SQL
SQL (offizielle Aussprache [ɛskjuːˈɛl], oft aber auch [ˈsiːkwəl] nach dem Vorgänger SEQUEL; auf Deutsch auch häufig die deutsche Aussprache der Buchstaben) ist eine Datenbanksprache zur Definition von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken sowie zum Bearbeiten (Einfügen, Verändern, Löschen) und Abfragen von darauf basierenden Datenbeständen.
Die Sprache basiert auf der relationalen Algebra, ihre Syntax ist relativ einfach aufgebaut und semantisch an die englische Umgangssprache angelehnt. Ein gemeinsames Gremium von ISO und IEC standardisiert die Sprache unter Mitwirkung nationaler Normungsgremien wie ANSI oder DIN. Durch den Einsatz von SQL strebt man die Unabhängigkeit der Anwendungen vom eingesetzten Datenbankmanagementsystem an.
Die Bezeichnung SQL wird im allgemeinen Sprachgebrauch als Abkürzung für „Structured Query Language“ (auf Deutsch: „Strukturierte Abfrage-Sprache“) aufgefasst, obwohl sie laut Standard ein eigenständiger Name ist. Die Bezeichnung leitet sich von dem Vorgänger SEQUEL ([ˈsiːkwəl], Structured English Query Language) ab, welche mit Beteiligung von Edgar F. Codd (IBM) in den 1970er Jahren von Donald D. Chamberlin und Raymond F. Boyce entworfen wurde. SEQUEL wurde später in SQL umbenannt, weil SEQUEL ein eingetragenes Warenzeichen der Hawker Siddeley Aircraft Company ist.
Sprachelemente und Beispiele
SQL-Befehle lassen sich in vier Kategorien unterteilen (Zuordnung nach der Theorie der Datenbanksprachen in Klammern):
- (DQL) Befehle zur Abfrage und Aufbereitung der gesuchten Informationen; wird auch als Untermenge der DML klassifiziert
- (DML) Befehle zur Datenmanipulation (Ändern, Einfügen, Löschen) und lesendem Zugriff
- (DDL) Befehle zur Definition des Datenbankschemas
- (DCL) Befehle für die Rechteverwaltung und Transaktionskontrolle.
Die Bezeichnung SQL bezieht sich auf das englische Wort “query” (deutsch: „Abfrage“). Mit Abfragen werden die in einer Datenbank gespeicherten Daten abgerufen, also dem Benutzer oder einer Anwendersoftware zur Verfügung gestellt.
Das Ergebnis einer Abfrage sieht wiederum aus wie eine Tabelle und kann oft auch wie eine Tabelle angezeigt, bearbeitet und weiterverwendet werden.
Die grundlegenden Befehle und Begriffe werden anhand des folgenden Beispiels erklärt:
ER-Diagramm: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Relationen: |
|
|
|
|
Einfache Abfrage
SELECT *
FROM Student;
listet alle Spalten und alle Zeilen der Tabelle Student auf.
Ergebnis:
MatrNr | Name |
---|---|
26120 | Fichte |
25403 | Jonas |
27103 | Fauler |
Abfrage mit Spaltenauswahl
SELECT VorlNr, Titel
FROM Vorlesung;
listet die Spalten VorlNr und Titel aller Zeilen der Tabelle Vorlesung auf.
Ergebnis:
VorlNr | Titel |
---|---|
5001 | ET |
5022 | IT |
5045 | DB |
Abfrage mit eindeutigen Werten
SELECT DISTINCT MatrNr
FROM hört;
listet nur unterschiedliche Einträge der Spalte MatrNr aus der Tabelle hört auf. Dies zeigt die Matrikelnummern aller Studenten, die mindestens eine Vorlesung hören, wobei mehrfach auftretende Matrikelnummern nur einmal ausgegeben werden.
Ergebnis:
MatrNr |
---|
25403 |
26120 |
Abfrage mit Umbenennung
SELECT MatrNr AS Matrikelnummer, Name
FROM Student;
listet die Spalten MatrNr und Name aller Zeilen der Tabelle Student auf. MatrNr wird beim Anzeigeergebnis als Matrikelnummer aufgeführt.
Ergebnis:
Matrikelnummer | Name |
---|---|
26120 | Fichte |
25403 | Jonas |
27103 | Fauler |
Abfrage mit Filter
SELECT VorlNr, Titel
FROM Vorlesung
WHERE Titel = 'ET';
listet VorlNr und Titel aller derjenigen Zeilen der Tabelle Vorlesung auf, deren Titel 'ET' ist.
Die solchermaßen strukturierte, häufig verwendete Anweisung wird nach den Anfangsbuchstaben auch als „SFW-Block“ bezeichnet.
Ergebnis:
VorlNr | Titel |
---|---|
5001 | ET |
Abfrage mit Filter nach Inhalt
SELECT Name
FROM Student
WHERE Name LIKE 'F%';
listet die Namen aller Studenten auf, deren Name mit F beginnt (im Beispiel: Fichte und Fauler).
LIKE kann mit verschiedenen Platzhaltern verwendet werden: _ steht für ein einzelnes beliebiges Zeichen, % steht für eine beliebige Zeichenfolge. Manche Datenbanksysteme bieten weitere solche Wildcard-Zeichen an, etwa für Zeichenmengen.
Ergebnis:
Name |
---|
Fichte |
Fauler |
Abfrage mit Filter und Sortierung
SELECT Vorname, Name, StrasseNr, Plz, Ort
FROM Student
WHERE Plz = '20095'
ORDER BY Name;
listet Vorname, Name, StrasseNr, Plz und Ort aller Studenten aus dem angegebenen Postleitzahlbereich sortiert nach Name auf.
Abfrage mit verknüpften Tabellen
SELECT Vorlesung.VorlNr, Vorlesung.Titel, Professor.PersNr, Professor.Name
FROM Professor, Vorlesung
WHERE Professor.PersNr = Vorlesung.PersNr;
Die Aufzählung hinter FROM legt die Datenquellen fest: an dieser Stelle können mit Hilfe sogenannter JOINs mehrere Tabellen miteinander verknüpft werden, so dass Daten aus verschiedenen Tabellen zusammengeführt und angezeigt werden.
In diesem Beispiel wird ein innerer natürlicher Verbund (natural inner join) verwendet: Alle Datensätze aus den Tabellen Professor und Vorlesung, die den gleichen Wert im Feld PersNr haben. Professoren ohne Vorlesung und Vorlesungen ohne Professor werden damit nicht angezeigt.
Dies ist äquivalent zu:
SELECT Vorlesung.VorlNr, Vorlesung.Titel, Professor.PersNr, Professor.Name
FROM Professor INNER JOIN Vorlesung
ON Professor.PersNr = Vorlesung.PersNr;
Vorsicht: Nicht alle Implementierungen verstehen die Schlüsselwörter „INNER“, „OUTER“ und „JOIN“.
Tabellen können nicht nur über Schlüsselfelder, sondern über beliebige Felder miteinander verknüpft werden, wie das folgende, fachlich unsinnige Beispiel zeigt:
SELECT Vorlesung.Titel, Professor.Name
FROM Professor, Vorlesung
WHERE Professor.Name <> Vorlesung.Titel
Ergebnis:
Titel | Name |
---|---|
ET | Tesla |
ET | Wirth |
ET | Urlauber |
IT | Tesla |
IT | Wirth |
IT | Urlauber |
DB | Tesla |
DB | Wirth |
DB | Urlauber |
Linker äußerer Verbund
SELECT Vorlesung.VorlNr, Vorlesung.Titel, Professor.PersNr, Professor.Name
FROM Professor LEFT OUTER JOIN Vorlesung
ON Professor.PersNr = Vorlesung.PersNr;
ergibt alle Datensätze der Tabelle Professor und damit verknüpft alle Datensätze aus beiden Tabellen, die den gleichen Wert im Feld PersNr haben. Professoren ohne Vorlesung sind enthalten, Vorlesungen ohne Professor sind nicht enthalten.
Die folgende Abfrage liefert nur diejenigen Datensätze, zu denen kein passender Datensatz im linken äußeren Verbund existiert (alle Professoren, die keine Vorlesungen halten):
SELECT Professor.PersNr, Professor.Name
FROM Professor LEFT OUTER JOIN Vorlesung
ON Professor.PersNr = Vorlesung.PersNr
WHERE Vorlesung.PersNr IS NULL;
Das Gleiche kann mittels einer Unterabfrage erreicht werden:
SELECT Professor.PersNr, Professor.Name
FROM Professor
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Vorlesung WHERE PersNr = Professor.PersNr);
Gruppierung mit Aggregat-Funktionen
SELECT COUNT(Vorlesung.PersNr) AS Anzahl, Professor.PersNr, Professor.Name
FROM Professor LEFT OUTER JOIN Vorlesung
ON Professor.PersNr = Vorlesung.PersNr
GROUP BY Professor.Name, Professor.PersNr;
zählt die Anzahl der Vorlesungen pro Professor mit Hilfe der Aggregat-Funktion COUNT.
Bemerkung: COUNT(Professor.PersNr) oder COUNT(*) wären falsch (Nullwerte sollen nicht mitgezählt werden).
Zusammenfassung
Zusammengefasst sind die wichtigsten Elemente einer SQL-SELECT-Abfrage wie folgt anzugeben:
SELECT [DISTINCT] Auswahlliste [AS Spaltenalias]
FROM Quelle [ [AS] Tabellenalias]
[WHERE Where-Klausel]
[GROUP BY (Group-by-Attribut)+]
[HAVING Having-Klausel]
[ORDER BY (Sortierungsattribut [ASC|DESC])+];
Erläuterung:
- DISTINCT gibt an, dass aus der Ergebnisrelation gleiche Ergebnistupel entfernt werden sollen. Es wird also jeder Datensatz nur einmal ausgegeben, auch wenn er mehrfach in der Tabelle vorkommt. Sonst liefert SQL eine Multimenge zurück.
- Auswahlliste bestimmt, welche Spalten der Quelle auszugeben sind ( * für alle) und ob Aggregatfunktionen anzuwenden sind. Wie bei allen anderen Aufzählungen werden die einzelnen Elemente mit Komma voneinander getrennt.
- Quelle gibt an, wo die Daten herkommen. Es können Relationen und Sichten angegeben werden und miteinander als kartesisches Produkt oder als Verbund (JOIN, ab SQL-92) verknüpft werden. Mit der zusätzlichen Angabe eines Namens können Tupelvariablen besetzt werden, also Relationen für die Abfrage umbenannt werden (vgl. Beispiele).
- Where-Klausel bestimmt Bedingungen, auch Filter genannt, unter denen die Daten ausgegeben werden sollen. In SQL ist hier auch die Angabe von Unterabfragen möglich, so dass SQL streng relational vollständig wird.
- Group-by-Attribut legt fest, ob unterschiedliche Werte als einzelne Zeilen ausgegeben werden sollen (GROUP BY = Gruppierung) oder aber die Feldwerte der Zeilen durch Aggregationen wie Addition (SUM), Durchschnitt (AVG), Minimum (MIN), Maximum (MAX) zu einem Ergebniswert zusammengefasst werden, der sich auf die Gruppierung bezieht.
- Having-Klausel ist wie die Where-Klausel, nur dass sich die angegebene Bedingung auf das Ergebnis einer Aggregationsfunktion bezieht, zum Beispiel HAVING SUM (Betrag) > 0.
- Sortierungsattribut: nach ORDER BY werden Attribute angegeben, nach denen sortiert werden soll. Die Standardvoreinstellung ist ASC, das bedeutet aufsteigende Sortierung, DESC ist absteigende Sortierung.
Mengenoperatoren können auf mehrere SELECT-Abfragen angewandt werden, die gleich viele Attribute haben und bei denen die Datentypen der Attribute übereinstimmen:
- UNION vereinigt die Ergebnismengen. In einigen Implementierungen werden mehrfach vorkommende Ergebnistupel wie bei DISTINCT entfernt, ohne dass „UNION DISTINCT“ geschrieben werden muss bzw. darf.
- UNION ALL vereinigt die Ergebnismengen. Mehrfach vorkommende Ergebnistupel bleiben erhalten. Einige Implementierungen interpretieren aber „UNION“ wie „UNION ALL“ und verstehen das „ALL“ möglicherweise nicht und geben eine Fehlermeldung aus.
- EXCEPT liefert die Tupel, die in einer ersten, jedoch nicht in einer zweiten Ergebnismenge enthalten sind. Mehrfach vorkommende Ergebnistupel werden entfernt.
- MINUS ist ein analoger Operator wie EXCEPT, der von manchen SQL-Dialekten alternativ benutzt wird.
- INTERSECT liefert die Schnittmenge zweier Ergebnismengen. Mehrfach vorkommende Ergebnistupel werden entfernt.
Redundanz
Ein Grundsatz des Datenbankdesigns ist, dass in einer Datenbank keine Redundanzen auftreten sollen. Dies bedeutet, dass jede Information, also z.B. eine Adresse, nur genau einmal gespeichert wird.
- Beispiel: in der Teilnehmerliste einer Vorlesung werden die Adressen nicht erneut erfasst, sondern nur indirekt über die Matrikelnummer. Um dennoch eine Teilnehmerliste mit Adressen zu erstellen, erfolgt eine SELECT-Abfrage, in der die Teilnehmertabelle mit der Studententabelle verknüpft wird (siehe oben: JOIN).
In manchen Fällen ist die Performance einer Datenbank besser, wenn sie nicht (vollständig) normalisiert wird. In diesem Falle werden in der Praxis oft Redundanzen bewusst in Kauf genommen, um zeitaufwändige und komplexe Joins zu verkürzen und so die Geschwindigkeit der Abfragen zu erhöhen. Man spricht auch von einer Denormalisierung einer Datenbank. Wann (und ob überhaupt) eine Denormalisierung sinnvoll ist, ist umstritten und hängt von den Umständen ab.
Schlüssel
Während die Informationen auf viele Tabellen verteilt werden müssen, um Redundanzen zu vermeiden, sind Schlüssel das Mittel, um diese verstreuten Informationen miteinander zu verknüpfen.
So hat in der Regel jeder Datensatz eine eindeutige Nummer oder ein anderes eindeutiges Feld, um ihn zu identifizieren. Diese Identifikationen werden als Schlüssel bezeichnet.
Wenn dieser Datensatz in anderen Zusammenhängen benötigt wird, wird lediglich sein Schlüssel angegeben. So werden bei der Erfassung von Vorlesungsteilnehmern nicht deren Namen und Adressen, sondern nur deren jeweilige Matrikelnummer erfasst, aus der sich alle weiteren Personalien ergeben.
So kann es sein, dass manche Datensätze nur aus Schlüsseln (meist Zahlen) bestehen, die erst in Verbindung mit Verknüpfungen verständlich werden. Der eigene Schlüssel des Datensatzes wird dabei als Primärschlüssel bezeichnet. Andere Schlüssel im Datensatz, die auf die Primärschlüssel anderer Tabellen verweisen, werden als Fremdschlüssel bezeichnet.
Schlüssel können auch aus einer Kombination mehrerer Angaben bestehen. Z.B. können die Teilnehmer einer Vorlesung durch die eindeutige Kombination von Vorlesungsnummer und Studentennummer identifiziert werden, so dass die doppelte Anmeldung eines Studenten zu einer Vorlesung ausgeschlossen ist.
Referenzielle Integrität
Referenzielle Integrität bedeutet, dass Datensätze, die von anderen Datensätzen verwendet werden, in der Datenbank auch vollständig vorhanden sind.
- Im obigen Beispiel bedeutet dies, dass in der Teilnehmertabelle nur Matrikel-Nummern gespeichert sind, die es in der Studenten-Tabelle auch tatsächlich gibt.
Diese wichtige Funktionalität kann (und sollte) bereits von der Datenbank überwacht werden, so dass z.B.
- nur vorhandene Matrikelnummern in die Teilnehmertabelle eingetragen werden können,
- der Versuch, den Datensatz eines Studenten, der schon eine Vorlesung belegt hat, zu löschen, entweder verhindert wird (Fehlermeldung) oder der Datensatz auch gleich aus der Teilnehmertabelle entfernt wird (Löschweitergabe) und
- der Versuch, die Matrikelnummer eines Studenten, der schon eine Vorlesung belegt hat, zu ändern, entweder verhindert wird (Fehlermeldung) oder der Eintrag in der Teilnehmertabelle gleich mitgeändert wird (Aktualisierungsweitergabe).
Widersprüchlichkeit von Daten wird allgemein als Dateninkonsistenz bezeichnet. Diese besteht, wenn Daten bspw. die Integritätsbedingungen (z.B. Constraints oder Fremdschlüsselbeziehungen) nicht erfüllen.
Ursachen für Dateninkonsistenzen können Fehler bei der Analyse des Datenmodells, fehlende Normalisierung des ERM oder Fehler in der Programmierung sein.
Zum letzteren gehören die Lost-Update-Phänomene sowie die Verarbeitung von zwischenzeitlich veralteten Zwischenergebnissen. Dies tritt vor allem bei der Online-Verarbeitung auf, da dem Nutzer angezeigte Werte nicht in einer Transaktion gekapselt werden können.
Beispiel: Transaktion A liest Wert x Transaktion B verringert Wert x um 10 Transaktion A erhöht den gespeicherten Wert von x um eins und schreibt zurück Ergebnis x' = x+1 Die Änderung von B ist verloren gegangen
SQL-Datentypen
In den oben vorgestellten Befehlen create table
und alter
table
wird bei der Definition jeder Spalte angegeben, welchen Datentyp die Werte dieser
Spalte annehmen können. Dazu liefert SQL eine ganze Reihe standardisierter
Datentypen mit. Die einzelnen DBMS-Hersteller haben diese Liste jedoch um eine
Unzahl weiterer Datentypen erweitert. Die wichtigsten Standarddatentypen sind:
integer
- Ganze Zahl (positiv oder negativ), wobei je nach Zahl der verwendeten Bits Bezeichnungen wie smallint, tinyint oder bigint verwendet werden. Die jeweiligen Grenzen und die verwendete Terminologie sind vom Datenbanksystem definiert.
numeric (n, m)
oderdecimal (n, m)
- Festkommazahl
(positiv oder negativ) mit insgesamt maximal
n
Stellen, davonm
Nachkommastellen. Wegen der hier erfolgenden Speicherung als Dezimalzahl ist eine besonders für Geldbeträge notwendige Genauigkeit gegeben. float (m)
- Gleitkommazahl
(positiv oder negativ) mit maximal
m
Nachkommastellen. real
- Gleitkommazahl (positiv oder negativ). Die Genauigkeit für diesen Datentyp ist jeweils vom Datenbanksystem definiert.
double
oderdouble precision
- Gleitkommazahl (positiv oder negativ). Die Genauigkeit für diesen Datentyp ist jeweils vom Datenbanksystem definiert.
float
unddouble
- sind für technisch-wissenschaftliche Werte geeignet und umfassen auch die Exponentialdarstellung. Wegen der Speicherung im Binärformat sind sie aber für Geldbeträge nicht geeignet, weil sich beispielsweise der Wert 0,10 € (entspricht 10 Cent) nicht exakt abbilden lässt.
character (n)
oderchar (n)
- Zeichenkette Text mit
n
Zeichen. varchar (n)
odercharacter varying (n)
- Zeichenkette (also Text) von variabler Länge, aber maximal
n
druckbaren und/oder nicht druckbaren Zeichen. Die Variantevarchar2
ist für Oracle spezifisch, ohne dass sie sich tatsächlich unterscheidet. text
- Zeichenkette (zumindest theoretisch) beliebiger Länge. In manchen Systemen
synonym zu
clob
. date
- Datum (ohne Zeitangabe)
time
- Zeitangabe (evtl. inklusive Zeitzone)
timestamp
- Zeitstempel (umfasst Datum und Uhrzeit; evtl. inklusive Zeitzone), meistens mit Millisekundenauflösung, teilweise auch mikrosekundengenau
boolean
- Boolesche
Variable (kann die Werte
true
(wahr) oderfalse
(falsch) oderNULL
(unbekannt) annehmen). Dieser Datentyp ist laut SQL:2003 optional und nicht alle DBMS stellen diesen Datentyp bereit. blob (n)
oderbinary large object (n)
- Binärdaten von maximal
n
Bytes Länge. clob (n)
odercharacter large object (n)
- Zeichenketten mit maximal
n
Zeichen Länge.
Wenn es die Tabellendefinition erlaubt, können Attribute auch den Wert
NULL
annehmen, wenn kein Wert bekannt ist oder aus anderen Gründen
kein Wert gespeichert werden soll. Der NULL
-Wert ist von allen
anderen möglichen Werten des Datentyps verschieden.
Transaktion, Commit und Rollback
Eine Transaktion bezeichnet eine Menge von Datenbankänderungen, die zusammen ausgeführt werden (müssen). So ist beispielsweise die Buchung (als Transaktion) eines Geldbetrags durch zwei atomare Datenbankoperationen „Abbuchen des Geldbetrages von Konto A“ und „Buchung des Geldbetrages auf Konto B“ gekennzeichnet. Kann die vollständige Abarbeitung der elementaren Datenbankoperationen der Transaktion nicht durchgeführt werden (z.B. aufgrund eines Fehlers), müssen alle durchgeführten Änderungen an dem Datenbestand auf den Ausgangszustand zurückgesetzt werden.
Der Vorgang, der alle Änderungen einer Transaktion zurücksetzt, wird als Rollback bezeichnet. Der Begriff Commit bezeichnet das Ausführen einer Transaktion. Transaktionen sind eine Möglichkeit, die Konsistenz des Datenbestandes zu sichern. Im Beispiel der doppelten Kontenführung wird durch das Verhindern von ungültigen Teilbuchungen eine ausgeglichene Kontobilanz gewährleistet.
Datenbanken erlauben es zum Teil, bestimmte Befehle außerhalb einer
Transaktion auszuführen. Darunter fällt insbesondere das Laden von Daten in
Tabellen oder das Exportieren von Daten mittels Utilities. Manche DBMS erlauben
das temporäre Abschalten der Transaktionslogik sowie einiger Kontrollen zur
Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Dies muss allerdings meist durch
einen expliziten Befehl erzwungen werden, um ein versehentliches Ändern von
Daten außerhalb einer Transaktion zu vermeiden. Solche Änderungen können, falls
eine Datenbankwiederherstellung erforderlich ist, zu schweren Problemen oder gar
Datenverlusten führen. Eine Transaktion wird mit der SQL-Anweisung Commit
beendet. Alle Änderungen der Transaktion werden persistent
gemacht, und das DBMS stellt durch geeignete (interne) Mittel (z.B.
Logging) sicher, dass diese Änderungen nicht verloren gehen.
Mit dem Befehl Rollback
wird eine Transaktion ebenfalls beendet, es werden jedoch alle Änderungen seit
Beginn der Transaktion rückgängig gemacht. Das heißt, der Zustand des Systems
(in Bezug auf die Änderungen der Transaktion) ist der gleiche wie vor der
Transaktion.
Programmieren mit SQL
Programmierschnittstelle
Das ursprüngliche SQL war keine Turing-vollständige Programmiersprache, es ermöglichte also nicht die Realisierung von beliebigen Computerprogrammen. Mittlerweile lässt es sich mit anderen Programmiersprachen kombinieren, um eine Programmierung im engeren Sinne zu ermöglichen. Hierfür gibt es unterschiedliche Techniken.
- Mit Embedded SQL können SQL-Anweisungen im Quelltext eines Programms, typischerweise in C, C++, COBOL, Ada, Pascal o.Ä. geschrieben, eingebettet werden. Während der Programmvorbereitung übersetzt ein Precompiler die SQL-Befehle in Funktionsaufrufe. Embedded SQL ist Teil des ANSI-SQL-Standards. Beispiele für Implementierungen: SQLJ für Java, Pro*C für C, C++, ADO und ADO.NET.
- Herkömmliche Programmierschnittstellen erlauben die direkte Übergabe von SQL-Befehlen an Datenbanksysteme über Funktionsaufrufe. Beispiele: ODBC, JDBC, ADO.
- Persistenz-Frameworks wie etwa Hibernate oderiBATIS abstrahieren vom Datenbankzugriff und ermöglichen objektorientierte Verarbeitung von relationalen Datenbanken in einer objektorientierten Programmiersprache (z.B. Java oder C#)
- Mit dem Teil 4 SQL/PSM des Standards werden Konstrukte wie IF-Blöcke und Schleifen bereitgestellt. Er wird in den Datenbanksystemen in unterschiedlicher Ausprägung und mit Hersteller-spezifischen Erweiterungen implementiert, z.B. PL/SQL in Oracle oder Transact SQL im MS SQL Server.
Statisches und dynamisches SQL
Unabhängig von der verwendeten Programmiertechnik wird zwischen statischem und dynamischem SQL unterschieden.
- Bei statischem SQL ist die SQL-Anweisung dem Datenbanksystem zum Zeitpunkt der Programmübersetzung bekannt und festgelegt (z.B. wenn die Abfrage eines Kontos vorformuliert ist und zur Laufzeit nur die Kontonummer eingesetzt wird).
- Bei dynamischem SQL ist die SQL-Anweisung dem Datenbanksystem erst zum Zeitpunkt der Programmausführung bekannt (z.B. weil der Benutzer die komplette Abfrage eingibt). So sind z.B. alle SQL-Anweisungen, die mittels SQL/CLI oder JDBC ausgeführt werden grundsätzlich dynamisch. Ausgeführt werden dynamische SQL-Anweisungen im Allgemeinen mit execute immediate (SQL-String).
Bei dynamischem SQL muss das Datenbanksystem die SQL-Anweisung zur Laufzeit des Programms interpretieren und den Zugriffspfad optimieren. Da dieser so genannte Parse-Vorgang Zeit in Anspruch nimmt, puffern viele Datenbanksysteme die bereits geparsten SQL-Anweisungen, um so, falls sie sich wiederholen, die Zeit für ein erneutes Parsen zu sparen. Bei statischem SQL kann schon bei der Übersetzung der Programme bzw. beim Binden der SQL-Anweisungen an eine Datenbank (so genanntes Bind der SQL-Befehle) der optimale Zugriffsweg bestimmt werden. Damit sind kürzestmögliche Laufzeiten der Anwendungsprogramme möglich, allerdings muss der Zugriffsweg aller betroffenen Programme neu bestimmt werden, wenn sich Voraussetzungen (z.B. Statistiken) ändern (Rebind). Die Bind-Phase ist heute vor allem im Großrechner-Umfeld bekannt, die meisten Datenbanksysteme optimieren hingegen zur Laufzeit.
Chronologie
- etwa 1975: SEQUEL = Structured English Query Language, der Vorläufer von SQL, wird für das Projekt System R von IBM entwickelt.
- 1979: SQL gelangt mit Oracle V2 erstmals durch Relational Software Inc. auf den Markt.
- 1986: SQL1 wird von ANSI als Standard verabschiedet.
- 1987: SQL1 wird von der Internationalen Organisation für Normung (ISO) als Standard verabschiedet und 1989 nochmals überarbeitet.
- 1992: Der Standard SQL2 oder SQL-92 wird von der ISO verabschiedet.
- 1999: SQL3 oder SQL:1999 wird verabschiedet. Im Rahmen dieser Überarbeitung werden weitere wichtige Features (wie etwa Trigger oder rekursive Abfragen) hinzugefügt.
- 2003: SQL:2003. Als neue Features werden aufgenommen SQL/XML, Window functions, Sequences.
- 2006: SQL/XML:2006. Erweiterungen für SQL/XML.
- 2008: SQL:2008 bzw. ISO/IEC 9075:2008. Als neue Features werden aufgenommen INSTEAD OF-Trigger, TRUNCATE-Statement und FETCH Klausel.
- 2011: SQL:2011 bzw. ISO/IEC 9075:2011. Als neue Features werden aufgenommen „Zeitbezogene Daten“ (PERIOD FOR). Es gibt Erweiterungen für Window functions und die FETCH Klausel.
- 2016: SQL:2016 bzw. ISO/IEC 9075:2016. Als neue Features werden aufgenommen JSON und „row pattern matching“.
- 2019: SQL/MDA:2019. Erweiterungen für einen Datentyp „mehrdimensionales Feld“.
Literatur
- Donald D. Chamberlin, Raymond F. Boyce: SEQUEL: A Structured English Query Language. In: SIGMOD Workshop. Vol. 1 1974, S. 249–264.
- Donald D. Chamberlin, Morton M. Astrahan, Kapali P. Eswaran, Patricia P. Griffiths, Raymond A. Lorie, James W. Mehl, Phyllis Reisner, Bradford W. Wade: SEQUEL 2: A Unified Approach to Data Definition, Manipulation, and Control. In: IBM Journal of Research and Development. 20(6) 1976, S. 560–575.
- Günter Matthiessen, Michael Unterstein: Relationale Datenbanken und SQL in Theorie und Praxis Springer Vieweg, ISBN 978-3-642-28985-9.
- Oliver Bartosch, Markus Throll: Einstieg in SQL. Galileo Press, ISBN 3-89842-497-9.
- Daniel Warner, Günter Leitenbauer: SQL. Franzis, ISBN 3-7723-7527-8.
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Datum der letzten Änderung: Jena, den: 21.09. 2022