquellos valores no incluidos en el intervalo. Veamos algunos ejemplos:

Obtener las casas cuyo precio oscila entre 200 y 300 euros SELECT codigo FROM casa_rural WHERE precio BETWEEN 200 AND 300;

Obtener el nombre y el código postal de los municipios cuyo nombre está entre Ab y As

58

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

SELECT nombre, codigo_postal FROM municipio WHERE nombre BETWEEN ‘Ab’ AND ‘As’;

Obtener las casas cuya fecha de construcción oscila entre los años 1989 y 1992 SELECT codigo FROM casa_rural WHERE fecha_construccion BETWEEN ‘01/01/89’ AND ‘31/12/92’;

2.5.5

El Operador Like

Se utiliza para comparar una expresión de cadena con un modelo en una expresión SQL. Su sintaxis es: expresión Like modelo donde expresión es un campo y modelo es una cadena contra la que se compara expresión. Se puede utilizar el operador Like para encontrar valores en los campos que coincidan con el modelo especificado. Por modelo puede especificar un valor completo (Ana María), o se pueden utilizar caracteres comodín como los reconocidos por el sistema operativo para encontrar un rango de valores (Like An%). El operador Like se puede utilizar en una expresión para comparar un valor de un campo con una expresión de cadena. Por ejemplo, si introduce Like C% en una consulta SQL, la consulta devuelve todos los valores de campo que comiencen por la letra C. El ejemplo siguiente devuelve los datos que comienzan con la letra P seguido de cualquier letra entre A y F y de tres dígitos: Like 'P[A-F]###' Este ejemplo devuelve los campos cuyo contenido empiece con una letra de la A a la D seguidas de cualquier cadena. Like '[A-D]%' En la tabla siguiente se muestra cómo utilizar el operador Like para comparar expresiones con diferentes modelos.

Tipo de coincidencia

Modelo Planteado Coincide

No coincide

Varios caracteres

'a%a'

'aa', 'aBa', 'aBBBa'

'aBC'

Carácter especial

'a[%]a'

'a%a'

'aaa'

Varios caracteres

'ab%'

'abcdefg', 'abc'

'cab', 'aab'

Un solo carácter

'a?a'

'aaa', 'a3a', 'aBa'

'aBBBa'

Un solo dígito

'a#a'

'a0a', 'a1a', 'a2a'

'aaa', 'a10a' 59

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

Rango de caracteres

'[a-z]'

'f', 'p', 'j'

'2', '&'

Fuera de un rango

'[!a-z]'

'9', '&', '%'

'b', 'a'

Distinto de un dígito

'[!0-9]'

'A', 'a', '&', '~'

'0', '1', '9'

Combinada

'a[!b-m]#'

'An9', 'az0', 'a99'

'abc', 'aj0'

Obtener el dueño de las casas que disponen de frigorifico SELECT duenyo FROM casa_rural WHERE descripcion LIKE '%frigorifico%';

2.5.6

El Operador In

Este operador devuelve aquellos registros cuyo campo indicado coincide con alguno de los incluidos en una lista. Su sintaxis es: expresión [Not] In(valor1, valor2, . . .) Por ejemplo, la siguiente consulta devuelve el nombre de los municipios cuyo código postal pertenezca al conjunto {99991, 99993}: SELECT nombre FROM municipio WHERE codigo_postal IN (99991, 99993);

2.6 2.6.1

Agrupamiento de Registros GROUP BY

Combina los registros con valores idénticos en la lista de campos especificados, en un único registro. Para cada registro se crea un valor sumario si se incluye una función SQL agregada, como por ejemplo Sum o Count, en la instrucción SELECT. Su sintaxis es: SELECT campos FROM tabla WHERE criterio GROUP BY campos del grupo GROUP BY es opcional. Los valores de resumen se omiten si no existe una función SQL agregada en la instrucción SELECT. Los valores Null en los campos GROUP BY se agrupan y no se omiten. No obstante, los valores Null no se evalúan en ninguna de las funciones SQL agregadas. Se utiliza la cláusula WHERE para excluir aquellas filas que no desea agrupar, y la cláusula HAVING para filtrar los registros una vez agrupados. Un campo de la lista de campos GROUP BY puede referirse a cualquier campo de las tablas que aparecen en la cláusula FROM, incluso si el campo no esta incluido en la instrucción SELECT, siempre y cuando la instrucción SELECT incluya al menos una función SQL agregada.

60

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

Todos los campos de la lista de campos de SELECT deben incluirse en la cláusula GROUP BY o como argumentos de una función SQL agregada. Por ejemplo, la siguiente consulta obtiene para cada casa, el número total de plazas de todas sus habitaciones: SELECT cod_casa, SUM(num_plazas) FROM habitacion GROUP BY cod_casa; Una vez que GROUP BY ha combinado los registros, HAVING muestra cualquier registro agrupado por la cláusula GROUP BY que satisfaga las condiciones de la cláusula HAVING. HAVING es similar a WHERE, determina qué registros se seleccionan. Una vez que los registros se han agrupado utilizando GROUP BY, HAVING determina cuáles de ellos se van a mostrar. Por ejemplo, la siguiente consulta obtiene los mismos datos que la consulta anterior, pero sólo de aquellas casas en las que haya al menos 6 plazas y el máximo a pagar por noche de una habitación sean 90 euros: SELECT cod_casa, SUM(num_plazas) FROM habitacion GROUP BY cod_casa HAVING SUM(num_plazas) > 6 AND MAX(precio_noche) 100; Si no se indica lo contrario, no se devuelven registros duplicados cuando se utiliza la operación UNION, no obstante puede incluir el predicado ALL para asegurar que se devuelven todos los registros. Esto hace que la consulta se ejecute más rápidamente. Todas las consultas en una operación UNION deben pedir el mismo número de campos, no obstante los campos no tienen porqué tener el mismo tamaño o el mismo tipo de datos. Se puede utilizar una cláusula GROUP BY y/o HAVING en cada argumento consulta para agrupar los datos devueltos. Puede utilizar una cláusula ORDER BY al final del último argumento consulta para visualizar los datos devueltos en un orden específico.

3

SubConsultas

Una subconsulta es una instrucción SELECT anidada dentro de una instrucción SELECT, SELECT...INTO, INSERT...INTO, DELETE, o UPDATE o dentro de otra subconsulta. Puede utilizar tres formas de sintaxis para crear una subconsulta: -

comparación [ANY | ALL | SOME] (instrucción sql) 65

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

-

expresión [NOT] IN (instrucción sql)

-

[NOT] EXISTS (instrucción sql)

donde: !

comparación: es una expresión y un operador de comparación que compara la expresión con el resultado de la subconsulta.

!

expresión: es una expresión por la que se busca el conjunto resultante de la subconsulta.

!

instrucción sql: es una instrucción SELECT, que sigue el mismo formato y reglas que cualquier otra instrucción SELECT. Debe ir entre paréntesis.

Se puede utilizar una subconsulta en lugar de una expresión en la lista de campos de una instrucción SELECT o en una cláusula WHERE o HAVING. En una subconsulta, se utiliza una instrucción SELECT para proporcionar un conjunto de uno o más valores especificados para evaluar en la expresión de la cláusula WHERE o HAVING.

3.1

ANY, SOME

Se puede utilizar el predicado ANY o SOME, los cuales son sinónimos, para recuperar registros de la consulta principal, que satisfagan la comparación con cualquier otro registro recuperado en la subconsulta. El ejemplo siguiente devuelve el código de todas las casas rurales en las que hay una habitación cuyo precio sea mayor que el precio total de cualquier casa cuya fecha de construcción sea posterior al año 1992: SELECT DISTINCT cod_casa FROM habitacion WHERE precio_noche > ANY (SELECT precio FROM casa_rural WHERE fecha_construccion >= ‘01/01/1993’);

3.2

ALL

El predicado ALL se utiliza para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal que satisfacen la comparación con todos los registros recuperados en la subconsulta. Si se cambia ANY por ALL en el ejemplo anterior, la consulta devolverá únicamente aquellas casas en las que haya una habitación cuyo precio sea mayor que el de todas las casas construidas después de 1992. Esto es mucho más restrictivo.

3.3

IN

El predicado IN se emplea para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal para los que algunos registros de la subconsulta contienen un valor igual. El ejemplo siguiente obtiene el nombre del dueño de las casas que tienen alguna habitación con baño: SELECT duenyo FROM casa_rural WHERE codigo IN (SELECT cod_casa 66

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

FROM habitacion WHERE banyo='S');

Inversamente se puede utilizar NOT IN para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal para los que no hay ningún registro de la subconsulta que contenga un valor igual.

3.4

EXISTS

El predicado EXISTS (con la palabra reservada NOT opcional) se utiliza en comparaciones de verdad/falso para determinar si la subconsulta devuelve algún registro. Se puede utilizar también el alias del nombre de la tabla en una subconsulta para referirse a tablas listadas en la cláusula FROM fuera de la subconsulta. El ejemplo siguiente corresponde a la misma consulta anterior: SELECT duenyo FROM casa_rural c WHERE EXISTS (SELECT cod_casa FROM habitacion WHERE banyo='S' AND cod_casa=c.codigo);

3.5

Ejemplos

Obtener el código de la casa (ordenado y sin repetir) habitaciones cuyo precio por noche sea mayor de 90 euros

de

las

todas

las

SELECT DISTINCT cod_casa FROM habitacion WHERE precio_noche>90 ORDER BY cod_casa;

Obtener el código de habitaciones con baño

la

casa

y

de

la

habitación

de

SELECT DISTINCT cod_casa FROM habitacion WHERE banyo='S' ORDER BY cod_casa;

Obtener el nombre del dueño de las casas construidas antes de 1990 SELECT duenyo 67

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

FROM casa_rural WHERE fecha_construccion3;

Obtener el código y la descripción de todos los servicios junto con la descripcion de su tipo SELECT s.codigo, s.descripcion, t.descripcion FROM servicio s, tipo_servicio t WHERE s.tipo=t.tipo;

68

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

Obtener el código de las casas de los municipios que empiezan por ‘A’ SELECT codigo FROM casa_rural WHERE municipio IN (SELECT codigo FROM municipio WHERE nombre LIKE 'A%') ORDER BY codigo;

Obtener la dirección y el teléfono de contacto de las casas que tienen habitaciones con capacidad para más de 3 personas SELECT direccion, telefono FROM casa_rural WHERE codigo IN (SELECT cod_casa FROM habitacion WHERE num_plazas>3);

Obtener el dueño, el precio y el código postal de las casas que valgan menos de 300 euros SELECT duenyo, precio, codigo_postal FROM casa_rural c, municipio m WHERE c.municipio=m.codigo AND precio 2 AND fecha_construccion > ‘1/1/94’;

Obtener el código, el dueño, la dirección con el nombre del municipio de las casas cuyo precio oscila entre 200 y 300 euros o su fecha de construcción es posterior al año 1994. 69

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

SELECT c.codigo, duenyo, direccion, m.nombre FROM casa_rural c, municipio m WHERE c.municipio=m.codigo AND ((precio > 200 AND precio < 300) OR fecha_construccion >= ‘01/01/95’);

Obtener el código y el total de plazas de las casas en las que haya al menos 6 plazas, frigorífico y el máximo a pagar por noche en una habitación sean 120 euros. SELECT cod_casa, SUM(num_plazas) FROM casa_rural c, habitacion h WHERE c.codigo=h.cod_casa AND c.descripcion LIKE ‘%frigorifico%’ GROUP BY cod_casa HAVING SUM(num_plazas) > 6 AND MAX(precio_noche) 60 AND cod_casa=c.codigo);

70

tales

que

todas

las

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

4

Consultas de Acción

4.1

DELETE

Crea una consulta de eliminación que elimina los registros de una o más de las tablas listadas en la cláusula FROM que satisfagan la cláusula WHERE. Su sintaxis es: DELETE FROM Tabla WHERE criterio Ejemplo: Con la siguiente instrucción, eliminamos de la casa_rural aquellas casas en las que el dueño se llama Manuel

tabla

delete from casa_rural where duenyo like 'Manuel%';

DELETE es especialmente útil cuando se desea eliminar varios registros. Si desea eliminar todos los registros de una tabla, eliminar la propia tabla es más eficiente que ejecutar una consulta de borrado. Una consulta de borrado elimina los registros completos, no únicamente los datos en campos específicos. Si desea eliminar valores en un campo especificado, crear una consulta de actualización que cambie los valores a Null. Una vez que se han eliminado los registros utilizando una consulta de borrado, no puede deshacer la operación. Para saber qué registros se eliminarán, primero se pueden examinar los resultados de una consulta de selección que utilice el mismo criterio y después ejecutar la consulta de borrado.

4.2

INSERT INTO

Agrega un registro en una tabla. Se la conoce como una consulta de datos añadidos. Esta consulta puede ser de dos tipos: insertar un único registro o insertar en una tabla los registros contenidos en otra tabla.

4.2.1

Para insertar un único registro:

En este caso la sintaxis es la siguiente: INSERT INTO Tabla (campo1, campo2, .., campoN) VALUES (valor1, valor2, ..., valorN) Esta consulta graba en el campo1 el valor1, en el campo2 y valor2 y así sucesivamente. Hay que prestar especial atención a acotar entre comillas simples (') los valores literales (cadenas de caracteres) y las fechas que además hay que indicar en formato dd-mm-aa. Cuando no se especifica valor para un campo, se inserta el valor predeterminado o Null. Los registros se agregan al final de la tabla. Ejemplos:

71

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

INSERT INTO casa_rural values (1001 , 'Manuel Martinez Garcia', 'Monje 27', '927561119', '[email protected]', 80000, '20/12/98', NULL, 1, 'comedor,desayuno y cena opcional'); INSERT INTO topo1.municipio values (2, 29610, 'Ojen', 29); INSERT INTO topo1.serv_casa values (1001, 1, 0.3);

4.2.2

Para insertar registros de otra tabla:

En este caso la sintaxis es: INSERT INTO Tabla [IN base_externa] (campo1, campo2, ..., campoN) SELECT TablaOrigen.campo1, ..., TablaOrigen.campoN FROM TablaOrigen En este caso se seleccionarán los campos 1,2, ..., n de la tabla origen y se grabarán en los campos 1,2,.., n de la Tabla. La condición SELECT puede incluir la cláusula WHERE para filtrar los registros a copiar. Si Tabla y TablaOrigen poseen la misma estrucutra podemos simplificar la sintaxis a: INSERT INTO Tabla SELECT TablaOrigen.* FROM TablaOrigen De esta forma los campos de TablaOrigen se grabarán en Tabla, para realizar esta operación es necesario que todos los campos de TablaOrigen estén contenidos con igual nombre en Tabla. Con otras palabras que Tabla posea todos los campos de TablaOrigen (igual nombre e igual tipo). Por ejemplo: si quisiéramos generar una tabla de casas rurales “de lujo” utilizaríamos: INSERT INTO casa_rural_lujo SELECT casa_rural.* FROM casa_rural WHERE precio>600;

4.3

UPDATE

Crea una consulta de actualización que cambia los valores de los campos de una tabla especificada basándose en un criterio específico. Su sintaxis es: UPDATE Tabla SET Campo1=Valor1, Campo2=Valor2, ... CampoN=ValorN WHERE Criterio; UPDATE es especialmente útil cuando se desea cambiar un gran número de registros o cuando éstos se encuentran en múltiples tablas. Puede cambiar varios campos a la vez. El ejemplo siguiente incrementa los valores del campo Precio_Noche en un 10 por ciento y los valores del campo Precio_Dto_3 en un 3 por ciento para las habitaciones que tienen baño: UPDATE Habitacion SET Precio_Noche = Precio_Noche * 1.1, Precio_Dto_3 = Precio_Dto_3 * 1.03 WHERE banyo = 'S'; 72

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

UPDATE no genera ningún resultado. Para saber qué registros se van a cambiar, hay que examinar primero el resultado de una consulta de selección que utilice el mismo criterio y después ejecutar la consulta de actualización. Si en una consulta de actualización suprimimos la cláusula WHERE todos los registros de la tabla señalada serán actualizados. UPDATE Habitacion SET Precio_Noche = Precio_Noche * 1.1, Precio_Dto_3 = Precio_Dto_3 * 1.03;

5

Ejercicios

5.1 1.

Consultas básicas Obtener el código de la casa (ordenado y sin repetir) de las habitaciones cuyo precio por noche sea mayor de 15000

COD_CASA ---------1001 2001 2002 3001 3002 5003

2.

Obtener el código de la casa y de la habitación de todas las habitaciones con baño

COD_CASA ---------1001 2001 2002 2003 3002 5001 5002 5003 73

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

3.

Obtener el nombre del dueño de las casas construidas antes de 1990

DUENYO ---------------------------------------Manuel Martinez Garcia Vicenta Duque Moreira Ricardo Olmos Garcia Rodrigo Gracia Andres

5.2 4.

Consultas con agrupamiento de registros Obtener el código de la casa y la suma del precio de todas sus habitaciones

COD_CASA

SUMA

---------- ---------1001

68000

2001

37000

2002

70000

2003

48000

3001

36000

3002

34000

5001

32000

5002

17000

5003

49000

5.

Obtener el código de la casa y la media del número de plazas de todas sus habitaciones

COD_CASA

MEDIA

---------- ---------1001

2,5

2001

1,66666667

2002

4

2003

2

3001

4

3002

2,66666667

74

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

5001

2,66666667

5002

2

5003

2,5

6.

Obtener el código de la casa y la media del número de plazas de todas sus habitaciones con baño

COD_CASA

MEDIA

---------- ---------1001

2,66666667

2001

2

2002

4

2003

2

3002

4

5001

2,66666667

5002

2

5003

2,66666667

7.

Obtener el código de la casa y la media del número de plazas de todas sus habitaciones con baño, de las casas cuya dicha media supera el 3.

COD_CASA

MEDIA

---------- ---------2002

4

3002

4

5.3 8.

Consultas de unión de tablas Obtener el código, dirección y nombre del municipio de todas las casas

CODIGO

DIRECCION

NOMBRE

---------- ------------------------------ -------------------------1001

Monje 27

Abis

2001

Fca Almadraba,Almendro Blanco

Abiside

3001

Plz Calixto III

Bernacle

5001

La Barra 30

Abis

5002

Plz La Iglesia 5

Abis 75

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

5003

Alta 7

Abis

2002

Mayor 18

Abiside

2003

Mayor 16

Abiside

3002

Sta Ana 20

Bernacle

9.

Obtener el código y la descripción de todos los servicios junto con la descripcion de su tipo.

CODIGO

DESCRIPCION

DESCRIPCION

---------- ----------------------------------- ---------------------

5.4

1 Ultramarinos Peña

Supermercado

2 Garcia Comestibles

Supermercado

3 Tienda Martinez

Supermercado

4 Hospital de Abis

Hospital

5 Farmacia Abis

Farmacia

6 Ambulancias Montes

Ambulancia

7 Centro de Salud de Bernacle

Centro de Salud

8 Comestibles Mora

Supermercado

Consultas con subconsultas

10. Obtener el nombre del dueño de las casas que tienen alguna habitación con baño DUENYO ---------------------------------------Manuel Martinez Garcia Amalia Gomez Tormes Monica Fernandez Gil Monica Fernandez Gil Rodrigo Gracia Andres Vicenta Duque Moreira Vicenta Duque Moreira Ricardo Olmos Garcia

76

Tema 6. Lenguaje de Manipulación de Datos

11. Obtener el código de las casas de los municipios que empiezan por ‘A’ CODIGO ---------1001 2001 2002 2003 5001 5002 5003

12. Obtener la dirección y el teléfono de contacto de las casas que tienen habitaciones con capacidad para más de 3 personas DIRECCION

TELEFONO

------------------------------ --------Monje 27

927561119

Mayor 18

695672356

Plz Calixto III

902209900

Sta Ana 20

656723322

La Barra 30

962523689

Alta 7

603457689

77

Manual del SQLWorksheet 1

Introducción

ORACLE es un sistema gestor de bases de datos relacionales. Actualmente acaba de lanzar su versión 9, pero utilizaremos la versión 8.1 en las prácticas. En este sistema, no existe el concepto de esquema de base de datos tal y como lo hemos entendido hasta ahora, sino que, asociado a cada usuario definido en el sistema, se crea una base de datos en la que se almacenarán todos los objetos (tablas, vistas, procedimientos, etc.) creados por él. En el sistema ORACLE pueden definirse los siguientes objetos del estándar SQL: relaciones básicas, vistas y privilegios de acceso. Además, pueden definirse algunos detalles relativos a la representación interna de los datos (índices, tablespace, cluster, etc.); disparadores para modelar comportamiento activo (triggers), así como elementos de programación (funciones y procedimientos, paquetes de procedimientos, etc.). Está compuesto por varios módulos. Los que utilizaremos en las sesiones de prácticas son la aplicación Schema Manager, para la gestión de tablas (se verá en prácticas posteriores) y SQL worksheet, para la ejecución de sentencias SQL.

2

SQL Worksheet

Se trata de una herramienta que nos permite ejecutar sentencias SQL de forma interactiva. Mantiene un historial de los comandos introducidos, de forma que podemos utilizar esta aplicación para editar y ejecutar de nuevo un comando anterior sin tener que teclearlo otra vez. Es posible tener varias SQL Worksheet abiertas al mismo tiempo, cada una es independiente de las otras.

SQL Worksheet se encuentra en Inicio -> Oracle Enterprise Manager -> SQL Worksheet. Inmediatamente aparece un cuadro de diálogo para conectarse a la base de datos. Los datos a introducir son: username (topo2, por ejemplo), password (topo2) y service (topo). Una vez se valida con el servidor, entramos en la aplicación, que consta de los siguientes elementos (ver figura): •

Panel de entrada: en la parte inferior de la pantalla, nos permite introducir los comandos SQL a ejecutar.

•

Panel de salida: situado en la parte superior de la pantalla, muestra el resultado de la ejecución de dicha sentencia.

•

Barra de división: divide ambos paneles, si se pincha y arrastra sobre ella se puede modificar el tamaño de éstos.

•

Barra de herramientas del panel de entrada

•

Nueva worksheet: borra el panel de entrada para introducir una nueva sentencia SQL, si no había sido guardado, indica la posibilidad de hacerlo.

Manual del SQLWorksheet

•

Abrir worksheet: muestra un cuadro de diálogo para abrir una sentencia SQL almacenada previamente.

•

Guardar worksheet: muestra un cuadro de diálogo para guardar el contenido del panel de entrada.

•

Ejecutar: ejecuta el comando SQL presente en el panel de entrada.

•

Historial de comandos: muestra una ventana con las sentencias ejecutadas últimamente y permite recuperar una (botón Get) para ser editada.

•

Comando anterior y Siguiente comando: permiten la navegación por el historial de comandos.

•

Barra de herramientas del panel de salida: sólo tiene un botón, que nos permite guardar la información del panel de salida en un fichero.

•

Menús desplegables: aparecen en la parte superior de la pantalla. Sus principales funciones se resumen a continuación.

2.1 •

80

Menú File Change Database Connection: Muestra el cuadro de diálogo de conexión a una instancia de una base de datos.

Manual del SQLWorksheet

•

New, Open, Save: Realizan las mismas funciones que los botones de la barra del panel de entrada.

•

Save As: Guarda el contenido del panel de entrada en un fichero distinto del que está abierto actualmente.

•

Print: Imprime el contenido del panel de entrada.

•

Save Output As: Guarda el contenido del panel de salida en un fichero.

•

Print Output: Imprime el contenido del panel de salida.

•

Print Setup: Muestra el cuadro de diálogo de configuración de la impresión.

•

Exit: Sale de SQL Worksheet.

2.2

Menú Edit

Realiza las funciones habituales en el panel activo.

2.3

Menú Worksheet

•

Execute: Ejecuta el comando del panel de entrada.

•

Run Script: Permite la selección y ejecución de un script.

•

Spool: Escribe dinámicamente la salida en un fichero.

•

Command History, Previous Command y Next Command: Realizan las mismas funciones que los botones del panel de entrada.

81

Práctica 1. Consultas alfanuméricas Consiste en realizar las consultas que se proponen a continuación. Deben aparecer los mismos títulos de columnas y los datos en el mismo orden.

1.

Código y descripción de todas las carreteras de la región que van al sur (es decir, que en su descripción aparece la palabra ‘Sur’). CODIGO DESCRIPCION ---------- -------------------------------------------------C1 Carretera 1 - Noreste-Suroeste C2 Carretera 2 - Norte-Sur C5 Carretera 5 - Este-(Norte-Sur) 2. Supermercados de todos los municipios. CODIGO DESCRIPCION ---------- -------------------------------------------------1 Ultramarinos Peña 2 Garcia Comestibles 3 Tienda Martinez 8 Comestibles Mora

3.

Nombre del dueño y dirección completa (con el nombre del municipio) de todas las casas rurales de la región, ordenado por el nombre del municipio. DUENYO DIRECCION MUNICIPIO ----------------------- ------------------------------ ------------Manuel Martinez Garcia Monje 27 Abis Vicenta Duque Moreira La Barra 30 Abis Vicenta Duque Moreira Plz La Iglesia 5 Abis Ricardo Olmos Garcia Alta 7 Abis Amalia Gomez Tormes Fca Almadraba,Almendro Blanco Abiside Monica Fernandez Gil Mayor 18 Abiside Monica Fernandez Gil Mayor 16 Abiside Amparo Molins Lopez Plz Calixto III Bernacle Rodrigo Gracia Andres Sta Ana 20 Bernacle

4.

Precio medio de las casas que hayan sido construidas o rehabilitadas después del año 90. MEDIA ---------39285,7143

Práctica 1. Consultas alfanuméricas

5. Precio de la habitación más cara de cada casa ordenado por código de casa. CODIGO MAX_HABIT ---------- ---------1001 24000 2001 16000 2002 25000 2003 12000 3001 18000 3002 16000 5001 14000 5002 10000 5003 20000

6.

Código de la casa y diferencia de precio entre alquilar una casa completa y alquilarla por habitaciones (sin descuentos) ordenado por código de casa. CODIGO DIFERENCIA ---------- ---------1001 8000 2001 2000 2002 6000 2003 8000 3001 3000 3002 4000 5001 4000 5002 2000 5003 6000

7.

Código, dirección y total de plazas de las casas en las que caben al menos 10 personas en total. CODIGO DIRECCION TOTAL ---------- ------------------------------ ---------1001 Monje 27 10 2002 Mayor 18 12 5003 Alta 7 10

8. Nombre del dueño de las casas que tienen TV en todas las habitaciones. DUENYO ---------------------------------------Manuel Martinez Garcia Ricardo Olmos Garcia Monica Fernandez Gil Monica Fernandez Gil Rodrigo Gracia Andres

84

Práctica 1. Consultas alfanuméricas

9.

Código y dirección de las casas en las que hay al menos 8 plazas en habitaciones con baño. CODIGO DIRECCION ---------- -----------------------------1001 Monje 27 2002 Mayor 18 2003 Mayor 16 5001 La Barra 30 5003 Alta 7

85

Tema 7: Lenguaje de Definición de Datos 1

Tipos de Datos

Los tipos de datos SQL se clasifican en 12 tipos de datos primarios:

Tipo de Datos

Longitud

Descripción

BINARY

1 byte

Para consultas sobre tabla adjunta de productos de bases de datos que definen un tipo de datos Binario.

BIT

1 byte

Valores Si/No ó True/False

BYTE

1 byte

Un valor entero entre 0 y 255.

COUNTER

4 bytes

Un número incrementado automáticamente (de tipo Long)

CURRENCY

8 bytes

Un entero escalable entre 922.337.203.685.477,5808 y 922.337.203.685.477,5807.

DATETIME

8 bytes

Un valor de fecha u hora entre los años 100 y 9999.

4 bytes

Un valor en punto flotante de precisión simple con un 38 -45 rango de -3.402823*10 a -1.401298*10 para valores -45 38 negativos, 1.401298*10 a 3.402823*10 para valores positivos, y 0.

DOUBLE

8 bytes

Un valor en punto flotante de doble precisión con un rango 308 -324 a -4.94065645841247*10 de -1.79769313486232*10 -324 para valores negativos, 4.94065645841247*10 a 308 1.79769313486232*10 para valores positivos, y 0.

SHORT

2 bytes

Un entero corto entre -32,768 y 32,767.

LONG

4 bytes

Un entero largo entre -2,147,483,648 y 2,147,483,647.

TEXT

1 byte por De cero a 255 caracteres. caracter

LONGTEXT

1 byte por De cero a un máximo de 1.2 gigabytes. carácter

SINGLE

2 2.1

Estructuras de las Tablas Creación de Tablas Nuevas

La sintaxis de la instrucción para crear bases de datos es:

Tema 7. Lenguaje de definición de datos

CREATE TABLE tabla (campo1 tipo (tamaño) índice1 , campo2 tipo (tamaño) índice2 , ..., índice multicampo , ... ) donde: Parte

Descripción

tabla

Es el nombre de la tabla que se va a crear.

campo1 campo2

Es el nombre del campo o de los campos que se van a crear en la nueva tabla. La nueva tabla debe contener, al menos, un campo.

tipo

Es el tipo de datos de campo en la nueva tabla. (Ver Tipos de Datos)

tamaño

Es el tamaño del campo sólo se aplica para campos de tipo texto.

índice1 índice2

Es una cláusula CONSTRAINT que define el tipo de indice a crear. Esta cláusula en opcional.

índice multicampos

Es una cláusula CONSTRAINT que define el tipo de índice multicampos a crear. Un índice multi campo es aquel que está indexado por el contenido de varios campos. Esta cláusula en opcional.

2.2

La cláusula CONSTRAINT

Se utiliza la cláusula CONSTRAINT en las instrucciones ALTER TABLE y CREATE TABLE para crear o eliminar índices. Existen dos sintaxis para esta cláusula dependiendo si desea crear o eliminar un índice de un único campo o si se trata de un campo multiíndice. Para los índices de campos únicos: CONSTRAINT nombre {PRIMARY KEY | UNIQUE | REFERENCES tabla_externa [(campo externo1, campo externo2,...)]} Para los índices de campos múltiples: CONSTRAINT nombre {PRIMARY KEY (primario1[, primario2 [, ...]]) | UNIQUE (único1[, único2 [, ...]]) | FOREIGN KEY (ref1[, ref2 [, ...]]) REFERENCES tabla_externa [(campo_externo1...)]}

Parte

Descripción

nombre

Es el nombre del índice que se va a crear.

primarioN

Es el nombre del campo o de los campos que forman el índice primario.

88

Tema 7. Lenguaje de definición de datos

únicoN

Es el nombre del campo o de los campos que forman el índice de clave única.

refN

Es el nombre del campo o de los campos que forman el índice externo (hacen referencia a campos de otra tabla).

tabla externa

Es el nombre de la tabla que contiene el campo o los campos referenciados en refN

campos externos

Es el nombre del campo o de los campos de la tabla externa especificados por ref1, ref2, ..., refN

Si se desea crear un índice para un campo cuando se esta utilizando las instrucciones ALTER TABLE o CREATE TABLE la cláusula CONTRAINT debe aparecer inmediatamente después de la especificación del campo indexado. Si se desea crear un índice con múltiples campos cuando se está utilizando las instrucciones ALTER TABLE o CREATE TABLE la cláusula CONSTRAINT debe aparecer fuera de la cláusula de creación de tabla.

Tipo de índice

Descripción

UNIQUE

Genera un índice de clave única. lo que implica que los registros de la tabla no pueden contener el mismo valor en los campos indexados.

PRIMARY KEY

Genera un índice primario el campo o los campos especificados. Todos los campos de la clave principal deben ser únicos y no nulos, cada tabla sólo puede contener una única clave principal.

FOREIGN KEY

Genera un índice externo (toma como valor del índice campos contenidos en otras tablas). Si la clave principal de la tabla externa consta de más de un campo, se debe utilizar una definición de índice de múltiples campos, listando todos los campos de referencia, el nombre de la tabla externa, y los nombres de los campos referenciados en la tabla externa en el mismo orden que los campos de referencia listados. Si los campos referenciados son la clave principal de la tabla externa, no tiene que especificar los campos referenciados.

Ejemplos: Crear una nueva tabla llamada Casa_rural con los campos que hemos definido anteriormente. Además, indica que la clave primaria es el campo CODIGO y establece una clave ajena sobre el campo MUNICIPIO al campo CODIGO de la tabla Municipio. CREATE TABLE casa_rural ( codigo char(10) not null, duenyo varchar2(40) not null, direccion varchar2(30) not null, telefono varchar2(9) not null, 89

Tema 7. Lenguaje de definición de datos

email varchar2(30) null, precio number(4,2) not null, fecha_construccion date not null, fecha_rehabilitacion date null, municipio char(10) not null, descripcion varchar2(100), CONSTRAINT primaria PRIMARY KEY (codigo), FOREIGN KEY (municipio) REFERENCES municipio(codigo));

Crear una nueva tabla Habitacion con los campos definidos anteriormente. Se define una clave primaria con dos campos: codigo, cod_casa. Se define una clave ajena sobre el campo cod_casa que referencia al campo codigo de la tabla casa_rural. Se define una restricción de valor: el campo banyo debe tomar valores en el conjunto (‘S’,’N’). create table habitacion ( codigo char(2) not null, num_plazas number(2) not null, banyo char(1) not null, precio_noche number(6) not null, precio_dto_3 number(6), descripcion varchar2(100), cod_casa char(10) not null, primary key (codigo, cod_casa), foreign key (cod_casa) references casa_rural(codigo), constraint dom_banyo check (banyo in ('S','N')));

2.3

Creación de Índices

La sintaxis para crear un índice en una tabla ya definida en la siguiente: CREATE [UNIQUE] INDEX índice ON tabla (campo [ASC|DESC][, campo [ASC|DESC], ...]) [WITH { PRIMARY | DISALLOW NULL | IGNORE NULL }]

Donde: 90

Tema 7. Lenguaje de definición de datos

Parte

Descripción

índice

Es el nombre del índice a crear.

tabla

Es el nombre de una tabla existentes en la que se creará el índice.

campo

Es el nombre del campo o lista de campos que consituyen el índice.

ASC|DESC

Indica el orden de los valores de lso campos ASC indica un orden ascendente (valor predeterminado) y DESC un orden descendente.

UNIQUE

Indica que el indice no puede contener valores duplicados.

DISALLOW NULL

Prohibe valores nulos en el índice

IGNORE NULL

Excluye del índice los valores nulos incluidos en los campos que lo componen.

PRIMARY

Asigna al índice la categoría de clave principal, en cada tabla sólo puede existir un único indice que sea "Clave Principal". Si un índice es clave principal implica que que no puede contener valores nulos ni duplicados.

Ejemplos: Crea un índice llamado MiIndice en la tabla Casa_rural con los campos Duenyo y Telefono. CREATE INDEX MiIndice ON Casa_rural (Duenyo, Telefono);

Crea un índice en la tabla Casa_rural utilizando el campo CODIGO, obligando que el campo CODIGO no contenga valores nulos ni repetidos. CREATE UNIQUE INDEX MiIndice ON Casa_rural (CODIGO) WITH DISALLOW NULL;

2.4

Modificar el Diseño de una Tabla

Modifica el diseño de una tabla ya existente, se pueden modificar los campos o los índices existentes. Su sintaxis es: ALTER TABLE tabla {ADD {COLUMN tipo de campo[(tamaño)] [CONSTRAINT índice] CONSTRAINT índice multicampo} | DROP {COLUMN campo I CONSTRAINT nombre del índice} }

Donde:

91

Tema 7. Lenguaje de definición de datos

Parte

Descripción

Tabla

Es el nombre de la tabla que se desea modificar.

Campo

Es el nombre del campo que se va a añadir o eliminar.

Tipo

Es el tipo de campo que se va a añadir.

Tamaño

El el tamaño del campo que se va a añadir (sólo para campos de texto).

Índice

Es el nombre del índice del campo (cuando se crean campos) o el nombre del índice de la tabla que se desea eliminar.

índice multicampo

Es el nombre del índice del campo multicampo (cuando se crean campos) o el nombre del índice de la tabla que se desea eliminar.

Operación

Descripción

ADD COLUMN

Se utiliza para añadir un nuevo campo a la tabla, indicando el nombre, el tipo de campo y opcionalmente el tamaño (para campos de tipo texto).

ADD

Se utliza para agregar un índice de multicampos o de un único campo.

DROP COLUMN

Se utliza para borrar un campo. Se especifica únicamente el nombre del campo.

DROP

Se utiliza para eliminar un índice. Se especifica únicamente el nombre del índice a continuación de la palabra reservada CONSTRAINT.

Ejemplos:

Modifica la definición de los campos duenyo y descripcion. alter table casa_rural modify(duenyo char(10), descripcion varchar2(200));

Elimina la restricción de dominio impuesta sobre el campo banyo. alter table habitacion drop constraint dom_banyo;

2.5

Eliminación de tablas

Se utiliza la siguiente instrucción: DROP TABLE nombre_relación;

Ejemplo: borrar la relación habitación: drop table habitacion;

92

Unidad temática 3: Bases de Datos Espaciales Objetivos •

Comprender el concepto de base de datos espacial

•

Ser capaces de seleccionar el modelo de datos espacial que más se ajusta a los datos

•

Ser capaces de insertar datos espaciales en una base de datos Oracle

•

Ser capaces de realizar consultas sobre datos espaciales en Oracle 8i

Contenidos Tema 8. Modelado de datos espaciales Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i Tema 10. Consultas espaciales en Oracle 8i

Tema 8: Modelado de datos espaciales

1

Introducción

Como ya hemos comentado, la tendencia actual de los SIG es la de utilizar SGBD extendidos para aprovechar las ventajas de una visión integrada de los datos. El concepto básico consiste en la habilidad de añadir nuevos tipos y operaciones al sistema relacional. En el caso de aplicaciones geoespaciales, la tendencia actual es la extensión de SGBD relacionales de la siguiente forma: 1.

El lenguaje de consulta SQL se extiende para manipular datos espaciales así como datos descriptivos. Los nuevos datos espaciales (punto, línea, región) se manejan como los tipos alfanuméricos básicos.

2.

Muchas otras funciones del SGBD, como optimización de consultas, se adaptan para manejar datos espaciales eficientemente.

Muchos SGBD ofrecen esta extensión espacial. Oracle 8i es uno de ellos y es el que estudiaremos en temas posteriores.

2

Definiciones

En un SIG la información geoespacial correspondiente a un aspecto en particular se conoce como tema (o entidad). Un tema es similar a una relación como se define en el modelo relacional. Por ejemplo, rios, ciudades y países son temas. Cuando un tema se muestra en papel o sobre la pantalla, lo que el usuario ve es un mapa. Los mayores objetos a considerar en el nivel conceptual son los objetos geográficos. Un tema es una colección de objetos geográficos. Un objeto geográfico corresponde con una entidad del mundo real y tiene dos componentes: -

Una descripción. El objeto es descrito por un conjunto de atributos descriptivos. Por ejemplo, el nombre y el número de habitantes de una ciudad constituyen su descripción. También son conocidos como atributos alfanuméricos.

-

Un componente espacial, el cual puede estar compuesto por la geometría (localización en el espacio, forma, etc.) y la topología (relaciones espaciales entre objetos existentes, como la adyacencia). Por ejemplo, una ciudad puede tener como valor geométrico un polígono en 2D.

Dada la inherente complejidad de las entidades geográficas en el mundo real y las relaciones de composición existentes entre muchas de estas entidades, introducimos la noción de objeto geográfico atómico y objeto geográfico complejo. Los objetos geográficos complejos se componen de otros objetos geográficos, que pueden a su vez, ser

Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i

atómicos o complejos. Por ejemplo, en el tema que corresponde a las comunidades autónomas españolas, el objeto geográfico (complejo) “Comunidad Valenciana” se compone de otros objetos geográficos (que podemos considerar atómicos) “Provincias de la Comunidad Valenciana”. Un tema es, por tanto, un conjunto homogéneo de objetos geográficos (es decir, de objetos que tienen la misma estructura o tipo).

El atributo espacial es un objeto geográfico no se corresponde con ningún tipo de dato estándar, como entero o cadena. La representación de la geometría y de la topología requiere un modelado potente al nivel de tema u objeto, que nos lleva a los modelos de datos espaciales. Normalmente, los siguientes tipos de datos básicos son utilizados en los modelos de datos espaciales: -

point (punto): objeto de dimensión 0

-

line (línea): objeto de dimensión 1

-

region (región): objeto bidimensional

Por ejemplo, el objeto espacial asociado a un río es una línea, mientras que el objeto asociado con una ciudad es una región (o polígono).

3

Operaciones simples sobre temas

Supongamos que hemos definido los siguientes temas: 1.

Países, con los atributos descriptivos nombre, capital, número de habitantes y con un atributo espacial denominado geo.

2.

Idiomas, que representa la distribución de los principales idiomas hablados (o familias de idiomas), con el atributo descriptivo idioma y el atributo espacial geo.

Es decir: 1.

Países (nombre, capital, num_habitantes, geo:region)

2.

Idiomas (idioma, geo:region)

Las siguientes son operaciones comunes sobre estos temas, basadas en el álgebra relacional: -

96

proyección, consiste en la operación de seleccionar uno o varios campos para mostrar su contenido. Por ejemplo, dado el tema Paises, podemos proyectar sobre el campo num_habitantes y obtendremos la siguiente tabla: Paises

Num_habitantes

Portugal

10.500.000

Francia

58.000.000

...

...

Alemania

78.500.000

Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i

-

selección, consiste en la operación de seleccionar una o varias tuplas de un tema. Por ejemplo, dado el tema Paises podemos seleccionar aquellos países con más de 50 millones de habitantes y obtendremos la siguiente tabla: Paises

Num_habitantes

Francia

58.000.000

...

...

Alemania

78.500.000

-

superposición, consiste en superponer dos o más temas para obtener uno nuevo. Por ejemplo, si tomamos los temas Paises e Idiomas y los superponemos, obtendremos los paises donde se habla cada idioma.

-

selección geométrica, por ejemplo: -

windowing: consiste en definir una ventana y seleccionar todos aquellos elementos de un tema que la ventana superpone, aunque sea parcialmente

-

clipping: consiste en definir una ventana y seleccionar sólo la parte de los elementos de un tema que la ventana superpone

97

Tema 9: Gestión de datos espaciales en Oracle 8i En este tema veremos los distintos modos en los que los datos espaciales pueden ser modelados en Oracle 8i, así como las distintas relaciones que se pueden establecer entre objetos geográficos. También estudiaremos el modelo objeto-relacional de Oracle 8i y cómo se insertan datos de tipo espacial en las tablas.

1

Modelado del espacio geográfico

En el tema anterior definimos un objeto geográfico como dos partes: una descripción y una componente espacial. Para distinguir un objeto geográfico de otro, debemos asignarle una identidad. El conjunto de (identidad, componente espacial, descripción) se conoce como entidad. La interpretación del espacio depende de la semántica asociada con el territorio geográfico. Consideremos, por ejemplo, a España. Si adoptamos un punto de vista administrativo, España se divide en comunidades autónomas. Desde un punto de vista geológico, obtenemos una organización totalmente distinta del espacio, en área geológicas. Si estamos interesados en el control de tráfico, nos fijaremos en la red de carreteras. En cada caso, elegimos una nueva interpretación del espacio y definimos un nuevo conjunto de entidades que describen este espacio. En Oracle 8i, podemos utilizar los siguientes tipos básicos de objetos espaciales: a)

punto (point). Se utilizan para representar la localización de entidades cuya forma no se considera útil o cuando el área es bastante pequeña comparada con el espacio total. Ciudades, iglesias y cruces son ejemplos de entidades tipo punto.

b)

línea (line string). Se suelen usar para representar redes (carreteras, hidrográficas, etc.). El tipo básico considerado es la polyline, que se define como un conjunto finito de segmentos de líneas o bordes, tal que cada punto de final de un segmento es compartido por exactamente dos segmentos, excepto los puntos finales de la polyline.

c)

polígono (polygon). Se utilizan para representar entidades con áreas grandes, tales como parcelas o áreas administrativas. Un polígono es una región del plano acotada por una polyline cerrada, llamada frontera.

Es importante destacar el hecho de que la elección de uno u otro tipo de objeto espacial es arbitraria. Depende del futuro uso que se le va a dar a la colección de entidades. Muchos factores pueden influir en esta elección, pero uno de los más determinantes es la escala. Por ejemplo, un aeropuerto puede ser visto como un punto (si estamos interesados en enlaces aéreos) o como un polígono, si el objetivo es la organización del aeropuerto.

Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i

2

La extensión Spatial de Oracle 8i

El modelo de datos Spatial es una estructura jerárquica que consiste en: -

elementos: un elemento es el bloque básico de una geometría. Los tipos de elementos básicos son el punto, la línea y el polígono. Por ejemplo, un elemento puede modelar una constelación (conjunto de puntos), una carretera (polyline) o los límites de una comarca (polígono).

-

geometrías: una geometría es la representación de una característica espacial, modelada como un conjunto ordenado de elementos. Por ejemplo, una geometría puede describir el suelo edificable de una población.

-

capas: una capa es un conjunto heterogéneo de geometrías que tienen el mismo conjunto de atributos. Por ejemplo, una capa puede recoger las características topográficas de una zona, mientras que otra capa puede describir la densidad de población de la misma región.

Las relaciones espaciales que se pueden establecer entre dos entidades de la base de datos son las siguientes:

100

-

DISJOINT: los contornos y los interiores de las entidades no intersectan

-

TOUCH: los contornos intersectan pero los interiores no

-

OVERLAPBDYDISJOINT: el interior de un objeto intersecta con el contorno y el interior del otro objeto pero los contornos no intersectan. Esto ocurre, por ejemplo, cuando una línea comienza fuera de un polígono y termina dentro del polígono.

-

OVERLAPBDYINTERSECT: los contornos y los interiores de los dos objetos intersectan.

-

EQUAL: los dos objetos tienen el mismo contorno y el mismo interior.

-

CONTAINS: el interior y el contorno de un objeto está completamente contenido en el interior del otro objeto

-

COVERS: el interior de un objeto está completamente contenido en el interior del otro y sus contornos intersectan

-

INSIDE: el contrario de CONTAINS. A INSIDE B implica B CONTAINS A.

-

COVEREDBY: el contrario de COVERS. A COVEREDBY B implica B COVERS A

-

ANYINTERACT: los objetos intersectan de algún modo.

Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i

3

El modelo Objeto-relacional de Spatial

Veamos, ahora, una descripción de las tablas específicas que son necesarias en Oracle 8i para manejar los datos espaciales.

En primer lugar, la información de una geometría asociada a una entidad se almacena como un objeto en una de las columnas de la tabla que contiene el resto de datos alfanuméricos. Por ejemplo, si definimos la tabla MUNICIPIO: MUNICIPIO = {codigo, nombre, codigo_postal, geometria}. Este nuevo campo geometria es de tipo SDO_GEOMETRY. Los componentes de este tipo indican el tipo de geometría y los datos concretos que va a tener la fila correspondiente. Estos componentes son: -

SDO_GTYPE: Define el tipo de geometría. Los tipos básicos se definen con los siguientes valores: 1 para puntos, 2 para líneas y 3 para polígonos. Se compone un número de cuatro cifras, donde la primera indica el número de dimensiones en las que se representa el objeto. Así, si hablamos de dos dimensiones, se asignará 2001 para puntos, 2002 para líneas y 2003 para polígonos.

-

SDO_SRID: No se utiliza en esta versión, por lo que su valor debe ser NULL.

-

SDO_POINT: Define las coordenadas del punto, si SDO_GTYPE es 1.

-

SDO_ELEM_INFO: Permite interpretar los valores contenidos en el campo SDO_ORDINATES. Cada tripleta de elementos proporciona información de un elemento de la geometría y una geometría puede contener varios elementos. De momento, sólo vamos a tratar con geometrías simples, por lo que SDO_ELEM_INFO contendrá únicamente tres elementos:

-

-

SDO_STARTING_OFFSET: indica el desplazamiento dentro de SDO_ORDINATES donde está almacenada la primera coordenada de este elemento.

-

SDO_ETYPE: indica el tipo del elemento, es decir, 1, 2 ó 3.

-

SDO_INTERPRETATION: indica si se trata de un elemento compuesto.

SDO_ORDINATES: almacena los valores de las coordenadas que configuran el contorno del objeto espacial.

Por ejemplo, la entidad municipio la podemos modelar en la tabla MUNICIPIO como un punto o como un polígono. Veamos cuáles serían los valores que se asignarían a cada una de las componentes de SDO_GEOMETRY en cada caso: -

si modelamos el municipio como un punto: SDO_GTYPE = 2001 SDO_SRID = NULL SDO_POINT = (5.5, 3.2, NULL) SDO_ELEM_INFO = NULL

101

Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i

SDO_ORDINATES = NULL -

si modelamos el municipio como un polígono: SDO_GTYPE = 2003 SDO_SRID = NULL SDO_POINT = NULL SDO_ELEM_INFO = (1,3,1) SDO_ORDINATES = (3,3,4,5,6,5,6,3,3,3)

4

Creación de tablas con datos espaciales

El primer paso cuando se desean asociar atributos espaciales a entidades “alfanuméricas” en Oracle 8i consiste en crear un nuevo campo en la tabla de tipo SDO_GEOMETRY. De esta forma, se indica que en este campo se almacenarán datos de tipo espacial. Por ejemplo, podemos crear la tabla MUNICIPIO con un campo espacial: CREATE TABLE municipio ( codigo char(10) not null, nombre varchar2(40) not null, codigo_postal varchar2(5) not null, geometria MDSYS.SDO_GEOMETRY, CONSTRAINT primaria PRIMARY KEY (codigo));

Cuando se introduce un campo de tipo SDO_GEOMETRY en una tabla, es necesario insertar las características de esta geometría en la tabla SDO_GEOM_METADATA. Esta tabla almacena la información concerniente a la escala de los elementos que se guardarán en la nueva columna. Esta información se consultará más adelante cuando se desee realizar consultas espaciales sobre la tabla. Concretamente, el esquema de la tabla SDO_GEOM_METADATA es el siguiente: Nombre de Columna

¿Nulo?

Tipo

------------------------------ -------- ---TABLE_NAME

VARCHAR2(30)

COLUMN_NAME

VARCHAR2(30)

DIMINFO

MDSYS.SDO_DIM_ARRAY

Por ejemplo, veamos cómo se debe dar de alta la columna geometria de la tabla MUNICIPIO: INSERT INTO SDO_GEOM_METADATA (TABLE_NAME, COLUMN_NAME, DIMINFO) 102

Tema 9. Gestión de datos espaciales en Oracle 8i

VALUES ('municipio', 'geometria', MDSYS.SDO_DIM_ARRAY (MDSYS.SDO_DIM_ELEMENT('X', -180.00, 180.00, 0.000000050), MDSYS.SDO_DIM_ELEMENT('Y', -90.00, 90.00, 0.000000050) ));

5

Inserción de datos espaciales

Insertar los valores de una entidad de la tabla SERVICIO. Cada entidad se representa con un punto. insert into servicio values (8, 1, 'Comestibles Mora', mdsys.sdo_geometry(2001, NULL, mdsys.sdo_point_type(4.75,6.75,NULL), NULL, NULL))

Insertar los valores de una entidad de la tabla CARRETERA. Cada entidad se representa con una polyline. insert into carretera values ('C1','Carretera 1 - Norte-Sur', mdsys.sdo_geometry(2002, NULL, NULL, mdsys.sdo_elem_info_array(1,2,1), mdsys.sdo_ordinate_array(6,6.6, 4.5,5.5, 4.5,3.5, 3.25,3.5, 2,2.2)))

Insertar los valores de una entidad de la tabla LAGO. Cada entidad se representa con un polígono. insert into lago values ('L2','Lago Bernacle', mdsys.sdo_geometry(2003, NULL, NULL, mdsys.sdo_elem_info_array(1,3,1), mdsys.sdo_ordinate_array(3,2, 6,2, 6,3, 4.5,3, 4.5,3.8, 3,3.8, 3,2)) )

103

Tema 10. Consultas espaciales en Oracle 8i 1

Introducción

En este tema vamos a ver algunas funciones de Spatial que nos permiten realizar consultas sencillas sobre datos espaciales en Oracle 8i. Estas funciones son: •

SDO_GEOM.RELATE: permite evaluar o conocer la relación espacial entre dos entidades

•

SDO_GEOM.SDO_DISTANCE: permite conocer la mínima distancia euclídea entre dos entidades

•

SDO_GEOM.SDO_AREA: permite conocer el área de una entidad

•

SDO_GEOM.SDO_LENGTH: permite conocer la longitud o el perímetro de una entidad

2

SDO_GEOM.RELATE

Obtiene o evalúa la relación existente entre dos entidades. Su sintaxis es: SDO_GEOM.RELATE (campo1, metadata1, mascara, campo2, metadata2) donde: -

campo1 es el nombre del primer campo espacial a relacionar

-

metadata1 son los datos que aparecen en la tabla SDO_GEOM_METADATA referidos al campo1

-

mascara es el nombre de la relación que se quiere comprobar si se establece entre ambos campos. Puede ser cualquiera de las vistas o DETERMINE cuando lo que se pretende es conocer qué relación existe.

-

campo2 es el nombre del segundo campo espacial a relacionar

-

metadata2 son los datos que aparecen en la tabla SDO_GEOM_METADATA referidos al campo2

La función devuelve tres tipos de respuesta: -

Si se pasa el nombre de una o varias relaciones como máscara, la función devuelve el nombre de la relación de las indicadas que más se ajusta para este par de geometrías. Si todas las relaciones indicadas son falsas, la función devuelve FALSE.

Tema 10. Consultas espaciales en Oracle 8i

-

Si se pasa como máscara DETERMINE, la función devuelve la relación que mejor se ajusta. Sólo se puede utilizar DETERMINE si la función SDO_GEOM.RELATE se encuentra en la cláusula SELECT.

-

Si se pasa ANYINTERACT, la función devuelve TRUE si las dos geometrías no son disjuntas.

Ejemplos: Obtener la descripción de las carreteras que pasan por el municipio de Bernacle: SELECT descripcion FROM carretera c, municipio m, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE m.nombre=’Bernacle’ AND g1.table_name=’CARRETERA’ AND g2.table_name=’MUNICIPIO’ AND SDO_GEOM.RELATE (c.geometria,g1.diminfo,‘OVERLAPBDYDISJOINT’, m.geometria,g2.diminfo)=‘OVERLAPBDYDISJOINT’;

SELECT descripcion FROM carretera c, municipio m, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE m.nombre=’Bernacle’ AND g1.table_name=’CARRETERA’ AND g2.table_name=’MUNICIPIO’ AND SDO_GEOM.RELATE (c.geometria,g1.diminfo,‘ANYINTERACT’, m.geometria,g2.diminfo)=‘TRUE’;

Obtener el nombre del dueño y la dirección de las casas de Bernacle: SELECT duenyo, direccion FROM casa_rural c, municipio m, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE m.nombre=’Bernacle’ AND g1.table_name=’CASA_RURAL’ AND g2.table_name=’MUNICIPIO’ AND SDO_GEOM.RELATE (c.localizacion,g1.diminfo,‘INSIDE’,

106

Tema 10. Consultas espaciales en Oracle 8i

m.geometria,g2.diminfo)=‘INSIDE’;

SELECT duenyo, direccion FROM casa_rural c, municipio m, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE m.nombre=’Bernacle’ AND g1.table_name=’CASA_RURAL’ AND g2.table_name=’MUNICIPIO’ AND SDO_GEOM.RELATE (m.geometria,g2.diminfo,‘CONTAINS’, c.localizacion,g1.diminfo)=‘CONTAINS’;

SELECT duenyo, direccion FROM casa_rural c, municipio m, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE m.nombre=’Bernacle’ AND g1.table_name=’CASA_RURAL’ AND g2.table_name=’MUNICIPIO’ AND SDO_GEOM.RELATE (c.localizacion,g1.diminfo,‘ANYINTERACT’, m.geometria,g2.diminfo)=‘TRUE’;

Obtener la relación existente entre el municipio de Bernacle y cada carretera SELECT descripcion, SDO_GEOM.RELATE (c.geometria,g1.diminfo,‘DETERMINE’, m.geometria,g2.diminfo) FROM carretera c, municipio m, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE m.nombre=’Bernacle’ AND g1.table_name=’CARRETERA’ AND g2.table_name=’MUNICIPIO’;

3

SDO_GEOM.SDO_DISTANCE

Obtiene la mínima distancia euclídea entre dos entidades. 107

Tema 10. Consultas espaciales en Oracle 8i

La sintaxis de esta función es: SDO_GEOM.SDO_DISTANCE(campo1, metadata1, campo2, metadata2) donde: -

campo1 y campo2 son los campos entre los cuales se desea calcular la distancia

-

metadata1 y metadata2 es la información de la tabla SDO_GEOM_METADATA de cada campo

Ejemplos: Obtener la distancia desde el lago Abis a cada carretera: SELECT c.descripcion, SDO_GEOM.SDO_DISTANCE(l.geometria, g1.diminfo, c.geometria, g2.diminfo) FROM lago l, carretera c, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE l.descripcion=’Lago Abis’ AND g1.table_name=’LAGO’ AND g2.table_name=’CARRETERA’;

Obtener la distancia desde el lago Abis a cada carretera cuando esta distancia es inferior a 1.5: SELECT c.descripcion, SDO_GEOM.SDO_DISTANCE(l.geometria, g1.diminfo, c.geometria, g2.diminfo) FROM lago l, carretera c, sdo_geom_metadata g1, sdo_geom_metadata g2 WHERE l.descripcion=’Lago Abis’ AND g1.table_name=’LAGO’ AND g2.table_name=’CARRETERA’ AND SDO_GEOM.SDO_DISTANCE(l.geometria, g1.diminfo, c.geometria, g2.diminfo)2;

5

SDO_GEOM.SDO_LENGTH

Obtiene la longitud si la entidad indicada es una polilínea o el perímetro si la entidad indicada es un polígono. Su sintaxis es: SDO_GEOM.SDO_LENGTH(campo1, metadata1) donde: -

campo1 es el campo del cual se desea calcular la longitud o el perímetro

-

metadata1 es la información de la tabla SDO_GEOM_METADATA de este campo

Ejemplo: Obtener el perímetro de todos los municipios: SELECT m.nombre, SDO_GEOM.SDO_LENGTH(m.geometria, g1.diminfo) FROM municipio m, sdo_geom_metadata g1

109

Tema 10. Consultas espaciales en Oracle 8i

WHERE g1.table_name=’MUNICIPIO’;

Obtener el perímetro de todos los municipios cuyo perímetro sea superior a 5: SELECT m.nombre, SDO_GEOM.SDO_LENGTH(m.geometria, g1.diminfo) FROM municipio m, sdo_geom_metadata g1 WHERE g1.table_name=’MUNICIPIO’ AND SDO_GEOM.SDO_LENGTH(m.geometria, g1.diminfo)>5;

110

Práctica 2. Consultas espaciales Consiste en realizar las consultas siguientes.

1.

Nombre y área de todos los lagos.

DESCRIPCION

AREA

-------------------------------------------------- ---------Lago Abis

3,9

Lago Bernacle

4,2

2.

Código de la casa y nombre del dueño de las casas situadas en Abis.

CODIGO

DUENYO

---------- ---------------------------------------1001

Manuel Martinez Garcia

5001

Vicenta Duque Moreira

5002

Vicenta Duque Moreira

5003

Ricardo Olmos Garcia

3.

Código y descripción de las carreteras que pasan por Abiside.

CODIGO

DESCRIPCION

---------- -------------------------------------------------C3

Carretera 3 - Este-Oeste

C4

Carretera 4 - Circular

4.

Nombre de los municipios donde hay más de un supermercado.

NOMBRE -----------------------------Abis

Práctica 2. Consultas espaciales

5.

Nombre de los municipios cuya distancia a un hospital es menor de 3.

NOMBRE -----------------------------Abis Abiside

6.

Distancias entre cada lago y cada carretera.

LAGO

CARRETERA

DISTANCIA

--------------- --------------------------------- ---------Lago Abis

Carretera 1 - Noreste-Suroeste

Lago Abis

Carretera 2 - Norte-Sur

3,4

Lago Abis

Carretera 3 - Este-Oeste

1

Lago Abis

Carretera 4 - Circular

0

Lago Abis

Carretera 5 - Este-(Norte-Sur)

1,92937814

Lago Bernacle

Carretera 1 - Noreste-Suroeste

0

Lago Bernacle

Carretera 2 - Norte-Sur

1

Lago Bernacle

Carretera 3 - Este-Oeste

Lago Bernacle

Carretera 4 - Circular

0

Lago Bernacle

Carretera 5 - Este-(Norte-Sur)

0

7.

,9

,7

Código, dueño y fecha de construcción de las casas en las que caben entre 5 y 10 personas en el total de habitaciones y cuya distancia al lago Abis sea menor de 3.

CODIGO

DUENYO

FECHA_CONSTRUCCION

---------- ----------------------------------- -------------------1001

Manuel Martinez Garcia

21/10/80

2001

Amalia Gomez Tormes

01/04/98

2003

Monica Fernandez Gil

01/02/95

5001

Vicenta Duque Moreira

01/08/78

5003

Ricardo Olmos Garcia

08/08/88

112

Práctica 2. Consultas espaciales

8.

Código de las casas rurales cuyo precio total es inferior a 50000 y cuya distancia a un supermercado es inferior a 0.6, sabiendo que el tipo de servicio de un supermercado es 1. Mostrar también la distancia correspondiente.

CODIGO

DISTANCIA

---------- ---------2001

,559016994

3001

,55

3002

,2

5001

,5

9.

Código y longitud de la carretera más corta.

CODIGO

LONGITUD

---------- ---------C5

4,15138782

10. Código y descripción de las carreteras que pasan por todos los municipios.

CODIGO

DESCRIPCION

---------- -------------------------------------------------C4

Carretera 4 - Circular

113

Práctica 3: Manipulación de la base de datos 1.

Insertar la información correspondiente a la siguiente casa rural:

Municipio: Bernacle Dueño: Mónica Rodríguez Campos Dirección: Calle Lago Bernacle, 3 Teléfono: 650673256 Precio: 22000 Fecha construcción: enero-1994 Descripción: amplio salón con chimenea, cocina office Coordenadas: 5.1, 1.2

Habitación 1: -

número de plazas: 2

-

baño: Sí

-

precio noche: 12000

-

precio descuento: 10000

-

descripción: cama matrimonio, teléfono

Habitación 2: -

número de plazas: 4

-

baño: Sí

-

precio noche: 25000

-

precio descuento: 20000

-

descripción: dos camas matrimonio, teléfono

2.

Modificar el precio de la casa anterior de 22000 a 32000.

3.

Obtener las distancias de esta casa al supermercado y al centro de salud de Bernacle.

4.

Eliminar toda la información de esta casa.