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Que es SQL?

El SQL (Structured query language), lenguaje de consulta estructurado, es un lenguaje surgido de un proyecto de investigación de IBM para el acceso a bases de datos relacionales. Actualmente se ha convertido en un estándar de lenguaje de bases de datos, y la mayoría de los sistemas de bases de datos lo soportan, desde

sistemas para ordenadores personales, hasta grandes computadoras. A partir del estándar cada sistema ha desarrollado su propio SQL que puede variar de un sistema a otro, pero con cambios que no suponen ninguna complicación para alguien que conozca un SQL concreto, como el que vamos a ver aquí correspondiente

a Access.

Como su nombre indica, el SQL nos permite realizar consultas a la base de datos. SQL además realiza funciones de definición, control y gestión de la base de datos. Las sentencias SQL se clasifican según su finalidad dando origen a tres ‘lenguajes’ o mejor dicho sublenguajes:

El DDL (Data Description Language), lenguaje de definición de datos, incluye órdenes para definir, modificar o borrar las tablas en las que se almacenan los datos y

de las relaciones entre estas. (Es el que más varia de un sistema a otro)

El DCL (Data Control Language), lenguaje de control de datos, contiene elementos útiles para trabajar en un entorno multiusuario, en el que es importante la protección

de los datos, la seguridad de las tablas y el establecimiento de restricciones en el acceso, así como elementos para coordinar la compartición de datos por parte de

usuarios concurrentes, asegurando que no interfieren unos con otros.

El DML (Data Manipulation Language), lenguaje de manipulación de datos, nos permite recuperar los datos almacenados en la base de datos y también incluye

órdenes para permitir al usuario actualizar la base de datos añadiendo nuevos datos,

suprimiendo datos antiguos o modificando datos previamente almacenados.

Características del lenguaje

Una sentencia SQL es como una frase (escrita en inglés) con la que decimos lo que queremos obtener y de donde obtenerlo.

Todas las sentencias empiezan con un verbo (palabra reservada que indica la acción a realizar), seguido del resto de cláusulas, algunas obligatorias y otras opcionales que completan la frase. Todas las sentencias siguen una sintaxis para que se puedan ejecutar correctamente, para describir esa sintaxis utilizaremos un diagrama sintáctico como el que se muestra a continuación.

1.3 Interpretando un diagrama sintáctico

Las palabras que aparecen en mayúsculas son palabras reservadas se tienen que poner tal cual y no se

pueden utilizar para otro fin, por ejemplo, en el diagrama de la figura tenemos las palabras reservadas SELECT, ALL, DISTINCT, FROM, WHERE.

Las palabras en minúsculas son

variables que el usuario deberá sustituir por un dato concreto. En el

diagrama tenemos nbcolumna, expresion-tabla y condicion-de-búsqueda.

Una sentencia válida se construye siguiendo la línea a través del diagrama hasta el punto que marca el final. Las líneas se siguen de izquierda a derecha y de arriba abajo. Cuando se quiere alterar el orden normal se indica con una flecha.

1.4 ¿Cómo se interpretaría el diagrama sintáctico de la figura?

Hay que empezar por la palabra SELECT, después puedes poner ALL o bien DISTINCT o nada, a continuación un nombre de columna, o varios separados por comas, a continuación la palabra FROM y una expresión-tabla, y por último de forma opcional puedes incluir la cláusula WHERE con una condición-de-búsqueda.

Por ejemplo: SELECT ALL col1,col2,col3 FROM mitabla SELECT col1,col2,col3 FROM mitabla SELECT DISTINCT col1 FROM mitabla SELECT col1,col2 FROM mitabla WHERE col2 = 0

Todas estas sentencias se podrían escribir y no darían lugar a errores sintácticos. Cuando una palabra opcional está subrayada, esto indica que ese es el valor por defecto (el valor que se asume si no se pone nada). En el ejemplo anterior las dos primeras sentencias son equivalentes (en el diagrama ALL aparece subrayada).

Cómo se crea una sentencia SQL en ACCESS

Este manual está basado en el SQL del motor de base de datos que utiliza el Access, el Microsoft Jet 4.x, para que los ejemplos y ejercicios se puedan ejecutar y probar.

Para crear y después ejecutar una sentencia SQL en Access, lo fácil es utilizar la ventana SQL de las consultas.

Para crear una consulta de selección, seguir los siguientes pasos:

1. Abrir la base de datos donde se encuentra la consulta a crear.

2. Hacer clic sobre el objeto Consulta que se encuentra a la izquierda de la ventana de la base de datos.

3. Hacer clic sobre el botón Nuevo de la ventana de la base de datos.

Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo:

4. Seleccionar Vista Diseño.

5. Hacer clic sobre el botón Aceptar.

Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo:

6. Como no queremos utilizar el generador de consultas sino escribir nuestras propias sentencias SQL, no agregamos ninguna tabla.

7. Hacer clic sobre el botón Cerrar.

8. Aparecerá la ventana de diseño de consultas.

9. Hacer clic sobre el botón , este botón es el que permite elegir la vista de la consulta, puede adoptar una de estas tres formas:

Al apretar el botón cerrar de la pantalla anterior se abre esta ventana donde

introducimos la sentencia SQL.

Una vez escrita sólo nos queda ver si está bien hecha.

10. Hacer clic sobre el botón de la barra de herramientas para ejecutar la sentencia.

Si cometimos algún error al escribir la sintaxis, Access nos saca un mensaje de error y muchas veces el cursor se queda posicionado en la palabra donde ha saltado el

error. A veces el error está antes o después de donde se ha quedado el cursor.

Si no saca ningún mensaje de error, esto quiere decir que la sentencia respeta la sintaxis definida, pero esto no quiere decir que la sentencia esté bien, puede que no

obtenga lo que nosotros queremos, en este caso habrá que rectificar la sentencia.

Guardar la consulta haciendo clic sobre el botón de la barra de herramientas.

BBBaaassseee dddeee dddaaatttooosss rrreeelllaaaccciiiooonnnaaalll...

En una base de datos relacional, los datos se organizan en tablas.

Una tabla tiene cero o más filas, cada fila contiene la información de un determinado 'sujeto' de la tabla, por ejemplo en una tabla de alumnos, en una fila tenemos los datos de un alumno. Las filas en un principio están desordenadas. Cada columna representa un 'campo' de la tabla, sirve para almacenar una determinada información, por ejemplo en una tabla de alumnos tendremos una

columna para almacenar el nombre de los alumnos.

Todos los valores de una columna determinada tienen el mismo tipo de dato, y éstos están extraídos de un conjunto de valores llamado dominio de la columna. A parte de los valores del dominio, una columna puede contener el valor nulo (NULL) que indica que no contiene ningún valor.

En una tabla no puede haber dos columnas con el mismo nombre pero ese nombre sí

se puede utilizar en otra tabla.

Normalmente todas las tablas deben tener una clave principal definida. Una clave principal es una columna (o combinación de columnas) que permite identificar de forma inequívoca cada fila de la tabla, por lo que no pueden haber en una tabla dos

filas con el mismo valor en la columna definida como clave principal.

Una clave foránea es una columna (o combinación de columnas) que contiene un valor que hace referencia a una fila de otra tabla (en algunos casos puede ser la misma tabla).

Ejemplo, tenemos dos tablas, la de alumnos y la de cursos, en la tabla de alumnos pondríamos una columna curso: para saber en qué curso está matriculado el alumno, la columna curso en la tabla de alumnos es clave foránea, mientras que la columna

código de la tabla de cursos será clave primaria.

Una tabla tiene una única clave primaria. Una tabla puede contener cero o más claves foráneas.

Cuando se define una columna como clave principal, ninguna fila de la tabla puede contener un valor nulo en esa columna ni tampoco se pueden repetir valores en la

columna.

Cuando se define una columna como clave foránea, las filas de la tabla pueden contener en esa columna o bien el valor nulo, o bien un valor que existe en la otra tabla. Eso es lo que se denomina integridad referencial que consiste en que los datos que referencias otros (clave foránea) deben ser correctos.

Las bases de datos de Access tienen la extensión .MDB para que el ordenador las reconozca como tal.

TTTaaabbblllaaasss dddeee lllooosss eeejjjeeemmmppplllooosss yyy eeejjjeeerrrccciiiccciiiooosss

Las Tablas que aparecen a continuación son las que utilizaremos en todos los

ejercicios a lo largo del curso.

Tabla empleados con los siguientes campos:

numemp: número del empleado

nombre : nombre y apellidos del empleado

edad : edad del empleado

oficina : número de la oficina donde trabaja el empleado, Por ejemplo Juan Rovira

trabaja en la oficina 12 de Alicante

titulo : el cargo que desempeña el empleado

contrato : fecha en que se contrató al empleado

jefe : número de su jefe inmediato, Por Ejemplo. El jefe de Antonio Díaz es José

Hernández. Observar que Luís Mejía no tiene jefe, es el director general.

cuota : cuota del empleado, sería el importe mínimo de ventas que debe alcanzar el

empleado en el año

ventas : importe de ventas realizadas durante este año

Tabla oficinas con los siguientes campos:

oficina: código de la oficina

ciudad: ciudad donde está ubicada

región : región a la que pertenece

dir : director de la oficina (su número de empleado) por ejemplo la oficina 12 tiene

como director el empleado104 José González.

Objetivo : objetivo de ventas que debe alcanzar la oficina

ventas: ventas de la oficina

Tabla clientes con los siguientes campos:

numclie: número de cliente

nombre : nombre y apellidos del cliente

repclie : nº del representante asignado al cliente. Cada cliente tiene un representante

Asignado (el que figura en repclie) que será el que generalmente le atienda.

limitecredito : límite de crédito del cliente

Tabla productos con los siguientes campos: idfab: identificativo del fabricante del producto.

idproducto: código que utiliza el fabricante para codificar el producto. Observar que

aparecen varias líneas con el mismo idproducto (41003), por lo que la clave principal

de la tabla deberá ser idfab+improducto.

descripcion: nombre del producto.

precio: precio del producto.

existencias: nº de unidades del producto que tenemos en almacén.

Tabla pedidos:

codigo : nº secuencial que sirve de clave principal

numpedido: nº de pedido. Observar que un pedido puede tener varias líneas.

fechapedido : fecha del pedido

clie : cliente que efectua el pedido

rep : representante que tramita el pedido

fab: fabricante del producto que se pide

producto : idproducto del producto que se pide.

cant : cantidad que se pide del producto

importe:

CCCooonnnsssuuullltttaaasss SSSiiimmmpppllleee

Empezaremos por estudiar la sentencia SELECT, que permite recuperar datos de una o varias tablas. La sentencia SELECT es con mucho la más compleja y potente de las sentencias SQL. Empezaremos por ver las consultas más simples, basadas en una sola tabla.

Esta sentencia forma parte del DML (lenguaje de manipulación de datos), en este tema veremos cómo seleccionar columnas de una tabla, cómo seleccionar filas y cómo obtener las filas ordenadas por el criterio que queramos.

El resultado de la consulta es una tabla lógica, porque no se guarda en el disco sino que está en memoria y cada vez que ejecutamos la consulta se vuelve a calcular.

Cuando ejecutamos la consulta se visualiza el resultado en forma de tabla con columnas y filas, pues en la SELECT tenemos que indicar qué columnas queremos que tenga el resultado y qué filas queremos seleccionar de la tabla origen.

Sintaxis de la sentencia SELECT (consultas simples)

LLLaaa tttaaabbblllaaa ooorrriiigggeeennn --- FFFRRROOOMMM ---

Con la cláusula FROM indicamos en qué tabla tiene que buscar la información. En este capítulo de consultas simples el resultado se obtiene de una única tabla.

FROM especificación de tabla

Una especificación de tabla puede ser el nombre de una consulta guardada (las que aparecen en la ventana de base de datos), o el nombre de una tabla que a su vez

puede tener el siguiente formato:

Aliastabla es un nombre de alias, es como un segundo nombre que asignamos a la tabla, si en una consulta definimos un alias para la tabla, esta se deberá nombrar utilizando ese nombre y no su nombre real, además ese nombre sólo es válido en la consulta donde se define. El alias se suele emplear en consultas basadas en más de una tabla que veremos en el tema siguiente. La palabra AS que se puede poner delante del nombre de alias es opcional y es el valor por defecto por lo que no tienen

ningún efecto.

Ejemplo

SELECT ......FROM oficinas ofi; equivalente a SELECT ......FROM oficinas AS ofi esta sentencia me indica que se van a buscar los datos en la tabla oficinas que queda renombrada en esta consulta con ofi.

En una SELECT podemos utilizar tablas que no están definidas en la base de datos (siempre que tengamos los permisos adecuados claro), si la tabla no está en la base de

datos activa, debemos indicar en qué base de datos se encuentra con la cláusula IN.

En la cláusula IN el nombre de la base de datos debe incluir el camino completo, la extensión (.mdb), y estar entre comillas simples. Supongamos que la tabla empleados estuviese en otra base de datos llamada otra en la carpeta c:\mis documentos, habría que indicarlo así: SELECT * FROM empleados IN 'c:\mis documentos\otra.mdb' Generalmente tenemos las tablas en la misma base de datos y no hay que utilizar la

cláusula IN.

Selección de columnas

La lista de columnas que queremos que aparezcan en el resultado es lo que llamamos lista de selección y se especifica delante de la cláusula FROM.

Utilización del *

Se utiliza el asterisco * en la lista de selección para indicar 'todas las columnas de la tabla'.

TTTiiieeennneee dddooosss vvveeennntttaaajjjaaasss:::

Evitar nombrar las columnas una a una (es más corto).

Si añadimos una columna nueva en la tabla, esta nueva columna saldrá sin tener que

modificar la consulta.

Se puede combinar el * con el nombre de una tabla (ej. oficinas.*), pero esto se utiliza más cuando el origen de la consulta son dos tablas.

SELECT * FROM oficinas

o bien

SELECT oficinas.* FROM oficinas Lista todos los datos de las oficinas

Columnas de la tabla origen

Las columnas se pueden especificar mediante su nombre simple (nbcol) o su nombre cualificado (nbtabla.nbcol, el nombre de la columna precedido del nombre de la tabla que contiene la columna y separados por un punto).

El nombre cualificado se puede emplear siempre que queramos y es obligatorio en algunos casos que veremos más adelante.

Cuando el nombre de la columna o de la tabla contiene espacios en blanco, hay que poner el nombre entre corchetes [ ] y además el número de espacios en blanco debe coincidir. Por ejemplo [código de cliente] no es lo mismo que [ código de cliente] (el segundo lleva un espacio en blanco delante de código)

Ejemplos

SELECT nombre, oficina, contrato FROM ofiventas Lista el nombre, oficina, y fecha de contrato de todos los empleados.

SELECT idfab, idproducto, descripcion, precio FROM productos Lista una tarifa de productos

AAAllliiiaaasss dddeee cccooollluuummmnnnaaa...

Cuando se visualiza el resultado de la consulta, normalmente las columnas toman el nombre que tiene la columna en la tabla, si queremos cambiar ese nombre lo podemos hacer definiendo un alias de columna mediante la cláusula AS será el nombre que aparecerá como título de la columna.

Ejemplo:

SELECT idfab AS fabricante, idproducto, descripcion FROM productos Como título de la primera columna aparecerá fabricante en vez de idfab

CCCooollluuummmnnnaaasss cccaaalllcccuuulllaaadddaaasss...

Además de las columnas que provienen directamente de la tabla origen, una consulta SQL puede incluir columnas calculadas cuyos valores se calculan a partir de los valores de los datos almacenados.

Para solicitar una columna calculada, se especifica en la lista de selección una expresión en vez de un nombre de columna. La expresión puede contener sumas, restas, multiplicaciones y divisiones, concatenación &, paréntesis y también funciones

predefinidas).

Ejemplos:

SELECT ciudad, región, (ventas-objetivo) AS superavit FROM oficinas Lista la ciudad, región y el superavit de cada oficina.

SELECT idfab, idproducto, descripcion, (existencias * precio) AS valoración FROM productos De cada producto obtiene su fabricante, idproducto, su descripción y el valor del inventario

SELECT nombre, MONTH(contrato), YEAR(contrato) FROM repventas Lista el nombre, mes y año del contrato de cada vendedor.

• La función MONTH() devuelve el mes de una fecha.

• La función YEAR() devuelve el año de una fecha.

SELECT oficina, 'tiene ventas de ', ventas FROM oficinas

FFFooorrrmmmaaarrr eeexxxppprrreeesssiiiooonnneeesss...

Una expresión se forma combinando un operador con uno o generalmente dos operando.

Operadores.

Operador +, se utiliza para sumar dos números.

Operador -, se utiliza para hallar la diferencia entre dos números.

Operador *, se utiliza para multiplicar dos números.

Operador ^, se utiliza para elevar un número a la potencia del exponente (número ^ exponente)

Operador /, se utiliza para dividir dos números y obtener un resultado de signo flotante.

Operador \, se utiliza para dividir dos números y obtener un resultado entero.

Operador Mod, divide dos números y devuelve sólo el resto.

El operador &, se utiliza para concatenar dos expresiones de tipo texto.

También se puede utilizar el operador de suma + cuando los dos operando son de tipo texto, para concatenarlos. Mi consejo es utilizar el operador & para la concatenación y así evitar errores o confusiones.

Un operando puede ser un nombre de columna, una expresión, un valor concreto o una función predefinida.

VVVaaalllooorrreeesss cccooonnncccrrreeetttooosss

Los valores concretos se deben escribir siguiendo las siguientes reglas:

Los valores numéricos se indican poniendo el número sin más. Siempre se tiene que utilizar el punto para separar la parte entera de los decimales, aunque nuestra configuración utilice la coma; además los valores numéricos no se pueden escribir formateados, no podemos escribirlos con separadores de miles. Por ejemplo en una expresión correcta no puedo escribir (ventas + 1.000.000) ni tampoco (ventas +

1,000,000), tengo que escribir (ventas +1000000)

Ejemplo: 2

Los valores de tipo texto deben ir siempre entre comillas simples ' o dobles ".

Ejemplo: ', ' ó ",", 'SANTIAGO'

Los literales de fecha se escriben entre # y deben estar en el formato de EE.UU., incluso si no estamos utilizando la versión norteamericana del motor de base de datos

Microsoft Jet. Por ejemplo, el 20 de mayo de 1999, se escribe 20/5/99 en España y Latinoamérica, y 5/20/99 en Estados Unidos de América. Para indicar la fecha 20 de mayo de 1999 en cualquier base de datos sea española, latinoamericana o de EE.UU., debemos escribirla #5/20/99#; con el formato #mes/día/año#

También se puede utilizar la función DateValue, que reconoce las configuraciones internacionales establecidas por Microsoft Windows. Por ejemplo, DateValue ('20/5/99') es equivalente a #05/20/99# si nuestra configuración de Windows define

las fechas con el formato día/mes/año.

FFFuuunnnccciiiooonnneeesss ppprrreeedddeeefffiiinnniiidddaaasss...

Access tiene muchas funciones predefinidas que se pueden utilizar, enumerarlas y explicarlas sería demasiado largo. Lo mejor es saber que tenemos a nuestra disposición muchas funciones y cuando queramos obtener algo diferente consultar la

ayuda de Access para ver si existe una función para lo que queremos hacer.

A título de ejemplo tenemos unas que se utilizan más a menudo:

DATE() devuelve el día en que estamos.

NOW() devuelve el día y la hora actual.

YEAR(fecha) devuelve el año de la fecha.

MONTH(fecha) devuelve el mes de la fecha.

DATEVALUE (literal) convierte el literal en un valor de fecha.

UUUsssooo dddeeelll pppaaarrrééénnnttteeesssiiisss...

Cuando combinamos varias expresiones podemos utilizar los paréntesis para delimitar

cada expresión. Siempre se tiene que utilizar un paréntesis de apertura (y uno de

cierre).

Ejemplo: ventas + (ventas * 0.1)

El uso del paréntesis sirve para que la expresión quede más clara sobre todo cuando combinamos muchas expresiones, y para que los operadores actúen en el orden que nosotros queramos para así olvidarnos de la prioridad de los operadores.

OOOrrrdddeeennnaaaccciiióóónnn dddeee lllaaasss fffiiilllaaasss --- OOORRRDDDEEERRR BBBYYY ---

Para ordenar las filas del resultado de la consulta, tenemos la cláusula ORDER BY.

Con esta cláusula se altera el orden de visualización de las filas de la tabla pero en ningún caso se modifica el orden de las filas dentro de la tabla. La tabla no se modifica.

Podemos indicar la columna por la que queremos ordenar utilizando su nombre de columna (nbcolumna) o utilizando su número de orden que ocupa en la lista de selección (Nºcolumna).

Ejemplo:

SELECT nombre, oficina, contrato FROM empleados ORDER BY oficina es equivalente a SELECT nombre, oficina, contrato FROM empleados ORDER BY 2

Por defecto el orden será ascendente (ASC) (de menor a mayor si el campo es numérico, por orden alfabético si el campo es de tipo texto, de anterior a posterior si el

campo es de tipo fecha/hora, etc.

Ejemplos:

SELECT nombre, numemp, oficinarep FROM empleados ORDER BY nombre

Obtiene un listado alfabético de los empleados.

SELECT nombre, numemp, contrato FROM empleados ORDER BY contrato

Obtiene un listado de los empleados por orden de antigüedad en la empresa (los de

más antigüedad aparecen primero).

SELECT nombre, numem,p,ventas FROM empleados ORDER BY ventas

Obtiene un listado de los empleados ordenados por volumen de ventas sacando los de menores ventas primero.

Si queremos podemos alterar ese orden utilizando la cláusula DESC (Descendente), en este caso el orden será el inverso al ASC.

Ejemplos:

SELECT nombre, numemp, contrato FROM empleados ORDER BY contrato DESC

Obtiene un listado de los empleados por orden de antigüedad en la empresa

empezando por los más recientemente incorporados.

SELECT nombre, numemp,ventas FROM empleados ORDER BY ventas DESC

Obtiene un listado de los empleados ordenados por volumen de ventas sacando primero los de mayores ventas.

También podemos ordenar por varias columnas, en este caso se indican las columnas separadas por comas.

Se ordenan las filas por la primera columna de ordenación, para un mismo valor de la

primera columna, se ordenan por la segunda columna, y así sucesivamente.

La cláusula DESC o ASC se puede indicar para cada columna y así utilizar una ordenación distinta para cada columna. Por ejemplo ascendente por la primera columna y dentro de la primera columna, descendente por la segunda columna.

Ejemplos:

SELECT region, ciudad, ventas FROM oficinas ORDER BY region, ciudad Muestra las ventas de cada oficina, ordenadas por orden alfabético de región y dentro de cada región por ciudad.

SELECT region, ciudad, (ventas - objetivo) AS superavit FROM oficinas ORDER BY region, 3 DESC Lista las oficinas clasificadas por región y dentro de cada región por superavit de modo que las de mayor superavit aparezcan las primeras.

SSSeeellleeecccccciiióóónnn dddeee fffiiilllaaasss

A continuación veremos las cláusulas que nos permiten indicar qué filas queremos visualizar.

LLLaaasss cccllláááuuusssuuulllaaasss DDDIIISSSTTTIIINNNCCCTTT /// AAALLLLLL

Al incluir la cláusula DISTINCT en la SELECT, se eliminan del resultado las repeticiones de filas. Si por el contrario queremos que aparezcan todas las filas incluidas las duplicadas, podemos incluir la cláusula ALL o nada, ya que ALL es el valor que SQL asume por defecto.

Por ejemplo queremos saber los códigos de los directores de oficina.

SELECT dir FROM oficinas SELECT ALL dir FROM oficinas

Lista los códigos de los directores de las oficinas. El director 108 aparece en cuatro oficinas, por lo tanto aparecerá cuatro veces en el resultado de la consulta.

SELECT DISTINCT dir FROM oficinas

En este caso el valor 108 aparecerá una sola vez ya que le decimos que liste los

distintos valores de directores.

LLLaaa cccllláááuuusssuuulllaaa TTTOOOPPP

La cláusula TOP permite sacar las n primeras filas de la tabla origen. No elige entre valores iguales, si pido los 25 primeros valores pero el que hace 26 es el mismo valor

que el 25, entonces devolverá 26 registros en vez de 25. Siempre se guía por la columna de ordenación, la que aparece en la cláusula ORDER BY o en su defecto la clave principal de la tabla.

Por ejemplo queremos saber los dos empleados más antiguos de la empresa.

SELECT TOP 2 numemp, nombre FROM empleado ORDER BY contrato

Lista el código y nombre de los empleados ordenándolos por fecha de contrato,

sacando únicamente los dos primeros (serán los dos más antiguos).

SELECT TOP 3 numemp, nombre FROM empleado ORDER BY contrato

En este caso tiene que sacar los tres primeros, pero si nos fijamos en las fechas de contrato tenemos 15/01/98, 12/08/98, 01/03/2000, 01/03/2000, la tercera fecha es

igual que la cuarta, en este caso sacará estas cuatro filas en vez de tres, y sacaría

todas las filas que tuviesen el mismo valor que la tercera fecha de contrato.

El número de filas que queremos visualizar se puede expresar con un número entero o como un porcentaje sobre el número total de filas que se recuperarían sin la cláusula TOP. En este último caso utilizaremos la cláusula TOP n PERCENT (porcentaje en inglés).

SELECT TOP 20 PERCENT nombre FROM empleado ORDER BY contrato

Lista el nombre de los empleados ordenándolos por fecha de contrato, sacando únicamente un 20% del total de empleados. Como tenemos 10 empleados, sacará los

dos primeros, si tuviésemos 100 empleados sacaría los 20 primeros.

LLLaaa cccllláááuuusssuuulllaaa WWWHHHEEERRREEE

La cláusula WHERE selecciona únicamente las filas que cumplan la condición de selección especificada.

En la consulta sólo aparecerán las filas para las cuales la condición es verdadera (TRUE), los valores nulos (NULL) no se incluyen por lo tanto en las filas del resultado. La condición de selección puede ser cualquier condición válida o combinación de condiciones utilizando los operadores NOT (no) AND (y) y OR (ó). En ACCESS una cláusula WHERE puede contener hasta 40 expresiones vinculadas por operadores lógicos AND y OR.

Para empezar veamos un ejemplo sencillo:

SELECT nombre FROM empleados WHERE oficina = 12

Lista el nombre de los empleados de la oficina 12.

SELECT nombre FROM empleados WHERE oficina = 12 AND edad > 30

Lista el nombre de los empleados de la oficina 12 que tengan más de 30 años. (Oficina igual a 12 y edad mayor que 30)

OOOpppeeerrraaadddooorrreeesss lllóóógggiiicccooosss...

Los operadores lógicos sirven para combinar condiciones. En Access una condición puede tomar tres valores TRUE (verdadero), FALSE (falso) o NULL (nulo), por lo tanto

el resultado de los operadores lógicos también será true, false o null.

Para ver cómo funcionan los operadores lógicos utilizaremos las tablas de verdad de

estos operadores.

OOOpppeeerrraaadddooorrr AAANNNDDD...

Para que el resultado sea verdadero las dos condiciones deben ser verdaderas.

AND TRUE FALSE NULL TRUE TRUE FALSE NULL

FALSE FALSE FALSE FALSE

NULL NULL FALSE NULL

OOOpppeeerrraaadddooorrr OOORRR...

El resultado es verdadero si al menos una de las dos condiciones es verdadera.

OR TRUE FALSE NULL TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE NULL NULL TRUE NULL NULL

OOOpppeeerrraaadddooorrr NNNOOOTTT...

El resultado es invertido.

NOT TRUE FALSENULL FALSE TRUE NULL

CCCooonnndddiiiccciiiooonnneeesss dddeee ssseeellleeecccccciiióóónnn

Las condiciones de selección son las condiciones que pueden aparecer en la cláusula WHERE.

En SQL tenemos cinco condiciones básicas:

1. El Test De Comparación

2. El Test De Rango

3. El Test De Pertenencia A Un Conjunto

4. El Test De Valor Nulo

5. El Test De Correspondencia con patrón.

El test de comparación.

Compara el valor de una expresión con el valor de otra.

La sintaxis es la siguiente:

= igual que <> distinto de < menor que <= menor o igual > mayor que >= mayor o igual

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE ventas > cuota

Lista los empleados cuyas ventas superan su cuota.

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE contrato < #01/03/2000#

Lista los empleados contratados antes del año 2000 (cuya fecha de contrato sea anterior al 1 de Marzo del 2000). Las fechas entre almohadillas # # deben estar con el

formato mes, día, año aunque tengamos definido otro formato para nuestras fechas.

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE YEAR(contrato) < 2000

Este ejemplo obtiene lo mismo que el anterior pero utiliza la función year(). Obtiene

los empleados cuyo año de la fecha de contrato sea menor que 2000.

SELECT oficina FROM oficinas WHERE ventas < objetivo * 0.8

Lista las oficinas cuyas ventas estén por debajo del 80% de su objetivo. Hay que utilizar siempre el punto decimal aunque tengamos definida la coma como

separador de decimales.

SELECT oficina FROM oficinas WHERE dir = 108

Lista las oficinas dirigidas por el empleado 108.

Test de rango (BETWEEN).

Examina si el valor de la expresión está comprendido entre los dos valores definidos por exp1 y exp2.

Tiene la siguiente sintaxis:

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE ventas BETWEEN 100000 AND 500000

Lista los empleados cuyas ventas estén comprendidas entre 100.000 y 500.00

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE (ventas >= 100000) AND (ventas <= 500000)

Obtenemos lo mismo que en el ejemplo anterior. Los paréntesis son opcionales.

Test de pertenencia a conjunto (IN)

Examina si el valor de la expresión es uno de los valores incluidos en la lista de valores.


SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE oficina IN (12,13,21)

Lista los empleados de las oficinas 12, 13 y 21

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE (oficina = 12) OR (oficina = 13) OR (oficina = 21)

Obtenemos lo mismo que en el ejemplo anterior. Los paréntesis son opcionales.

Test de valor nulo (IS NULL)

Una condición de selección puede dar como resultado el valor verdadero TRUE, falso FALSE o nulo NULL.

Cuando una columna que interviene en una condición de selección contiene el valor

nulo, el resultado de la condición no es verdadero ni falso, sino nulo, sea cual sea el test que se haya utilizado. Por eso si queremos listar las filas que tienen valor en una

determinada columna, no podemos utilizar el test de comparación, la condición oficina = null devuelve el valor nulo sea cual sea el valor contenido en oficina. Si queremos preguntar si una columna contiene el valor nulo debemos utilizar un test especial, el

test de valor nulo.

Tiene la siguiente sintaxis

Ejemplos:

SELECT oficina, ciudad FROM oficinas WHERE dir IS NULL

Lista las oficinas que no tienen director.

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE oficina IS NOT NULL

Lista los empleados asignados a alguna oficina (los que tienen un valor en la columna

oficina).

Test de correspondencia con patrón (LIKE) Se utiliza cuando queremos utilizar caracteres comodines para formar el valor con el cual comparar.


Los comodines más usados son los siguientes:

? Representa un carácter cualquiera * Representa cero o más caracteres # Representa un dígito cualquiera (0-9) Ejemplos:

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE nombre LIKE 'Luis*'

Lista los empleados cuyo nombre empiece por Luís (Luís seguido de cero o más

caracteres).

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE nombre LIKE '*Luis*'

Lista los empleados cuyo nombre contiene Luís, en este caso también saldría los empleados Juan Luís (cero o más caracteres seguidos de LUIS y seguido de cero o más caracteres).

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE nombre LIKE '??a*'

Lista los empleados cuyo nombre contenga una a como tercera letra (dos caracteres, la letra a, y cero o más caracteres.

CCCaaarrraaacccttteeerrreeesss cccooommmooodddiiinnneeesss...

En la siguiente tabla se indican los caracteres comodines que se pueden poner en un

patrón y su significado.

CARACTERES EN PATRÓN SIGNIFICADO

? o bien _ (subrayado)/P> Un carácter cualquiera

* o bien % Cero o más caracteres

# Un dígito cualquiera (0-9)

[listacaracteres] Un carácter cualquiera de lista caracteres

[!listacaracteres] Un carácter cualquiera no incluido en lista

caracteres

Los comodines _ y % sólo funcionan con la versión de Microsoft Jet 4.X. Por ejemplo no funcionan en Access 97.

Listacaracteres representa una lista de caracteres y puede incluir casi cualquier carácter, incluyendo dígitos, los caracteres se escriben uno detrás de otro sin espacios en blanco ni comas. Por ejemplo para sacar los nombres que empiezan por a,g,r o v el patrón sería: '[agrv]*'

Los caracteres especiales corchete de apertura [, interrogación?, subrayado, _, porcentaje %, almohadilla # y asterisco * dejan de ser considerados comodines cuando van entre corchetes. Por ejemplo para buscar los nombres que contienen un asterisco, el patrón sería: '*[*]*' en este caso el segundo * dentro del patrón no actúa

como comodín sino como un carácter cualquiera porque va dentro de los corchetes.

Si no se encierra entre corchetes, la exclamación ! representa el carácter exclamación.

El corchete de cierre ] se puede utilizar fuera de una listacaracteres como carácter independiente pero no se puede utilizar en una listacaracteres. Por ejemplo, el patrón 'a]*' permite encontrar nombres que empiecen por una a seguida de un corchete de cierre.

La secuencia de caracteres [] se considera una cadena de caracteres de longitud cero ("").

Se puede especificar un intervalo de caracteres en listacaracteres colocando un guión - para separar los límites inferior y superior del intervalo.

Por ejemplo, la secuencia [A-Z ] en patrón representa cualquier carácter comprendido en el intervalo de la A a la Z.

Cuando se especifica un intervalo de caracteres, éstos deben aparecer en orden ascendente (de menor a mayor).[A-Z] es un intervalo válido, pero [Z-A] no lo es.

Se pueden incluir múltiples intervalos entre corchetes, sin necesidad de delimitadores.

El guión - define un intervalo únicamente cuando aparece dentro de los corchetes entre dos caracteres, en cualquier otro caso representa el carácter guión.

El significado del intervalo especificado depende de la ordenación de caracteres, esta ordenación la podemos cambiar en la pestaña General del cuadro de diálogo Opciones, menú Herramientas:

Por ejemplo en español tradicional la ll se considera una letra diferente de l y aparece después de lz, mientras que en el orden general o español moderno, las palabras que

empiecen por ll aparecen después de las palabras que empiezan por lk.

Nota: Para que el cambio de orden tenga efecto se debe compactar la base de datos. (Menú Herramientas--> Utilidades de la base de datos--> Compactar y reparar base de datos).

EEEjjjeeerrrccciiiccciiiooosss... LLLaaasss cccooonnnsssuuullltttaaasss sssiiimmmpppllleeesss

Antes de empezar debemos crear la base de datos datos.mdb con las tablas de ejemplo en el tema 2

Debes crear una consulta por cada ejercicio, no se pueden escribir varias sentencias SQL en una misma consulta. Si quieres puedes guardar cada consulta con un nombre que permita identificarla. Si la consulta contiene errores sintácticos no se podrá guardar.

Ahora puedes empezar a redactar las sentencias SQL para obtener lo que se pide en cada ejercicio.

La lista de selección

1 Obtener una lista de todos los productos indicando para cada uno su idfab, idproducto, descripción, precio y precio con Impuesto incluido (es el precio anterior aumentado en un 16%).

2 De cada pedido queremos saber su número de pedido, fab, producto, cantidad, precio unitario e importe.

3 Listar de cada empleado su nombre, nº de días que lleva trabajando en la empresa y su año de nacimiento (suponiendo que este año ya ha cumplido años).

Ordenación de filas.

4 Obtener la lista de los clientes agrupados por código de representante asignado, visualizar todas las columnas de la tabla.

5 Obtener las oficinas ordenadas por orden alfabético de región y dentro de cada región por ciudad, si hay más de una oficina en la misma ciudad, aparecerá primero

la que tenga el número de oficina mayor.

6 Obtener los pedidos ordenados por fecha de pedido.

Selección de filas.

7 Listar las cuatro líneas de pedido más caras (las de mayor importe).

8 Obtener las mismas columnas que en el ejercicio 2 pero sacando únicamente las 5 líneas de pedido de menor precio unitario.

9 Listar toda la información de los pedidos de marzo.

10 Listar los números de los empleados que tienen una oficina asignada.

11 Listar los números de las oficinas que no tienen director.

12 Listar los datos de las oficinas de las regiones del norte y del este (tienen que aparecer primero las del norte y después las del este).

13 Listar los empleados de nombre María.

14 Listar los productos cuyo idproducto acabe en x.

SSSooollluuuccciiióóónnn eeejjjeeerrrccciiiccciiiooosss::: LLLaaasss cccooonnnsssuuullltttaaasss sssiiimmmpppllleeesss

Ejercicio 1

SELECT idfab,idproducto,descripcion,precio, (precio * 1.16) AS impuesto_incluido FROM productos

Los paréntesis son opcionales, también se puede poner como fórmula de cálculo:

precio + precio * 16 /100.

Ejercicio 2

SELECT numpedido, fab, producto, cant, importe / cant AS precio_unitario, importe FROM pedidos

Ejercicio 3

SELECT nombre, date() - contrato AS dias_trabajados, year(date()) - edad AS año_nacimiento FROM empleados

Aquí hemos utilizado la función date() que devuelve el día actual y hemos utilizado la diferencia de fechas para saber cuántos días han transcurrido entre las dos fechas. Para saber el año de nacimiento restamos al año actual la edad del empleado. Para obtener el año actual aplicamos la función year() (que devuelve el año de una fecha) sobre la fecha actual (date())

Ejercicio 4

SELECT * FROM clientes ORDER BY repclie

Ejercicio 5

SELECT * FROM oficinas ORDER BY region, ciudad, oficina DESC

Ejercicio 6

SELECT * FROM pedidos ORDER BY fechapedido

Ejercicio 7

SELECT TOP 4 * FROM pedidos ORDER importe DESC

Para obtener las más caras tenemos que ordenar por importe y en orden descendente para que aparezcan las más caras primero. Además como sólo queremos las cuatro

primeras utilizamos la cláusula TOP 4.

Ejercicio 8

SELECT TOP 5 numpedido, fab, producto, cant, importe / cant AS precio_unitario, importe FROM pedidos ORDER BY 5

Ordenamos los pedidos por precio unitario utilizando el nº de columna, el precio unitario es la quinta columna dentro de la lista de selección. En este caso la

ordenación debe ser ascendente.

Ejercicio 9

SELECT * FROM pedidos WHERE MONTH(fechapedido) = 3 MONTH(fecha) devuelve el número de mes de la fecha.

Ejercicio 10

SELECT numemp FROM empleados WHERE oficina IS NOT NULL

Los empleados que tienen asignada una oficina son los que tienen un valor en el campo oficina.

Ejercicio 11

SELECT oficina FROM oficinas WHERE dir IS NULL

El campo dir es el que nos dice quien es el director de la oficina.

Ejercicio 12

SELECT * FROM oficinas WHERE region IN ('norte','este') ORDER BY region DESC

Los valores se ponen entre comillas simples o dobles ya que son valores alfanuméricos. También se puede poner WHERE región = 'norte' OR región = 'este'. Ordenamos desc para que primero aparezcan las del norte.

Ejercicio 13

SELECT * FROM empleados WHERE nombre LIKE 'Maria *'

Los empleados cuyo nombre empiece por Maria, observar que antes del * hay un espacio en blanco para forzar a que el siguiente carácter después de la a sea un

blanco y no coja por ejemplo Marian.

Ejercicio 14

SELECT * FROM productos WHERE idproducto LIKE '*x'

IIInnntttrrroooddduuucccccciiióóónnn

En este tema vamos a estudiar las consultas multitabla llamadas así porque están basadas en más de una tabla.

El SQL de Microsoft Jet 4.x soporta dos grupos de consultas multitabla:

• La unión de tablas • La composición de tablas

LLLaaa uuunnniiióóónnn dddeee tttaaabbblllaaasss

Esta operación se utiliza cuando tenemos dos tablas con las mismas columnas y queremos obtener una nueva tabla con las filas de la primera y las filas de la segunda. En este caso la tabla resultante tiene las mismas columnas que la primera tabla (que son las mismas que las de la segunda tabla).

Por ejemplo tenemos una tabla de libros nuevos y una tabla de libros antiguos y queremos una lista con todos los libros que tenemos. En este caso las dos tablas tienen las mismas columnas, lo único que varía son las filas, además queremos obtener una lista de libros (las columnas de una de las tablas) con las filas que están tanto en libros

nuevos como las que están en libros antiguos, en este caso utilizaremos este tipo de operación.

Cuando hablamos de tablas pueden ser tablas reales almacenadas en la base de datos o tablas lógicas (resultados de una consulta), esto nos permite utilizar la operación con más frecuencia ya que pocas veces tenemos en una base de datos tablas idénticas en cuanto a columnas. El resultado es siempre una tabla lógica.

Por ejemplo queremos en un sólo listado los productos cuyas existencias sean iguales a cero y también los productos que aparecen en pedidos del año 08. En este caso

tenemos unos productos en la tabla de productos y los otros en la tabla de pedidos, las tablas no tienen las mismas columnas no se puede hacer una unión de ellas pero lo que interesa realmente es el identificador del producto (idfab,idproducto), luego por una parte sacamos los códigos de los productos con existencias cero (con una consulta), por otra parte los códigos de los productos que aparecen en pedidos del año 90 (con otra

consulta), y luego unimos estas dos tablas lógicas.

El operador que permite realizar esta operación es el operador UNION.

LLLaaa cccooommmpppooosssiiiccciiióóónnn dddeee tttaaabbblllaaasss

La composición de tablas consiste en concatenar filas de una tabla con filas de otra. En este caso obtenemos una tabla con las columnas de la primera tabla unidas a las columnas de la segunda tabla, y las filas de la tabla resultante son concatenaciones de filas de la primera tabla con filas de la segunda tabla.

El ejemplo anterior quedaría de la siguiente forma con la composición:

A diferencia de la unión la composición permite obtener una fila con datos de las dos tablas, esto es muy útil cuando queremos visualizar filas cuyos datos se encuentran en dos tablas.

Por ejemplo queremos listar los pedidos con el nombre del representante que ha hecho el pedido, pues los datos del pedido los tenemos en la tabla de pedidos pero el nombre del representante está en la tabla de empleados y además queremos que aparezcan en

la misma línea; en este caso necesitamos componer las dos tablas (Nota: en el ejemplo expuesto a continuación, hemos seleccionado las filas que nos interesan).

Existen distintos tipos de composición, aprenderemos a utilizarlos todos y a elegir el tipo más apropiado a cada caso.

Los tipos de composición de tablas son:

• El producto cartesiano • El INNER JOIN • El LEFT / RIGHT JOIN

EEElll ooopppeeerrraaadddooorrr UUUNNNIIIOOONNN

Como ya hemos visto en la página anterior, el operador UNION sirve para obtener a partir de dos tablas con las mismas columnas, una nueva tabla con las filas de la primera y las filas de la segunda.


Consulta puede ser un nombre de tabla, un nombre de consulta (en estos dos casos el nombre debe estar precedido de la palabra TABLE), o una sentencia SELECT completa (en este caso no se puede poner TABLE). La sentencia SELECT puede ser cualquier sentencia SELECT con la única restricción de que no puede contener la cláusula ORDER BY.

Después de la primera consulta viene la palabra UNION y a continuación la segunda consulta. La segunda consulta sigue las mismas reglas que la primera consulta.

Las dos consultas deben tener el mismo número de columnas pero las columnas pueden llamarse de diferente forma y ser de tipos de datos distintos.

Las columnas del resultado se llaman como las de la primera consulta.

Por defecto la unión no incluye filas repetidas, si alguna fila está en las dos tablas, sólo aparece una vez en el resultado.

Si queremos que aparezcan todas las filas incluso las repeticiones de filas, incluimos la palabra ALL (todo en inglés).

El empleo de ALL tienen una ventaja, la consulta se ejecutará más rápidamente. Puede que la diferencia no se note con tablas pequeñas, pero si tenemos tablas con muchos registros (filas) la diferencia puede ser notable.

Se puede unir más de dos tablas, para ello después de la segunda consulta repetimos la palabra UNION... y así sucesivamente.

También podemos indicar que queremos el resultado ordenado por algún criterio, en este caso se incluye la cláusula ORDER BY que ya vimos en el tema anterior. La

cláusula ORDER BY se escribe después de la última consulta, al final de la sentencia; para indicar las columnas de ordenación podemos utilizar su número de orden o el nombre de la columna, en este último caso se deben de utilizar los nombres de columna de la primera consulta ya que son los que se van a utilizar para nombrar las columnas del resultado.

Para ilustrar la operación vamos a realizar el ejercicio visto en la página anterior, vamos a obtener los códigos de los productos que tienen existencias iguales a cero o que aparezcan en pedidos del año 08.

SELECT idfab,idproducto FROM productos WHERE existencias = 0 UNION ALL SELECT fab,producto FROM pedidos WHERE year(fechapedido) = 2008 ORDER BY idproducto

o bien

TABLE [existencias cero] UNION ALL TABLE [pedidos 08] ORDER BY idproducto

Se ha incluido la cláusula ALL porque no nos importa que salgan filas repetidas.

Se ha incluido ORDER BY para que el resultado salga ordenado por idproducto, observar que hemos utilizado el nombre de la columna de la primera SELECT, también podíamos haber puesto ORDER BY 2 pero no ORDER BY producto (es el nombre de la columna de la segunda tabla).

Para el 2º caso hemos creado una consulta llamada existencias cero con la primera SELECT, y una consulta llamada pedidos 08 con la segunda SELECT. Observar que los nombres de las consultas están entre corchetes porque contienen espacios en blanco, y que en este caso hay que utilizar TABLE.

EEElll ppprrroooddduuuccctttooo cccaaarrrttteeesssiiiaaannnooo

El producto cartesiano es un tipo de composición de tablas, aplicando el producto cartesiano a dos tablas se obtiene una tabla con las columnas de la primera tabla unidas a las columnas de la segunda tabla, y las filas de la tabla resultante son todas las posibles concatenaciones de filas de la primera tabla con filas de la segunda tabla.


El producto cartesiano se indica poniendo en la FROM las tablas que queremos componer separadas por comas, podemos obtener así el producto cartesiano de dos, tres, o más tablas.

nbtabla puede ser un nombre de tabla o un nombre de consulta. Si todas las tablas están en una base de datos externa, añadiremos la cláusula IN basedatosexterna después de la última tabla. Pero para mejorar el rendimiento y facilitar el uso, se recomienda utilizar una tabla vinculada en lugar de la cláusula IN.

Hay que tener en cuenta que el producto cartesiano obtiene todas las posibles combinaciones de filas por lo tanto si tenemos dos tablas de 100 registros cada una, el resultado tendrá 100x100 filas, si el producto lo hacemos de estas dos tablas con una tercera de 20 filas, el resultado tendrá 200.000 filas (100x100x20) y estamos hablando de tablas pequeñas. Se ve claramente que el producto cartesiano es una operación costosa sobre todo si operamos con más de dos tablas o con tablas voluminosas.

Se puede componer una tabla consigo misma, en este caso es obligatorio utilizar un nombre de alias por lo menos para una de las dos.

Por ejemplo: SELECT * FROM empleados, empleados emp

En este ejemplo obtenemos el producto cartesiano de la tabla de empleados con ella misma. Todas las posibles combinaciones de empleados con empleados.

Para ver cómo funciona el producto cartesiano cogemos las consultas [existencias cero] y [pedidos 90] creadas en la página anterior, y creamos una consulta que halle el

producto cartesiano de las dos.

SELECT * FROM [existencias cero],[pedidos 08]

Obtenemos una tabla similar a esta:

Se observa que tenemos las dos filas de la primera consulta combinadas con las dos

filas de la segunda.

Esta operación no es de las más utilizadas, normalmente cuando queremos componer dos tablas es para añadir a las filas de una tabla, una fila de la otra tabla, por ejemplo

añadir a los pedidos los datos del cliente correspondiente, o los datos del representante, esto equivaldría a un producto cartesiano con una selección de filas:

SELECT * FROM pedidos,clientes WHERE pedidos.clie=clientes.numclie

Combinamos todos los pedidos con todos los clientes pero luego seleccionamos los que

cumplan que el código de cliente de la tabla de pedidos sea igual al código de cliente de la tabla de clientes, por lo tanto nos quedamos con los pedidos combinados con los

datos del cliente correspondiente.

Las columnas que aparecen en la cláusula WHERE de nuestra consulta anterior se denominan columnas de emparejamiento ya que permiten emparejar las filas de las dos tablas. Las columnas de emparejamiento no tienen por qué estar incluidas en la lista de selección.

Normalmente emparejamos tablas que están relacionadas entre sí y una de las columnas de emparejamiento es clave principal, pues en este caso, cuando una de las columnas de emparejamiento tiene un índice definido es más eficiente utilizar otro tipo de composición, el INNER JOIN.

EEElll IIInnnnnneeerrr JJJoooiiinnn

El INNER JOIN es otro tipo de composición de tablas, permite emparejar filas de distintas tablas de forma más eficiente que con el producto cartesiano cuando una de las columnas de emparejamiento está indexada. Ya que en vez de hacer el producto cartesiano completo y luego seleccionar la filas que cumplen la condición de emparejamiento, para cada fila de una de las tablas busca directamente en la otra tabla las filas que cumplen la condición, con lo cual se emparejan sólo las filas que luego aparecen en el resultado.


Ejemplo:

SELECT * FROM pedidos INNER JOIN clientes ON pedidos.clie = clientes.numclie

tabla1 y tabla2 son especificaciones de tabla (nombre de tabla con alias o no, nombre de consulta guardada), de las tablas cuyos registros se van a combinar.

Pueden ser las dos la misma tabla, en este caso es obligatorio definir al menos un alias de tabla.

col1, col2 son las columnas de emparejamiento.

Observar que dentro de la cláusula ON los nombres de columna deben ser nombres cualificados (llevan delante el nombre de la tabla y un punto).

Las columnas de emparejamiento deben contener la misma clase de datos, las dos de tipo texto, de tipo fecha, etc. Los campos numéricos deben ser de tipos similares. Por ejemplo, se puede combinar campos AutoNumérico y Long puesto que son tipos

similares, sin embargo, no se puede combinar campos de tipo Simple y Doble. Además las columnas no pueden ser de tipo Memo ni OLE.

comp representa cualquier operador de comparación ( =, <, >, <=, >=, o <> ) y se utiliza para establecer la condición de emparejamiento.

Se pueden definir varias condiciones de emparejamiento unidas por los operadores AND y OR poniendo cada condición entre paréntesis. Ejemplo:

SELECT * FROM pedidos INNER JOIN productos ON (pedidos.fab = productos.idfab) AND (pedidos.producto = productos.idproducto)

Se pueden combinar más de dos tablas. En este caso hay que sustituir en la sintaxis una tabla por un INNER JOIN completo.

Por ejemplo:

SELECT * FROM (pedidos INNER JOIN clientes ON pedidos.clie = clientes.numclie) INNER JOIN empleados ON pedidos.rep = empleados.numemp

En vez de tabla1 hemos escrito un INNER JOIN completo, también podemos escribir:

SELECT * FROM clientes INNER JOIN (pedidos INNER JOIN empleados ON pedidos.rep = empleados.numemp) ON pedidos.clie = clientes.numclie

En este caso hemos sustituido tabla2 por un INNER JOIN completo.

EEElll LLLeeefffttt JJJoooiiinnn YYY RRRiiiggghhhttt JJJoooiiinnn

El LEFT JOIN y RIGHT JOIN son otro tipo de composición de tablas, también denominada composición externa. Son una extensión del INNER JOIN.

Las composiciones vistas hasta ahora (el producto cartesiano y el INNER JOIN) son composiciones internas ya que todos los valores de las filas del resultado son valores que están en las tablas que se combinan.

Con una composición interna sólo se obtienen las filas que tienen al menos una fila de la otra tabla que cumpla la condición, veamos un ejemplo:

Queremos combinar los empleados con las oficinas para saber la ciudad de la oficina donde trabaja cada empleado, si utilizamos un producto cartesiano tenemos:

SELECT empleados.*,ciudad FROM empleados, oficinas WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina

Observar que hemos cualificado el nombre de columna oficina ya que ese nombre aparece en las dos tablas de la FROM.

Con esta sentencia los empleados que no tienen una oficina asignada (un valor nulo en el campo oficina de la tabla empleados) no aparecen en el resultado ya que la condición empleados.oficina = oficinas.oficina será siempre nula para esos empleados.

Si utilizamos el INNER JOIN:

SELECT empleados.*, ciudad FROM empleados INNER JOIN oficinas ON empleados.oficina = oficinas.oficina

Nos pasa lo mismo, el empleado 110 tiene un valor nulo en el campo oficina y no aparecerá en el resultado.

Pues en los casos en que queremos que también aparezcan las filas que no tienen una fila coincidente en la otra tabla, utilizaremos el LEFT o RIGHT JOIN.

La sintaxis del LEFT JOIN es la siguiente:

La descripción de la sintaxis es la misma que la del INNER JOIN, lo único que cambia es la palabra INNER por LEFT (izquierda en inglés).

Esta operación consiste en añadir al resultado del INNER JOIN las filas de la tabla de la izquierda que no tienen correspondencia en la otra tabla, y rellenar en esas filas los campos de la tabla de la derecha con valores nulos.

Ejemplo:

SELECT * FROM empleados LEFT JOIN oficinas ON empleados.oficina = oficinas.oficina

Con el ejemplo anterior obtenemos una lista de los empleados con los datos de su

oficina, y el empleado 110 que no tiene oficina aparece con sus datos normales y los datos de su oficina a nulos.

La sintaxis del RIGHT JOIN es la siguiente:

La sintaxis es la misma que la del INNER JOIN lo único que cambia es la palabra INNER por RIGHT (derecha en inglés).

Esta operación consiste en añadir al resultado del INNER JOIN las filas de la tabla de la derecha que no tienen correspondencia en la otra tabla, y rellenar en esas filas los campos de la tabla de la izquierda con valores nulos.

Ejemplo:

SELECT * FROM empleados RIGHT JOIN oficinas ON empleados.oficina = oficinas.oficina

Con el ejemplo anterior obtenemos una lista de los empleados con los datos de su oficina, y además aparece una fila por cada oficina que no está asignada a ningún

empleado con los datos del empleado a nulos.

Una operación LEFT JOIN o RIGHT JOIN se puede anidar dentro de una operación INNER JOIN, pero una operación INNER JOIN no se puede anidar dentro de LEFT JOIN o RIGHT JOIN. Los anidamientos de JOIN de distinta naturaleza no funcionan siempre, a veces depende del orden en que colocamos las tablas, en estos casos lo mejor

es probar y si no permite el anidamiento, cambiar el orden de las tablas ( y por tanto de los JOINs) dentro de la cláusula FROM.

Por ejemplo podemos tener:

SELECT * FROM clientes INNER JOIN (empleados LEFT JOIN oficinas ON empleados.oficina = oficinas.oficina) ON clientes.repclie = empleados.numclie

Combinamos empleados con oficinas para obtener los datos de la oficina de cada empleado, y luego añadimos los clientes de cada representante, así obtenemos los clientes que tienen un representante asignado y los datos de la oficina del representante

asignado.

Si hubiéramos puesto INNER en vez de LEFT no saldrían los clientes que tienen el empleado 110 (porque no tiene oficina y por tanto no aparece en el resultado del LEFT JOIN y por tanto no entrará en el cálculo del INNER JOIN con clientes).

RRReeesssuuummmeeennn dddeee cccuuuááánnndddooo uuutttiiillliiizzzaaarrr cccaaadddaaa ooopppeeerrraaaccciiióóónnn...

Para saber en cada caso qué tipo de operación se debe utilizar, a continuación tienes un gráfico que indica qué preguntas se tienen que hacer y según la respuesta, qué

operación utilizar.

Para resumir hemos llamado T1 y T2 las tablas de las que queremos sacar los datos y R la tabla lógica que representa el resultado de consulta. T1 y T2 podrían ser tablas

guardadas o consultas.

En la última parte cuando se pregunta "En T1 hay filas que no tienen pareja en T2", la pregunta se debe de interpretar como "en alguna de las tablas hay filas que no tienen

pareja".

EEEjjjeeerrrccciiiccciiiooosss::: LLLaaasss cccooonnnsssuuullltttaaasss mmmuuullltttiiitttaaabbblllaaa

1 Listar las oficinas del este indicando para cada una de ellas su número, ciudad, números y nombres de sus empleados. Hacer una versión en la que aparecen sólo las

que tienen empleados, y hacer otra en las que aparezcan las oficinas del este que no tienen empleados.

2 Listar los pedidos mostrando su número, importe, nombre del cliente, y el límite de crédito del cliente correspondiente (todos los pedidos tienen cliente y representante).

3 Listar los datos de cada uno de los empleados, la ciudad y región en donde trabaja.

4 Listar las oficinas con objetivo superior a 600.000 indicando para cada una de ellas el nombre de su director.

5 Listar los pedidos superiores a 25.000, incluyendo el nombre del empleado que tomó el pedido y el nombre del cliente que lo solicitó.

6 Hallar los empleados que realizaron su primer pedido el mismo día en que fueron contratados.

7 Listar los empleados con una cuota superior a la de su jefe; para cada empleado sacar sus datos y el número, nombre y cuota de su jefe.

8 Listar los códigos de los empleados que tienen una línea de pedido superior a 10.000 o que tengan una cuota inferior a 10.000.

SSSooollluuuccciiióóónnn::: LLLaaasss cccooonnnsssuuullltttaaasss mmmuuullltttiiitttaaabbblllaaa

Ejercicio 1

SELECT oficinas.oficina, ciudad, numemp, nombre FROM oficinas INNER JOIN empleados ON oficinas.oficina = empleados.oficina WHERE region = 'este'

Como la columna de emparejamiento oficinas.oficina es clave principal en la tabla oficinas, es mejor utilizar el JOIN que un producto cartesiano. Emparejamos las dos

tablas por el campo oficina. Las oficinas que no tengan empleados no salen (es un INNER).

Como queremos sólo las oficinas del este añadimos la cláusula WHERE con la condicion. El valor este debe ir entre comillas (es un valor alfanumérico).

Observar que en la lista de selección la columna oficina está cualificada (su nombre

está precedido del nombre de la tabla), es necesario cualificarla porque en las dos tablas existe una columna llamada oficina y el sistema no sabría cuál de las dos escoger.

SELECT oficinas.oficina, ciudad, numemp, nombre FROM oficinas LEFT JOIN empleados ON oficinas.oficina = empleados.oficina WHERE region = 'este'

Si queremos que también aparezcan las oficinas que no tienen empleados cambiamos INNER por LEFT (queremos todas las oficinas y la tabla oficinas está a la izquierda de la palabra JOIN).

Si en la lista de selección ponemos empleados.oficina en vez de oficinas.oficina, en las filas de oficinas que no tienen empleados el número de oficina aparece nulo.

SELECT oficinas.oficina, ciudad, numemp, nombre FROM empleados RIGHT JOIN oficinas ON oficinas.oficina = empleados.oficina WHERE region = 'este'

Esta SELECT es equivalente a la anterior pero hemos cambiado LEFT por RIGHT porque ahora la tabla oficinas está a la derecha de la palabra JOIN.

Ejercicio 2

SELECT numpedido, importe, clientes.nombre AS cliente, limitecredito FROM pedidos INNER JOIN clientes ON pedidos.clie = clientes.numclie

En este ejercicio no pueden haber pedidos sin cliente, y lo que nos interesa son los pedidos, luego tampoco tienen que aparecer los clientes que no tienen pedidos, por lo tanto utilizamos un INNER JOIN.

Ejercicio 3

SELECT empleados.*, ciudad, region FROM empleados LEFT JOIN oficinas ON empleados.oficina = oficinas.oficina

Aquí hemos utilizado LEFT JOIN para que también salgan los empleados que no tienen oficina asignada. Como queremos todos los datos del empleado utilizamos empleados.* para acortar.

Ejercicio 4

SELECT oficinas.*, nombre AS director FROM empleados RIGHT JOIN oficinas ON empleados.oficina = oficinas.oficina WHERE objetivo > 600000

Nos interesan las oficinas con objetivo superior a 600.000 Luego nos tenemos que asegurar que salgan todas incluso si no tienen director asignado por eso utilizamos RIGHT JOIN.

En los valores numéricos no utilizar el punto para separar los miles (lo consideraría coma decimal y entendería 600 en vez de 600000).

Ejercicio 5

SELECT numpedido, importe, empleados.nombre AS representante, clientes.nombre AS cliente FROM (pedidos INNER JOIN clientes ON pedidos.clie = clientes.numclie) INNER JOIN empleados ON pedidos.rep = empleados.numemp WHERE importe > 25000

En este ejercicio no pueden haber pedidos sin representante ni cliente, y lo que nos

interesa son los pedidos, luego tampoco tienen que aparecer los representantes que no tienen pedidos ni los clientes que no tienen pedidos, por lo tanto utilizamos un INNER JOIN.

Primero añadimos a cada línea de pedido los datos del cliente correspondiente (con el primer INNER) y a cada fila resultante añadimos los datos del representante correspondiente.

Nota: el representante que nos interesa es el que ha realizado el pedido y ese dato lo tenemos en el campo rep de pedidos por eso la condición de emparejamiento es pedidos.rep = empleados.rep.

Si hubiésemos querido el nombre del representante asignado al cliente, la condición hubiera sido clientes.repclie = empleados.numemp.

Ejercicio 6

SELECT empleados.* FROM empleados INNER JOIN pedidos ON pedidos.rep = empleados.numemp WHERE fechapedido = contrato

Los representantes que buscamos tienen un pedido con la misma fecha que la de su contrato, tenemos que añadir a los pedidos los datos del representante correspondiente

para poder comparar los dos campos.

Ejercicio 7

SELECT empleados.*, jefes.numemp AS num_jefe, jefes.nombre AS nombre_jefe, jefes.cuota AS cuota_jefe FROM empleados INNER JOIN empleados jefes ON empleados.jefe = jefes.numemp WHERE empleados.cuota > jefes.cuota

En una misma línea necesito los datos del empleado y los datos de su jefe, luego tengo que combinar empleados con empleados. No interesan los empleados que no tienen jefe luego utilizo INNER. El alias de tabla es obligatorio ya que combino empleados con la misma.

Ejercicio 8

SELECT numemp FROM empleados LEFT JOIN pedidos ON pedidos.rep = empleados.numemp WHERE importe > 10000 OR cuota < 10000

Una posible solución es combinar pedidos con empleados para poder seleccionar las líneas de importe > 10000 o cuota < 10000. Hay que utilizar LEFT para que puedan aparecer empleados con cuota < 10000 que no tengan pedidos.

SELECT rep FROM pedidos WHERE importe > 10000 UNION SELECT numemp FROM empleados WHERE cuota < 10000

Esta es otra solución, obtener por una parte los códigos de los empleados con una línea de pedido > 10000, por otra parte los códigos de los empleados con cuota < 10000 y finalmente unir las dos listas con una UNION.

IIInnntttrrroooddduuucccccciiióóónnn

En SQL de Microsoft Jet 4.x y de la mayoría de los motores de bases de datos relacionales, podemos definir un tipo de consultas cuyas filas resultantes son un resumen de las filas de la tabla origen, por eso las denominamos consultas de resumen, también se conocen como consultas sumarias.

Es importante entender que las filas del resultado de una consulta de resumen tienen una naturaleza distinta a las filas de las demás tablas resultantes de consultas, ya que corresponden a varias filas de la tabla origen. Para simplificar, veamos el caso de una consulta basada en una sola tabla, una fila de una consulta 'no resumen'

corresponde a una fila de la tabla origen, contiene datos que se encuentran en una sola fila del origen, mientras que una fila de una consulta de resumen corresponde a un resumen de varias filas de la tabla origen, esta diferencia es lo que va a originar una serie de restricciones que sufren las consultas de resumen y que veremos a lo largo del tema.

En el ejemplo que viene a continuación tienes un ejemplo de consulta normal en la que se visualizan las filas de la tabla oficinas ordenadas por región, en este caso cada fila del resultado se corresponde con una sola fila de la tabla oficinas, mientras que la segunda consulta es una consulta resumen, cada fila del resultado se corresponde con una o varias filas de la tabla oficinas.

Las consultas de resumen introducen dos nuevas cláusulas a la sentencia SELECT, la cláusula GROUP BY y la cláusula HAVING, son cláusulas que sólo se pueden utilizar en una consulta de resumen, se tienen que escribir entre la cláusula WHERE y la cláusula ORDER BY y tienen la siguiente sintaxis:

Las detallaremos en la página siguiente del tema, primero vamos a introducir otro concepto relacionado con las consultas de resumen, las funciones de columna.

FFFuuunnnccciiiooonnneeesss dddeee cccooollluuummmnnnaaa

En la lista de selección de una consulta de resumen aparecen funciones de columna también denominadas funciones de dominio agregadas. Una función de columna se aplica a una columna y obtiene un valor que resume el contenido de la columna.

Tenemos las siguientes funciones de columna:

El argumento de la función indica con qué valores se tiene que operar, por eso expresión suele ser un nombre de columna, columna que contiene los valores a resumir, pero también puede ser cualquier expresión válida que devuelva una lista de valores.

La función SUM() calcula la suma de los valores indicados en el argumento. Los datos que se suman deben ser de tipo numérico (entero, decimal, coma flotante o monetario). El resultado será del mismo tipo aunque puede tener una precisión mayor.

Ejemplo:

SELECT SUM(ventas) FROM oficinas

Obtiene una sola fila con el resultado de sumar todos los valores de la columna ventas de la tabla oficinas.

La función AVG() calcula el promedio (la media aritmética) de los valores indicados en el argumento, también se aplica a datos numéricos, y en este caso el tipo de dato del resultado puede cambiar según las necesidades del sistema para representar el valor

del resultado.

StDev() y StDevP() calculan la desviación estándar de una población o de una muestra de la población representada por los valores contenidos en la columna

indicada en el argumento. Si la consulta base (el origen) tiene menos de dos registros, el resultado es nulo.

Es interesante destacar que el valor nulo no equivale al valor 0, las funciones de columna no consideran los valores nulos mientras que consideran el valor 0 como un valor, por lo tanto en las funciones AVG(), STDEV(), STDEVP() los resultados no serán los mismos con valores 0 que con valores nulos. Veámoslo con un ejemplo:

Si tenemos esta tabla:

LLLaaa cccooonnnsssuuullltttaaa SELECT AVG(col1) AS media FROM tabla1

Devuelve:

En este caso los ceros entran en la media por lo que sale igual a 4 (10+5+0+3+6+0)/6 = 4

Con esta otra tabla:

SELECT AVG(col1) AS media FROM tabla2

Devuelve:

En este caso los ceros se han sustituido por valores nulos y no entran en el cálculo por lo que la media sale igual a 6(10+5+3+6)/4 = 6

Las funciones MIN() y MAX() determinan los valores menores y mayores respectivamente. Los valores de la columna pueden ser de tipo numérico, texto o fecha. El resultado de la función tendrá el mismo tipo de dato que la columna. Si la columna es de tipo numérico MIN() devuelve el valor menor contenido en la columna, si la columna es de tipo texto MIN() devuelve el primer valor en orden alfabético, y si la columna es de tipo fecha, MIN() devuelve la fecha más antigua y MAX() la fecha más reciente.

La función COUNT(nb columna) cuenta el número de valores que hay en la columna, los datos de la columna pueden ser de cualquier tipo, y la función siempre devuelve un número entero. Si la columna contiene valores nulos esos valores no se cuentan, si en la columna aparece un valor repetido, lo cuenta varias veces.

COUNT(*) permite contar filas en vez de valores. Si la columna no contiene ningún valor nulo, COUNT(nbcolumna) y COUNT(*) devuelven el mismo resultado, mientras que si hay valores nulos en la columna, COUNT(*) cuenta también esos valores mientras que COUNT(nb columna) no los cuenta.

Ejemplo:

¿Cuántos empleados tenemos?

SELECT COUNT(numemp) FROM empleados o bien

SELECT COUNT(*) FROM empleados

En este caso las dos sentencias devuelven el mismo resultado ya que la columna numemp no contiene valores nulos (es la clave principal de la tabla empleados).

¿Cuántos empleados tienen una oficina asignada?

SELECT COUNT(oficina) FROM empleados

Esta sentencia por el contrario, nos devuelve el número de valores no nulos que se

encuentran en la columna oficina de la tabla empleados, por lo tanto nos dice cuántos empleados tienen una oficina asignada.

Se pueden combinar varias funciones de columna en una expresión pero no se pueden anidar funciones de columna, es decir:

SELECT (AVG(ventas) * 3) + SUM(cuota) FROM ...

es correcto

SELECT AVG(SUM(ventas)) FROM ... NO es correcto, no se puede incluir una función de columna dentro de una función de columna

SSSeeellleeecccccciiióóónnn eeennn eeelll ooorrriiigggeeennn dddeee dddaaatttooosss...

Si queremos eliminar del origen de datos algunas filas, basta incluir la cláusula WHERE que ya conocemos después de la cláusula FROM. Ejemplo:

Queremos saber el acumulado de ventas de los empleados de la oficina 12.

SELECT SUM(ventas) FROM empleados WHERE oficina = 12

OOOrrriiigggeeennn mmmúúúllltttiiipppllleee...

Si los datos que necesitamos utilizar para obtener nuestro resumen se encuentran en varias tablas, formamos el origen de datos adecuado en la cláusula FROM como si fuera una consulta multitabla normal.

Ejemplo:

Queremos obtener el importe total de ventas de todos los empleados y el mayor objetivo

de las oficinas asignadas a los empleados:

SELECT SUM(empleados.ventas), MAX(objetivo) FROM empleados LEFT JOIN oficinas ON empleados.oficina=oficinas.oficina

NOTA: combinamos empleados con oficinas por un LEFT JOIN para que aparezcan en el origen de datos todos los empleados incluso los que no tengan una oficina asignada,

así el origen de datos estará formado por una tabla con tantas filas como empleados hayan en la tabla empleados, con los datos de cada empleado y de la oficina a la que está asignado. De esta tabla sacamos la suma del campo ventas (importe total de ventas de todos los empleados) y el objetivo máximo. Observar que el origen de datos no incluye las oficinas que no tienen empleados asignados, por lo que esas oficinas no

entran a la hora de calcular el valor máximo del objetivo.

LLLaaa cccllláááuuusssuuulllaaa GGGRRROOOUUUPPP BBBYYY

Hasta ahora las consultas de resumen que hemos visto utilizan todas las filas de la

tabla y producen una única fila resultado.

Se pueden obtener subtotales con la cláusula GROUP BY. Una consulta con una cláusula GROUP BY se denomina consulta agrupada ya que agrupa los datos de la tabla origen y produce una única fila resumen por cada grupo formado. Las columnas indicadas en el GROUP BY se llaman columnas de agrupación. Ejemplo:

SELECT SUM(ventas) FROM repventas

Obtiene la suma de las ventas de todos los empleados.

SELECT SUM(ventas) FROM repventas GROUP BY oficina

Se forma un grupo para cada oficina, con las filas de la oficina, y la suma se calcula

sobre las filas de cada grupo. El ejemplo anterior obtiene una lista con la suma de las ventas de los empleados de cada oficina.

La consulta quedaría mejor incluyendo en la lista de selección la oficina para saber a

qué oficina corresponde la suma de ventas:

SELECT oficina,SUM(ventas) FROM repventas GROUP BY oficina

Una columna de agrupación no puede ser de tipo memo u OLE.

La columna de agrupación se puede indicar mediante un nombre de columna o cualquier expresión válida basada en una columna pero no se pueden utilizar los alias

de campo.

Ejemplo:

SELECT importe/cant , SUM(importe) FROM pedidos GROUP BY importe/cant

Está permitido, equivaldría a agrupar las líneas de pedido por precio unitario y sacar de

cada precio unitario el importe total vendido.

SELECT importe/cant AS precio, SUM(importe) FROM pedidos GROUP BY precio

No está permitido, no se puede utilizar un alias campo.

En la lista de selección sólo pueden aparecer:

• Valores Constantes

• Funciones de Columna

• Columnas de Agrupación (Columnas que Aparecen en la Cláusula Group By)

• O Cualquier expresión basada en las anteriores.

SELECT SUM(importe),rep*10 FROM pedidos GROUP BY rep*10 Está permitido

SELECT SUM(importe),rep FROM pedidos GROUP BY rep*10

No está permitido, rep es una columna simple que no está encerrada en una función de

columna, ni está en la lista de columnas de agrupación.

Se pueden agrupar las filas por varias columnas, en este caso se indican las columnas separadas por una coma y en el orden de mayor a menor agrupación. Se permite incluir en la lista de agrupación hasta 10 columnas.

Ejemplo: Queremos obtener la suma de las ventas de las oficinas agrupadas por región y ciudad: SELECT SUM(ventas) FROM oficinas GROUP BY region,ciudad

Se agrupa primero por región, y dentro de cada región por ciudad.

Todas las filas que tienen valor nulo en el campo de agrupación, pasan a formar un único grupo. Es decir, considera el valor nulo como un valor cualquiera a efectos de agrupación. Ejemplo:

SELECT oficina,SUM(ventas) AS ventas_totales FROM repventas GROUP BY oficina

En el resultado aparece una fila con el campo oficina sin valor y a continuación una cantidad en el campo ventas_totales, esta cantidad corresponde a la suma de las ventas

de los empleados que no tienen oficina asignada (campo oficina igual a nulo).

LLLaaa cccllláááuuusssuuulllaaa HHHAAAVVVIIINNNGGG

La cláusula HAVING nos permite seleccionar filas de la tabla resultante de una consulta de resumen.

Para la condición de selección se pueden utilizar los mismos tests de comparación descritos en la cláusula WHERE, también se pueden escribir condiciones compuestas (unidas por los operadores OR, AND, NOT), pero existe una restricción.

En la condición de selección sólo pueden aparecer:

• Valores constantes

• Funciones de columna

• Columnas de agrupación (columnas que aparecen en la cláusula Group by) • O cualquier expresión basada en las anteriores.

Ejemplo: Queremos saber las oficinas con un promedio de ventas de sus empleados mayor que 500.000.

SELECT oficina FROM empleados GROUP BY oficina HAVING AVG(ventas) > 500000

NOTA: Para obtener lo que se pide hay que calcular el promedio de ventas de los empleados de cada oficina, por lo que hay que utilizar la tabla empleados.Tenemos que

agrupar los empleados por oficina y calcular el promedio para cada oficina, por último nos queda seleccionar del resultado las filas que tengan un promedio superior a

500.000.

RRReeesssuuummmeeennn dddeeelll ttteeemmmaaa

¿Cómo se ejecuta internamente una consulta de resumen?

• Primero se forma la tabla origen de datos según la cláusula FROM, • Se Seleccionan del Origen de Datos las Filas Según la Cláusula Where, • Se Forman los Grupos de Filas Según La Cláusula Group By, • Por Cada Grupo se Obtiene una Fila en la Tabla Resultante con los Valores que Aparecen en las Cláusulas Group By, Having y en la Lista de Selección,

• Se Seleccionan de la Tabla Resultante las Filas Según la Cláusula Having, • Se Eliminan de la Tabla Resultante las Columnas que no Aparecen en la Lista de Selección,

• Se Ordenan las Filas de la Tabla Resultante Según la Cláusula Order By

Una consulta se convierte en consulta de resumen en cuanto aparece GROUP BY, HAVING o una función de columna.

En una consulta de resumen, la lista de selección y la cláusula HAVING sólo pueden contener:

• Valores constantes

• Funciones de columna

• Columnas de agrupación (columnas que aparecen en la cláusula group by) • O cualquier expresión basada en las anteriores.

EEEjjjeeerrrccciiiccciiiooosss::: LLLaaasss cccooonnnsssuuullltttaaasss dddeee rrreeesssuuummmeeennn

1 ¿Cuál es la cuota media y las ventas medias de todos los empleados?

2 Hallar el importe medio de pedidos, el importe total de pedidos y el precio medio de venta (el precio de venta es el precio unitario en cada pedido).

3 Hallar el precio medio de los productos del fabricante abc.

4 ¿Cuál es el importe total de los pedidos realizados por el empleado María Vargas?

5 Hallar en qué fecha se realizó el primer pedido (suponiendo que en la tabla de pedidos tenemos todos los pedidos realizados hasta la fecha).

6 Hallar cuántos pedidos hay de más de 25000.

7 Listar cuántos empleados están asignados a cada oficina, indicar el número de oficina y cuántos hay asignados.

8 Para cada empleado, obtener su número, nombre, e importe vendido por ese empleado a cada cliente indicando el número de cliente.

9 Para cada empleado cuyos pedidos suman más de 30.000, hallar su importe medio de pedidos. En el resultado indicar el número de empleado y su importe medio de pedidos.

10 Listar de cada producto, su descripción, precio y cantidad total pedida, incluyendo sólo los productos cuya cantidad total pedida sea superior al 75% del stock; y ordenado por cantidad total pedida.

11 Saber cuántas oficinas tienen empleados con ventas superiores a su cuota, no queremos saber cuales sino cuántas hay.

SSSooollluuuccciiióóónnn::: LLLaaasss cccooonnnsssuuullltttaaasss dddeee rrreeesssuuummmeeennn

Ejercicio 1

SELECT AVG(cuota) AS cuota_media, AVG(ventas) AS ventas_media FROM empleados

Sale una única fila con el resultado deseado. Siempre que se utilicen expresiones o funciones en la lista de selección, queda mejor utilizar un alias de columna para que

ese aparezca en el encabezado del resultado.

Ejercicio 2

SELECT AVG(importe) AS importe_medio, SUM(importe) AS importe_total, AVG(importe/cant) AS precio_venta_medio FROM pedidos

El precio medio de venta es la media aritmética de los precios unitarios de cada pedido.

El precio unitario se calcula dividiendo el importe del pedido por la cantidad del pedido: importe/cant, por lo que ponemos AVG(importe/cant).

Ejercicio 3

SELECT AVG(precio) AS p_medio_mdf FROM productos WHERE idfab = 'mdf'

Ahora no nos interesan todos los productos sino únicamente los del fabricante MDF, por lo que añadimos la cláusula WHERE para que antes de calcular la media, elimine

del origen de datos los registros que no cumplan la condición.

Ejercicio 4

SELECT SUM(importe) AS total_pedidos_M_Vargas FROM empleados INNER JOIN pedidos ON empleados.numemp = pedidos.rep WHERE nombre = 'Maria Vargas'

El importe total lo tenemos que sacar de la tabla de pedidos, y además sólo nos

interesan los de Maria Vargas. Como nos dan el nombre del representante en vez de su número y en el pedido sólo tenemos el número de representante tenemos que añadir a las líneas de cada pedido, los datos del representante correspondiente, por lo que el origen de datos debe ser el que aparece en la FROM.

Ejercicio 5

SELECT MIN(fechapedido) AS primer_pedido FROM pedidos

La fecha del primer pedido es la fecha más antigua de la tabla de pedidos.

Ejercicio 6

SELECT COUNT(*) AS cuantos_pedidos_mayores FROM pedidos WHERE importe > 25000

Se podía haber utilizado también COUNT(numpedido) o cualquier nombre de columna que no pueda contener valores nulos, pero COUNT(*) es mejor por ser más rápido (la diferencia se nota con tablas muy voluminosas).

Ejercicio 7

SELECT oficina, COUNT(*) AS cuantos_empleados FROM empleados GROUP BY oficina

Con esta solución obtenemos el listado pedido pero no aparecen las oficinas que no tienen empleados asignados ya que sacamos la información de la tabla empleados y aparece una fila con valor nulo en oficina que contiene el número de empleados que no tienen oficina. Si quisiéramos listar incluso las que no tengan empleados habría que

recurrir a la solución 2.

Solución 2

SELECT oficinas.oficina, COUNT(numemp) AS cuantos_empleados FROM empleados RIGHT JOIN oficinas ON empleados.oficina = oficinas.oficina GROUP BY oficinas.oficina

Utilizamos un RIGHT JOIN para que el origen de datos incluya también una fila por cada oficina que no tenga empleados.

En el GROUP BY y en la lista de selección hay que indicar el campo oficina de la tabla oficinas, si ponemos el de la tabla empleados, agrupará todas las oficinas que no tienen

empleados en una fila (la columna empleados.oficina contiene valor nulo para esas filas).

Aquí no podemos utilizar COUNT(*) por que las oficinas sin empleados aparecerían con 1 en la columna cuantos_empleados ya que para esa oficina hay una fila.

Ejercicio 8

SELECT numemp, nombre, clie AS cliente, SUM(importe) AS total_vendido FROM empleados INNER JOIN pedidos ON pedidos.rep = empleados.numemp GROUP BY numemp, nombre, clie

Necesitamos la tabla de pedidos para el importe vendido a qué cliente, necesitamos la

tabla empleados para el nombre del representante, la de clientes no la necesitamos ya que nos piden el número de cliente y este está en pedidos.

La agrupación básica que debemos realizar es por numemp y después por clie, pero como aparece el nombre del empleado en la lista de selección, hay que incluirlo también en el GROUP BY.

Después de determinar la agrupación básica que nos hace falta, siempre que se incluye una columna adicional en el GROUP BY hay que comprobar que esa nueva columna no cambia la agrupación básica.

Por ejemplo no podríamos añadir al GROUP BY la columna fechapedido ya que se formarían más grupos.

Solución 2

SELECT numemp, nombre, clie AS cliente, SUM(importe) AS total_vendido FROM empleados LEFT JOIN pedidos ON pedidos.rep = empleados.numemp GROUP BY numemp, nombre, clie

Si queremos que salgan todos los empleados incluso los que no aparezcan en los pedidos habría que sustituir el INNER por un LEFT.

Ejercicio 9

SELECT rep, AVG(importe) AS importe_medio FROM pedidos GROUP BY rep HAVING SUM(importe) > 30000

No queremos todos los empleados, únicamente los que tengan un importe total pedido superior a 30.000, luego tenemos que poner la condición SUM(importe) > 30000. Como esta condición contiene una función de columna (SUM()) se tiene que poner en la cláusula HAVING ya que selecciona filas de la tabla resultante no del origen de datos.

Ejercicio 10

SELECT descripcion, precio, SUM(importe) AS total_pedido FROM productos INNER JOIN pedidos ON pedidos.fab = productos.idfab AND pedidos.producto = productos.idproducto GROUP BY idfab, idproducto, descripcion, precio, existencias HAVING SUM(importe) > existencias * 0.75 ORDER BY 3

La agrupación básica es por idfab e idproducto ya que son los dos campos que

conjuntamente identifican un producto.

Como descripción y precio aparecen en la lista de selección y no modifican la agrupación básica los incluimos en el GROUP BY.

Como existencias aparece en el HAVING y no modifica la agrupación básica lo incluimos también el GROUP BY.

Para calcular el 75% de las existencias multiplicamos existencias por 0,75; observar que en la sentencia SQL hay que utilizar el punto para indicar los decimales.

Para indicar la columna de ordenación no podemos utilizar el alias campo, utilizamos el número de orden de la columna dentro de la lista de selección. En este caso la suma de

importes es la tercera columna.

Ejercicio 11

Consulta: distintas _ oficinas SELECT DISTINCT oficina FROM empleados WHERE ventas > cuota Consulta: sumaria11 SELECT COUNT(*) AS cuantas_oficinas FROM distintas_oficinas

Si contamos las oficinas directamente de la tabla empleados nos salen 9 oficinas ya que la función COUNT(nb columna) cuenta los valores no nulos pero los valores repetidos los cuenta tantas veces como se repiten, como tenemos oficinas de se repiten en la columna oficina de la tabla oficinas, esas oficinas son contadas varias veces, hay que contar los valores distintos.

En otros SQL la función COUNT puede llevar delante del nombre de la columna la cláusula DISTINCT que indica que sólo se tienen que tener en cuenta valores distintos (no cuenta los repetidos), por ejemplo COUNT(DISTINCT oficina), es una opción muy útil que desgraciadamente no incluye el SQL de Microsoft JET. Para solucionar el problema se resuelve con dos consultas, una con la cual nos quedamos con los valores

distintos (en la solución la consulta se llama distintas_oficinas), y la otra que nos cuenta esos valores.

LLLaaa SSSuuubbbcccooonnnsssuuullltttaaasss

Una subconsulta es una sentencia SELECT que aparece dentro de otra sentencia SELECT que llamaremos consulta principal.

Se puede encontrar en la lista de selección, en la cláusula WHERE o en la cláusula HAVING de la consulta principal.

Una subconsulta tiene la misma sintaxis que una sentencia SELECT normal exceptuando que aparece encerrada entre paréntesis, no puede contener la cláusula ORDER BY, ni puede ser la UNION de varias sentencias SELECT, además tiene algunas restricciones en cuanto a número de columnas según el lugar donde aparece

en la consulta principal. Estas restricciones las iremos describiendo en cada caso.

Cuando se ejecuta una consulta que contiene una subconsulta, la subconsulta se

ejecuta por cada fila de la consulta principal.

Se aconseja no utilizar campos calculados en las subconsultas, ralentizan la consulta.

Las consultas que utilizan subconsultas suelen ser más fáciles de interpretar por el usuario.

RRReeefffeeerrreeennnccciiiaaasss eeexxxttteeerrrnnnaaasss

A menudo, es necesario, dentro del cuerpo de una subconsulta, hacer referencia al

valor de una columna en la fila actual de la consulta principal, ese nombre de

columna se denomina referencia externa.

Una referencia externa es un nombre de columna que estando en la subconsulta, no se refiere a ninguna columna de las tablas designadas en la FROM de la subconsulta

sino a una columna de las tablas designadas en la FROM de la consulta principal. Como la subconsulta se ejecuta por cada fila de la consulta principal, el valor de la

referencia externa irá cambiando.

Ejemplo:

SELECT numemp, nombre, (SELECT MIN(fechapedido) FROM pedidos WHERE rep = numemp)

FROM empleados;

En este ejemplo la consulta principal es SELECT... FROM empleados.

La subconsulta es ( SELECT MIN(fechapedido) FROM pedidos WHERE rep = numemp).

En esta subconsulta tenemos una referencia externa ( numemp ) es un campo de la

tabla empleados (origen de la consulta principal).

¿Qué pasa cuando se ejecuta la consulta principal?

Se coge el primer empleado y se calcula la subconsulta sustituyendo numemp por el valor que tiene en el primer empleado. La subconsulta obtiene la fecha más antigua

en los pedidos del rep = 101,

Se coge el segundo empleado y se calcula la subconsulta con numemp = 102 (numemp del segundo empleado)... y así sucesivamente hasta llegar al último

empleado.

Al final obtenemos una lista con el número, nombre y fecha del primer pedido de cada

empleado.

Si quitamos la cláusula WHERE de la subconsulta obtenemos la fecha del primer pedido de todos los pedidos no del empleado correspondiente.

AAAnnniiidddaaarrr SSSuuubbbcccooonnnsssuuullltttaaasss

Las subconsultas pueden anidarse de forma que una subconsulta aparezca en la cláusula WHERE (por ejemplo) de otra subconsulta que a su vez forma parte de otra consulta principal. En la práctica, una consulta consume mucho más tiempo y memoria cuando se incrementa el número de niveles de anidamiento. La consulta resulta también más difícil de leer , comprender y mantener cuando contiene más de

uno o dos niveles de subconsultas.

Ejemplo:

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE numemp = (SELECT rep FROM pedidos WHERE clie = (SELECT numclie FROM clientes WHERE nombre = ‘Julia Antequera’))

En este ejemplo, por cada línea de pedido se calcula la subconsulta de clientes, y esto

se repite por cada empleado, en el caso de tener 10 filas de empleados y 200 filas de pedidos (tablas realmente pequeñas), la subconsulta más interna se ejecutaría 2000

veces (10 x 200).

SSSuuubbbcccooonnnsssuuullltttaaa eeennn lllaaa llliiissstttaaa dddeee ssseeellleeecccccciiióóónnn

Cuando la subconsulta aparece en la lista de selección de la consulta principal, en este caso la subconsulta, no puede devolver varias filas ni varias columnas, de lo

contrario se da un mensaje de error.

Muchos SQLs no permiten que una subconsulta aparezca en la lista de selección de la consulta principal pero eso no es ningún problema ya que normalmente se puede

obtener lo mismo utilizando como origen de datos las dos tablas. El ejemplo anterior

se puede obtener de la siguiente forma:

SELECT numemp, nombre, MIN(fechapedido)

FROM empleados LEFT JOIN pedidos ON empleados.numemp = pedidos.rep GROUP BY numemp, nombre

EEEnnn lllaaa cccllláááuuusssuuulllaaa FFFRRROOOMMM

En la cláusula FROM se puede encontrar una sentencia SELECT encerrada entre paréntesis pero más que subconsulta sería una consulta ya que no se ejecuta para cada fila de la tabla origen sino que se ejecuta una sola vez al principio, su resultado se combina con las filas de la otra tabla para formar las filas origen de la SELECT primera y no admite referencias externas.

En la cláusula FROM vimos que se podía poner un nombre de tabla o un nombre de consulta, pues en vez de poner un nombre de consulta se puede poner directamente

la sentencia SELECT correspondiente a esa consulta encerrada entre paréntesis.

SSSuuubbbcccooonnnsssuuullltttaaa eeennn lllaaasss cccllláááuuusssuuulllaaasss WWWHHHEEERRREEE yyy HHHAAAVVVIIINNNGGG

Se suele utilizar subconsultas en las cláusulas WHERE o HAVING cuando los datos que queremos visualizar están en una tabla pero para seleccionar las filas de esa tabla

necesitamos un dato que está en otra tabla.

Ejemplo:

SELECT numemp, nombre FROM empleados WHERE contrato = (SELECT MIN(fechapedido) FROM pedidos)

En este ejemplo listamos el número y nombre de los empleados cuya fecha de contrato

sea igual a la primera fecha de todos los pedidos de la empresa.

En una cláusula WHERE / HAVING tenemos siempre una condición y la subconsulta actúa de operando dentro de esa condición.

En el ejemplo anterior se compara contrato con el resultado de la subconsulta. Hasta ahora las condiciones estudiadas tenían como operandos valores simples (el valor

contenido en una columna de una fila de la tabla, el resultado de una operación aritmética...) ahora la subconsulta puede devolver una columna entera por lo que es

necesario definir otro tipo de condiciones especiales para cuando se utilizan con

subconsultas.

CCCooonnndddiiiccciiiooonnneeesss dddeee ssseeellleeecccccciiióóónnn cccooonnn sssuuubbbcccooonnnsssuuullltttaaasss

Las condiciones de selección son las condiciones que pueden aparecer en la cláusula WHERE o HAVING. La mayoría se han visto en el tema 2 pero ahora incluiremos las

condiciones que utilizan una subconsulta como operando.

En SQL tenemos cuatro nuevas condiciones:

1. El Test De Comparación Con Subconsulta 2. El Test De Comparación Cuantificada

3. El Test De Pertenencia A Un Conjunto

4. El Test de existencia

En todos los tests estudiados a continuación expresión puede ser cualquier nombre de columna de la consulta principal o una expresión válida como ya vimos en el tema 2.

El test de comparación con subconsulta.

Es el equivalente al test de comparación simple. Se utiliza para comparar un valor de la fila que se está examinado con un único valor producido por la subconsulta. La subconsulta debe devolver una única columna, sino se produce un error. Si la subconsulta no produce ninguna fila o devuelve el valor nulo, el test devuelve el valor nulo, si la subconsulta produce varias filas, SQL devuelve una condición de error.


SELECT oficina, ciudad FROM oficinas

WHERE objetivo > (SELECT SUM(ventas) FROM empleados WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina)

Lista las oficinas cuyo objetivo sea superior a la suma de las ventas de sus empleados.

En este caso la subconsulta devuelve una única columna y una única fila (es un

consulta de resumen sin GROUP BY

EEElll ttteeesssttt dddeee cccooommmpppaaarrraaaccciiióóónnn cccuuuaaannntttiiifffiiicccaaadddaaa...

Este test es una extensión del test de comparación y del test de conjunto. Compara el valor de la expresión con cada uno de los valores producidos por la subconsulta. La subconsulta debe devolver una única columna sino se produce un error.

Tenemos el test ANY (algún, alguno en inglés) y el test ALL (todos en inglés).


EEElll ttteeesssttt AAANNNYYY

La subconsulta debe devolver una única columna sino se produce un error.

Se evalúa la comparación con cada valor devuelto por la subconsulta.

Si alguna de las comparaciones individuales produce el resultado verdadero, el test

ANY devuelve el resultado verdadero.

Si la subconsulta no devuelve ningún valor, el test ANY devuelve falso.

Si el test de comparación es falso para todos los valores de la columna, ANY devuelve falso.

Si el test de comparación no es verdadero para ningún valor de la columna, y es nulo

para al menos alguno de los valores, ANY devuelve nulo.

SELECT oficina, ciudad FROM oficinas WHERE objetivo > ANY (SELECT SUM(cuota) FROM empleados GROUP BY oficina)

En este caso la subconsulta devuelve una única columna con las sumas de las

cuotas de los empleados de cada oficina.

Lista las oficinas cuyo objetivo sea superior a alguna de las sumas obtenidas.

EEElll ttteeesssttt AAALLLLLL...

La subconsulta debe devolver una única columna sino se produce un error.

Se evalúa la comparación con cada valor devuelto por la subconsulta.

Si todas las comparaciones individuales, producen un resultado verdadero, el test devuelve el valor verdadero.

Si la subconsulta no devuelve ningún valor el test ALL devuelve el valor verdadero. Si

el test de comparación es falso para algún valor de la columna, el resultado es falso.

Si el test de comparación no es falso para ningún valor de la columna, pero es nulo

para alguno de esos valores, el test ALL devuelve valor nulo.

SELECT oficina, ciudad FROM oficinas WHERE objetivo > ALL (SELECT SUM(cuota) FROM empleados GROUP BY oficina)

En este caso se listan las oficinas cuyo objetivo sea superior a todas las sumas.

TTTeeesssttt dddeee pppeeerrrttteeennneeennnccciiiaaa aaa cccooonnnjjjuuunnntttooo (((IIINNN)))...

Examina si el valor de la expresión es uno de los valores incluidos en la lista de

valores producida por la subconsulta.

La subconsulta debe generar una única columna y las filas que sean.

Si la subconsulta no produce ninguna fila, el test da falso.


SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE oficina IN (SELECT oficina FROM oficinas WHERE region = 'este')

Con la subconsulta se obtiene la lista de los números de oficina del este y la consulta principal obtiene los empleados cuyo número de oficina sea uno de los números de

oficina del este.

Por lo tanto lista los empleados de las oficinas del este.

EEElll ttteeesssttt dddeee eeexxxiiisssttteeennnccciiiaaa EEEXXXIIISSSTTTSSS

Examina si la subconsulta produce alguna fila de resultados.

Si la subconsulta contiene filas, el test adopta el valor verdadero, si la subconsulta no contiene ninguna fila, el test toma el valor falso, nunca puede tomar el valor nulo.

Con este test la subconsulta puede tener varias columnas, no importa ya que el test se fija no en los valores devueltos sino en si hay o no fila en la tabla resultado de la

subconsulta.

Cuando se utiliza el test de existencia en la mayoría de los casos habrá que utilizar una referencia externa. Si no se utiliza una referencia externa la subconsulta devuelta

siempre será la misma para todas las filas de la consulta principal y en este caso se seleccionan todas las filas de la consulta principal (si la subconsulta genera filas) o

ninguna (si la subconsulta no devuelve ninguna fila)


SELECT numemp, nombre, oficina

FROM empleados

WHERE EXISTS (SELECT * FROM oficinas WHERE region = ‘este’ AND empleados.oficina = oficinas.oficina)

Este ejemplo obtiene lo mismo que el ejemplo del test IN.

Observa que delante de EXISTS no va ningún nombre de columna.

En la subconsulta se pueden poner las columnas que queramos en la lista de

selección (hemos utilizado el *).

Hemos añadido una condición adicional al WHERE, la de la referencia externa para que la oficina que se compare sea la oficina del empleado.

Cuando se trabaja con tablas muy voluminosas el test EXISTS suele dar mejor rendimiento que el test IN.


Una subconsulta es una sentencia SELECT que aparece en la lista de selección, o en las cláusulas WHERE o HAVING de otra sentencia SELECT.

La subconsulta se ejecuta por cada fila de la consulta principal.

Dentro de una consulta se puede utilizar una columna del origen de la consulta

principal, una referencia externa.

Aunque se puedan anidar subconsultas no es aconsejado más de un nivel de

anidamiento.

La subconsulta sufre una serie de restricciones según el lugar donde se encuentre.

Las condiciones asociadas a las subconsultas son las siguientes:

♦ el test de comparación con subconsulta

♦ el test ANY

♦ el test ALL

♦ el test IN

♦ el test EXISTS

Ejercicios

Los ejercicios que te proponemos a continuación se pueden resolver de varias

maneras, intenta resolverlos utilizando subconsultas ya que de eso trata el tema, además un mismo ejercicio lo puedes intentar resolver de diferentes maneras

utilizandos distintos tipos de condiciones, así un ejercicio se puede convertir en dos o

tres ejercicios.

1 Listar los nombres de los clientes que tienen asignado el representante Jaime Carrasco (suponiendo que no pueden haber representantes con el mismo nombre).

2 Listar los vendedores (numemp, nombre, y nº de oficina) que trabajan en oficinas

"buenas" (las que tienen ventas superiores a su objetivo).

3 Listar los vendedores que no trabajan en oficinas dirigidas por el empleado 108.

4 Listar los productos (idfab, idproducto y descripción) para los cuales no se ha

recibido ningún pedido de 25000 o más.

5 Listar los clientes asignados a Luis Mejia que no han remitido un pedido superior a

3000.

6 Listar las oficinas en donde haya un vendedor cuyas ventas representen más del

55% del objetivo de su oficina.

7 Listar las oficinas en donde todos los vendedores tienen ventas que superan al 50%

del objetivo de la oficina.

8 Listar las oficinas que tengan un objetivo mayor que la suma de las cuotas de sus

vendedores

SSSooollluuuccciiiooonnneeesss dddeee eeejjjeeerrrccciiiccciiiooosss...

Ejercicio 1

SELECT nombre FROM clientes WHERE repclie = (SELECT numemp FROM empleados WHERE nombre = 'Luis Mejia' );

Hemos supuesto que no pueden haber dos empleados con el mismo nombre, de lo

contrario habría que añadir ANY antes de la subconsulta.

Ejercicio 2

SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE oficina IN ( SELECT oficina FROM oficinas WHERE ventas > objetivo );

Con esta solución buscamos que la oficina del empleado esté en la lista de oficinas que tienen ventas superiores a su objetivo.

SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE EXISTS ( SELECT * FROM oficinas WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina AND ventas > objetivo);

Con esta solución buscamos que exista una oficina igual al del empleado y que tenga

superiores a su objetivo. El resultado será el mismo que con la solución 1.

SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE oficina = ANY (SELECT oficina FROM oficinas WHERE ventas >objetivo);

Con esta otra comparamos la oficina del empleado con cada una de las oficinas que tengan ventas superiores a su objetivo, si la oficina del empleado es igual a alguna de esas oficinas aparece el empleado en el resultado. El resultado será el mismo que con

la solución 1.

Ejercicio 3

SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM oficinas WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina AND dir = 108);

Obtenemos los empleados tales que no exista una oficina igual a la suya que además esté dirigida por el empleado 108, con esta solución sí aparecen los empleados que no tienen oficina.

SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE oficina NOT IN ( SELECT oficina FROM oficinas WHERE dir = 108);

Con la subconsulta obtenemos la lista de las oficinas dirigidas por el empleado 108. Al final se obtienen los empleados cuya oficina no esté en esa lista. Pero no salen los empleados que no tienen oficina asignada ya que su campo oficina es nulo por lo que el

resultado de la comparación es nulo, no es verdadero y no se seleccionan. El problema se puede arreglar indicando que también se tienen que seleccionar los empleados con oficina nula:

SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE (oficina NOT IN (SELECT oficina FROM oficinas WHERE dir = 108) ) OR ( oficina IS NULL);

Con la subconsulta obtenemos la lista de las oficinas dirigidas por el empleado 108. Al final se obtienen los empleados cuya oficina no esté en esa lista. Pero no salen los empleados que no tienen oficina asignada ya que su campo oficina es nulo por lo que el

resultado de la comparación es nulo, no es verdadero y no se seleccionan.

SELECT numemp, nombre, oficina FROM empleados WHERE oficina <> ALL ( SELECT oficina FROM oficinas WHERE dir = 108);

Con esta solución tenemos el mismo problema que con NOT IN, cuando la oficina del empleado es nula todos los resultados de las comparaciones individuales son nulos

por los que el test ALL da nulo y no se seleccionan los empleados con oficina nula.

Ejercicio 4

SELECT idfab, idproducto, descripcion FROM productos WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM pedidos WHERE fab = idfab AND producto = idproducto AND importe >= 25000);

En este caso es más cómodo utilizar NOT EXISTS ya que hay que preguntar por el idfab e idproducto a la vez.

Ejercicio 5

SELECT numclie, nombre FROM clientes WHERE repclie IN ( SELECT numemp FROM empleados WHERE nombre = 'Maria Vargas' ) AND numclie NOT IN ( SELECT clie FROM pedidos WHERE importe > 3000);

Ejercicio 6

SELECT * FROM oficinas WHERE EXISTS ( SELECT * FROM empleados WHERE ventas > objetivo * 0.55);

En una subconsulta todos los campos no cualificados se presuponen de la tabla origen de la subconsulta y sólo si no existe ninguna columna con ese nombre, la

considera como referencia externa, por eso no es necesario cualificar ventas porque interpreta que es el campo ventas de la tabla empleados.

Ejercicio 7

SELECT * FROM oficinas WHERE (objetivo * 0.5) <= ALL (SELECT ventas FROM empleados WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina );

Esta solución no vale porque salen las oficinas que no tienen empleados.

Hay que añadir una condición para que se consideren sólo las oficinas con empleados

como muestra la solución 1.

Esta es otra posible solución, calculamos la menor venta de los empleados de la

oficina y si esta es mayor que el 50% del ojetivo de la oficina quiere decir que todos los empleados de esa oficina tienen ventas iguales o superiores. Si la oficina no tiene empleados, la subconsulta no devuelve ninguna fila y como estamos utilizando una

comparación simple el resultado es nulo, luego no salen las oficinas que no tienen

empleados.

SELECT * FROM oficinas WHERE ((objetivo * 0.5) <= ALL ( SELECT ventas FROM empleados WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina ) ) AND ( EXISTS ( SELECT * FROM empleados WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina));

SELECT * FROM oficinas WHERE (objetivo * .5) <= (SELECT MIN(ventas) FROM empleados WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina);

Ejercicio 8

SELECT * FROM oficinas WHERE objetivo > ( SELECT SUM(cuota) FROM empleados WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina);

Hasta ahora hemos estudiado el cómo recuperar datos almacenados en las tablas de nuestra base de datos. En este tema vamos a tratar el de la actualización de esos datos, es decir insertar nuevas filas, borrar filas o cambiar el contenido de las filas de una tabla. Estas operaciones modifican los datos almacenados en las tablas pero no

su estructura, ni su definición.

Empezaremos por ver cómo insertar nuevas filas (con la sentencia INSERT INTO), veremos una variante (la sentencia SELECT... INTO), después veremos cómo borrar filas de una tabla (con la sentencia DELETE) y por último cómo modificar el contenido de las filas de una tabla (con la sentencia UPDATE). Si trabajamos en un entorno multiusuario, todas estas operaciones se podrán realizar siempre que tengamos los

permisos correspondientes.

IIInnnssseeerrrtttaaarrr uuunnnaaa fffiiilllaaa IIINNNSSSEEERRRTTT IIINNNTTTOOO.........VVVAAALLLUUUEEESSS

La inserción de nuevos datos en una tabla se realiza añadiendo filas enteras a la

tabla, la sentencia SQL que lo permite es la orden INSERT INTO.

La inserción se puede realizar de una fila o de varias filas de golpe, veremos las dos

opciones por separado y empezaremos por la inserción de una fila.


Esta sintaxis se utiliza para insertar una sola fila cuyos valores indicamos después de la palabra reservada VALUES. En castellano la sentencia se leería: INSERTA EN destino...VALORES ....

Los registros se agregan siempre al final de la tabla.

Destino es el nombre de la tabla donde vamos a insertar la fila también se puede utilizar un nombre de consulta, consulta que tenga como origen de datos una única tabla. Al nombre de la tabla se le puede añadir la cláusula IN si la tabla se encuentra en otra base de datos (en una base de datos externa).

La palabra reservada VALUES se puede sustituir por la palabra SELECT ( en otros SQLs se emplea únicamente VALUES).

A continuación de la palabra VALUES, entre paréntesis se escriben los valores que queremos añadir. Estos valores se tienen que escribir de acuerdo al tipo de dato de la columna donde se van a insertar (encerrados entre comillas simples ' ' para valores de tipo texto, entre # # para valores de fecha...) la asignación de valores se realiza por posición, el primer valor lo asigna a la primera columna, el segundo valor a la segunda columna, así sucesivamente...

Cuando la tabla tiene una columna de tipo contador (AutoNumber), lo normal es no asignar valor a esa columna para que el sistema le asigne el valor que le toque según el contador, si por el contrario queremos que la columna tenga un valor concreto, lo

indicamos en la lista de valores.

Cuando no se indica ninguna lista de columnas después del destino, se asume por defecto todas las columnas de la tabla, en este caso, los valores se tienen que especificar en el mismo orden en que aparecen las columnas en la ventana de diseño de dicha tabla, y se tiene que utilizar el valor NULL para rellenar las columnas de las cuales no tenemos valores.

Ejemplo:

INSERT INTO empleados VALUES (200, 'Juan Santos', 30, NULL, 'rep ventas', #01/03/2000#, NULL, 350000, 0)

Observar en el ejemplo que los valores de tipo texto se encierran entre comillas simples ' ' (también se pueden emplear las comillas dobles " ") y que la fecha de contrato se encierra entre almohadillas # # con el formato mes/día/año. Como no

tenemos valor para los campos oficina y director (a este nuevo empleado todavía no se le ha asignado director ni oficina) utilizamos la palabra reservada NULL. Los valores numéricos se escriben tal cual, para separar la parte entera de la parte decimal hay

que utilizar siempre el punto independientemente de la configuración que tengamos.

Cuando indicamos nombres de columnas, estos corresponden a nombres de columna de la tabla, pero no tienen por qué estar en el orden en que aparecen en la ventana diseño de la tabla, también se pueden omitir algunas columnas, la columnas que no se nombran tendrán por defecto el valor NULL o el valor predeterminado indicado en la ventana de diseño de tabla.

El ejemplo anterior se podría escribir de la siguiente forma:

INSERT INTO empleados (numemp,oficina, nombre, titulo,cuota, contrato, ventas) VALUES (200, 30, 'Juan Santos', 'rep ventas',350000, #01/03/2000#,0)

Observar que ahora hemos variado el orden de los valores y los nombres de columna no siguen el mismo orden que en la tabla origen, no importa, lo importante es poner los valores en el mismo orden que las columnas que enunciamos. Como no

enunciamos las columnas oficina y director se rellenarán con el valor nulo (porque es

el valor que tienen esas columnas como valor predeterminado).

El utilizar la opción de poner una lista de columnas podría parecer peor ya que se tiene que escribir más pero realmente tiene ventajas sobre todo cuando la sentencia la vamos a almacenar y reutilizar:

La sentencia queda más fácil de interpretar leyéndola vemos qué valor asignamos a qué columna, de paso nos aseguramos que el valor lo asignamos a la columna que queremos.

Si por lo que sea cambia el orden de las columnas en la tabla en el diseño, no pasaría nada mientras que de la otra forma intentaría asignar los valores a otra

columna, esto produciría errores de 'tipo no corresponde' y lo que es peor podría

asignar valores erróneos sin que nos demos cuenta.

Otra ventaja es que si se añade una nueva columna a la tabla en el diseño, la primera sentencia INSERT daría error ya que el número de valores no corresponde con el número de columnas de la tabla, mientras que la segunda INSERT no daría error y en la nueva columna se insertaría el valor predeterminado.

Errores que se pueden producir cuando se ejecuta la sentencia INSERT INTO: Si la tabla de destino tiene clave principal y en ese campo intentamos no asignar valor, asignar el valor nulo o un valor que ya existe en la tabla, el motor de base de

datos Microsoft Jet no añade la fila y da un mensaje de error de 'infracciones de clave'. Si tenemos definido un índice único (sin duplicados) e intentamos asignar un valor que ya existe en la tabla también devuelve el mismo error. Si la tabla está relacionada con otra, se seguirán las reglas de integridad referencial.

IIInnnssseeerrrtttaaarrr vvvaaarrriiiaaasss fffiiilllaaasss IIINNNSSSEEERRRTTT IIINNNTTTOOO.........SSSEEELLLEEECCCTTT

Podemos insertar en una tabla varias filas con una sola sentencia SELECT INTO si los valores a insertar se pueden obtener como resultado de una consulta, en este caso sustituimos la cláusula VALUES lista de valores por una sentencia SELECT como las que hemos visto hasta ahora. Cada fila resultado de la SELECT forma una lista de valores que son los que se insertan en una nueva fila de la tabla destino. Es como si

tuviésemos una INSERT...VALUES por cada fila resultado de la sentencia SELECT.


El origen de la SELECT puede ser el nombre de una consulta guardada, un nombre de tabla o una composición de varias tablas (mediante INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN o producto cartesiano).

Cada fila devuelta por la SELECT actúa como la lista de valores que vimos con la INSERT...VALUES por lo que tiene las mismas restricciones en cuanto a tipo de dato, etc. La asignación de valores se realiza por posición por lo que la SELECT debe devolver el mismo número de columnas que las de la tabla destino y en el mismo orden, o el mismo número de columnas que indicamos en la lista de columnas

después de destino.

Las columnas de la SELECT no tienen porque llamarse igual que en la tabla destino ya que el sistema sólo se fija en los valores devueltos por la SELECT.

Si no queremos asignar valores a todas las columnas entonces tenemos que indicar

entre paréntesis la lista de columnas a rellenar después del nombre del destino.

El estándar ANSI/ISO especifica varias restricciones sobre la consulta que aparece dentro de la sentencia INSERT:

La consulta no puede tener una cláusula ORDER BY, la tabla destino de la sentencia INSERT no puede aparecer en la cláusula FROM de la consulta o de ninguna subconsulta que ésta tenga. Esto prohíbe insertar parte de una tabla en sí misma,

La consulta no puede ser la UNION de varias sentencias SELECT diferentes, el resultado de la consulta debe contener el mismo número de columnas que las

indicadas para insertar y los tipos de datos deben ser compatibles columna a

columna.

Sin embargo en SQL de Microsoft Jet, se puede incluir la cláusula ORDER BY aunque no tiene mucho sentido.

Se puede poner en la cláusula FROM de la consulta, la tabla en la que vamos a insertar, pero no podemos utilizar una UNION.

Supongamos que tenemos una tabla llamada repres con la misma estructura que la

tabla empleados, y queremos insertar en esa tabla los empleados que tengan como

titulo rep ventas

INSERT INTO repres SELECT * FROM empleados WHERE titulo = 'rep ventas'

Con la SELECT obtenemos las filas correspondientes a los empleados con título rep ventas, y las insertamos en la tabla repres. Como las tablas tienen la misma estructura no hace falta poner la lista de columnas y podemos emplear * en la lista de

selección de la SELECT.

Supongamos ahora que la tabla repres tuviese las siguientes columnas numemp, oficinarep, nombrerep. En este caso no podríamos utilizar el asterisco, tendríamos que

poner:

INSERT INTO repres SELECT numemp, oficina, nombre FROM empleados WHERE titulo = 'rep ventas'

O bien:

INSERT INTO repres (numemp, oficinarep, nombrerep) SELECT numemp, oficina, nombre FROM empleados WHERE titulo = 'rep ventas'

IIInnnssseeerrrtttaaarrr fffiiilllaaasss eeennn uuunnnaaa nnnuuueeevvvaaa tttaaabbblllaaa SSSEEELLLEEECCCTTT......... IIINNNTTTOOO

Esta sentencia inserta filas creando en ese momento la tabla donde se insertan las

filas. Se suele utilizar para guardar en una tabla el resultado de una SELECT.


Las columnas de la nueva tabla tendrán el mismo tipo y tamaño que las columnas origen, y se llamarán con el nombre de alias de la columna origen o en su defecto con el nombre de la columna origen, pero no se transfiere ninguna otra propiedad del

campo o de la tabla como por ejemplo las claves e índices.

La sentencia SELECT puede ser cualquier sentencia SELECT sin ninguna restricción, puede ser una consulta multitabla, una consulta de resumen, una UNION.

Ejemplo:

SELECT * INTO t2 FROM t1

Esta sentencia genera una nueva tabla t2 con todas las filas de la tabla t1. Las columnas se llamarán igual que en t1 pero t2 no será una copia exacta de t1 ya no

tendrá clave principal ni relaciones con las otras tablas, ni índices si los tuviese t1 etc.

Si en la base de datos hay ya una tabla del mismo nombre, el sistema nos avisa y nos pregunta si la queremos borrar. Si le contestamos que no, la SELECT no se ejecuta.

Para formar una sentencia SELECT INTO lo mejor es escribir la SELECT que permite generar los datos que queremos guardar en la nueva tabla, y después añadir delante de la cláusula FROM la cláusula INTO nuevatabla.

La sentencia SELECT INTO se suele utilizar para crear tablas de trabajo, o tablas intermedias, las creamos para una determinada tarea y cuando hemos terminado esa tarea las borramos. También puede ser útil para sacar datos en una tabla para

enviarlos a alguien.

Queremos enviarle a un representante una tabla con todos los datos personales de

sus clientes para que les pueda enviar cartas etc.

SELECT numclie AS codigo, nombre, direccion, telefono INTO susclientes FROM clientes WHERE repclie = '103';

Vamos a suponer que hemos añadido a nuestra tabla de clientes los campos direccion y telefono. En el ejemplo anterior la nueva tabla tendrá cuatro columnas llamadas codigo, nombre, direccion, telefono y contendrá las filas correspondientes a los

clientes del representante 103.

MMMooodddiiifffiiicccaaarrr eeelll cccooonnnttteeennniiidddooo dddeee lllaaasss fffiiilllaaasss ((( UUUPPPDDDAAATTTEEE )))

La sentencia UPDATE modifica los valores de una o más columnas en las filas seleccionadas de una o varias tablas.


Origen puede ser un nombre de tabla, un nombre de consulta o una composición de tablas, también puede incluir la cláusula IN si la tabla a modificar se encuentra en una base de datos externa.

La cláusula SET especifica qué columnas van a modificarse y qué valores asignar a esas columnas.

nbcolumna, es el nombre de la columna a la cual queremos asignar un nuevo valor por lo tanto debe ser una columna de la tabla origen. El SQL estándar exige nombres

sin cualificar pero algunas implementaciones (como por ejemplo el SQL de Microsoft Jet que estamos estudiando) sí lo permiten.

La expresión en cada asignación debe generar un valor del tipo de dato apropiado para la columna indicada. La expresión debe ser calculable a partir de los valores de

la fila que se está actualizando. Expresión no puede ser una subconsulta.

Ejemplo:

UPDATE oficinas INNER JOIN empleados

ON oficinas.oficina = empleados.oficina

SET cuota=objetivo*0.01;

En este ejemplo queremos actualizar las cuotas de nuestros empleados de tal forma

que la cuota de un empleado sea el 1% del objetivo de su oficina. La columna a actualizar es la cuota del empleado y el valor a asignar es el 1% del objetivo de la oficina del empleado, luego la cláusula SET será SET cuota = objetivo*0.01 o SET cuota = objetivo/100. El origen debe contener la cuota del empleado y el objetivo de su oficina, luego el origen será el INNER JOIN de empleados con oficinas.

La cláusula WHERE indica qué filas van a ser modificadas. Si se omite la cláusula WHERE se actualizan todas las filas.

En la condición del WHERE se puede incluir una subconsulta. En SQL standard la tabla que aparece en la FROM de la subconsulta no puede ser la misma que la tabla que aparece como origen, pero en el SQL de Microsoft Jet sí se puede.

Ejemplo: Queremos poner a cero las ventas de los empleados de la oficina 12

UPDATE empleados SET ventas = 0 WHERE oficina = 12;

Ejemplo: Queremos poner a cero el limite de crédito de los clientes asignados a empleados de la oficina 12.

UPDATE clientes SET limitecredito = 0

WHERE repclie IN (SELECT numemp FROM empleados WHERE oficina = 12);

Si para el cálculo de expresion se utiliza una columna que también se modifica, el valor que se utiliza es el antes de la modificación, lo mismo para la condición de

búsqueda.

Cuando se ejecuta una sentencia UPDATE primero se genera el origen y se seleccionan las filas según la cláusula WHERE. A continuación se coge una fila de la selección y se le aplica la cláusula SET, se actualizan todas las columnas incluidas en la cláusula SET a la vez por lo que los nombres de columna pueden especificarse en cualquier orden. Después se coge la siguiente fila de la selección y se le aplica del mismo modo la cláusula SET, así sucesivamente con todas las filas de la selección.

Ejemplo:

UPDATE oficinas SET ventas=0, objetivo=ventas;

O bien:

UPDATE oficinas SET objetivo=ventas, ventas=0;

Los dos ejemplos anteriores son equivalentes ya que el valor de ventas que se asigna a objetivo es el valor antes de la actualización, se deja como objetivo las ventas que ha

tenido la oficina hasta el momento y se pone a cero la columna ventas.

Si actualizamos una columna definida como clave foránea, esta columna se podrá actualizar o no siguiendo las reglas de integridad referencial. El valor que se le asigna

debe existir en la tabla de referencia.

Si actualizamos una columna definida como columna principal de una relación entre dos tablas, esta columna se podrá actualizar o no siguiendo las reglas de integridad

referencial.

BBBooorrrrrraaarrr fffiiilllaaasss (((DDDEEELLLEEETTTEEE)))

La sentencia DELETE elimina filas de una tabla.


Origen es el nombre de la tabla de donde vamos a borrar, podemos indicar un nombre de tabla, incluir la cláusula IN si la tabla se encuentra en una base de datos externa, también podemos escribir una composición de tablas.

La opción tabla.* se utiliza cuando el origen está basado en varias tablas, y sirve para indicar en qué tabla vamos a borrar.

La opción * es opcional y es la que se asume por defecto y se puede poner únicamente cuando el origen es una sola tabla.

La cláusula WHERE sirve para especificar qué filas queremos borrar. Se eliminaran de la tabla todas las filas que cumplan la condición. Si no se indica la cláusula WHERE, se borran TODAS las filas de la tabla.

En la condición de búsqueda de la sentencia DELETE, se puede utilizar una subconsulta. En SQL standard la tabla que aparece en la FROM de la subconsulta no puede ser la misma que la tabla que aparece en la FROM de la DELETE pero en el SQL de Microsoft Jet sí se puede hacer.

Una vez borrados, los registros no se pueden recuperar.

Si la tabla donde borramos está relacionada con otras tablas se podrán borrar o no los registros siguiendo las reglas de integridad referencial definidas en las relaciones.

Ejemplo:

DELETE * FROM pedidos WHERE clie IN (SELECT numclie FROM clientes WHERE nombre = 'Juan Santos');

O bien:

DELETE pedidos.* FROM pedidos INNER JOIN clientes ON pedidos.clie = clientes.numclie WHERE nombre = 'Juan Santos';

Las dos sentencias borran los pedidos del cliente Juan Santos. En la segunda estamos

obligados a poner pedidos.* porque el origen está basado en varias tablas.

DELETE * FROM pedidos; o DELETE FROM pedidos; Borra todas las filas de pedidos.


Si queremos añadir en una tabla una fila con valores conocidos utilizamos la

sentencia INSERT INTO tabla VALUES (lista de valores).

Si los valores a insertar se encuentran en una o varias tablas utilizamos INSERT INTO tabla SELECT...

Para crear una nueva tabla con el resultado de una consulta con la sentencia SELECT...INTO tabla FROM...

Para cambiar los datos contenidos en una tabla, tenemos que actualizar las filas de dicha tabla con la sentencia UPDATE tabla SET asignación de nuevos valores.

Para eliminar filas de una tabla se utiliza la sentencia DELETE FROM tabla.

Con la cláusula WHERE podemos indicar a qué filas afecta la actualización o el borrado

EEEjjjeeerrrccciiiccciiiooosss

Como en estos ejercicios vamos a modificar los valores almacenados en la base de

datos, es conveniente guardar antes una copia de las tablas, en los cuatro primeros ejercicios crearemos una copia de los datos almacenados para luego poder recuperar

los valores originales.

1 Crear una tabla (llamarla nuevaempleados) que contenga las filas de la tabla

empleados.

2 Crear una tabla (llamarla nuevaoficinas) que contenga las filas de la tabla oficinas.

3 Crear una tabla (llamarla nuevaproductos) que contenga las filas de la tabla

productos.

4 Crear una tabla (llamarla nuevapedidos) que contenga las filas de la tabla pedidos.

5 Subir un 5% el precio de todos los productos del fabricante ABC.

6 Añadir una nueva oficina para Punta Caucedo, con el número de oficina 29, con un objetivo de 100000 y región Centro.

7 Cambiar los empleados de la oficina 22 a la oficina 29.

8 Eliminar los pedidos del empleado 107.

9 Eliminar las oficinas que no tengan empleados.

10 Recuperar los precios originales de los productos a partir de la tabla nuevosproductos.

11 Recuperar las oficinas borradas a partir de la tabla nuevaoficinas.

12 Recuperar los pedidos borrados en el ejercicio 8 a partir de la tabla nuevapedidos.

13 A los empleados de la oficina 29 asignarles la oficina 22.

SSSooollluuuccciiióóónnn EEEjjjeeerrrccciiiccciiiooosss

Ejercicios 1

SELECT * INTO nuevaempleados FROM empleados;

Ejercicios 2

SELECT * INTO nuevaoficinas FROM oficinas;

Ejercicios 3

SELECT * INTO nuevaproductos FROM productos;

Ejercicios 4

SELECT * INTO nuevapedidos FROM pedidos;

Ejercicios 5

UPDATE productos SET precio = precio * 1.05 WHERE idfab = 'ABC';

También se puede poner precio = precio + precio*0.05

Ejercicios 6

INSERT INTO oficinas ( oficina, región, ciudad, objetivo ) VALUES ( 29, 'centro','punta caucedo', 100000 );

Como no asignamos valor a todos los campos, no hace falta poner todas las columnas

en la lista de columnas. Los campos dir y ventas se rellenarán con el valor

predeterminado.

Si la tabla oficinas tiene definido en la columna dir el valor predeterminado 0, al intentar ejecutar la INSERT ocurrirá un error porque asigna 0 al campo dir , como dir es clave ajena, antes de insertar comprueba que el valor insertado en la clave ajena

existe en la tabla empleados, y el empleado 0 no existe por lo que no puede insertar la

oficina, el valor predeterminado de dir debe ser nulo.

INSERT INTO oficinas (oficina,region,ciudad,dir,objetivo,ventas) VALUES (29, 'centro', 'Punta caucedo', null, 100000,0) ;

Con esta solución nos aseguramos que el valor de dir sea nulo independientemente

del valor predeterminado y nos aseguramos que ventas sea igual a cero

INSERT INTO oficinas VALUES (29, 'Punta Caucedo', 'centro', null, 100000,0) ;

En este caso como no especificamos una lista de columnas tenemos que poner los

valores en el mismo orden que las columnas en vista diseño de la tabla.

Ejercicios 7

UPDATE empleados SET oficina = 29 WHERE oficina = 22;

Si ejecutamos esta sentencia antes de haber creado la oficina 29, el sistema nos

devuelve un error.

Ejercicios 8

DELETE FROM pedidos WHERE rep = 105;

Ejercicios 9

DELETE FROM oficinas WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM empleados WHERE empleados.oficina = oficinas.oficina);

Si la oficina no tiene empleados asignados, no existe ningún empleado con el número

de esa oficina.

DELETE FROM oficinas WHERE oficina NOT IN (SELECT oficina FROM empleados) ;

También se puede ver como las oficinas cuyo número no se encuentra entre las

oficinas asignados a los empleados.

DELETE oficinas.* FROM oficinas LEFT JOIN empleados ON oficinas.oficina= empleados.oficina WHERE empleados.numemp IS NULL ;

Otro planteamiento sería unir los empleados con sus oficinas y que también salgan

las oficinas que no tienen empleados (por eso LEFT en vez de INNER) a partir de ahí seleccionamos las filas que no tienen valor en el campo numemp, estas son las no tienen ningún empleado relacionado. Como además el origen está basado en dos tablas es obligatorio poner oficinas.* para indicar que se tienen que borrar las filas de

la tabla oficinas y no de empleados.

Ejercicios 10

UPDATE productos INNER JOIN nuevaproductos ON ( productos.idfab = nuevaproductos.idfab) AND (productos.idproducto = nuevaproductos.idproducto) SET productos.precio = nuevaproductos.precio;

Unimos la tabla de productos con la tabla nuevaproductos para tener en una misma

fila el precio que queremos cambiar y el precio antiguo (el valor que queremos dejar).

Ejercicios 11

INSERT INTO oficinas SELECT * FROM nuevaoficinas WHERE oficina NOT IN (SELECT oficina FROM oficinas);

En este caso insertamos en oficinas las oficinas de nuevaoficinas cuyo número de

oficina no está en oficinas (es decir las que se han borrado).

Ejercicios 12

INSERT INTO pedidos SELECT * from nuevapedidos WHERE rep = 105;

Insertamos en pedidos los pedidos del empleados 105 que se encuentran en la tabla

nuevapedidos.

Ejercicios 13

UPDATE empleados SET oficina = 22 WHERE oficina = 29;

Si no hemos recuperado las oficinas borradas, no permitirá cambiar el campo oficina a 22 ya que la oficina 22 es de las que se han borrado en el ejercicio 9.

Cuando queremos representar una consulta sumaria con dos columnas de agrupación como una tabla de doble entrada en la que cada una de las columnas de agrupación

es una entrada de la tabla utilizaremos una consulta de tabla de referencias cruzadas.

Por ejemplo queremos obtener las ventas mensuales de nuestros empleados. Tenemos que diseñar una consulta sumaria calculando la suma de los importes de los pedidos

agrupando por empleado y mes de la venta.

La consulta sería:

SELECT rep as empleado, month(fechapedido) as mes, sum(importe) as vendido FROM pedidos

GROUP BY rep, month(fechapedido)

El resultado sería la siguiente tabla que aparece a la derecha:

La consulta quedaría mucho más presentable y clara presentando los datos en un

formato más compacto como el siguiente:

Pues este último resultado se obtiene mediante una consulta de referencias cruzadas. Observar que una de las columnas de agrupación (rep) sigue definiendo las filas que aparecen (hay una fila por cada empleado), mientras que la otra columna de agrupación (mes) ahora sirve para definir las otras columnas, cada valor de mes define una columna en el resultado, y la celda en la intersección de un valor de rep y un valor de mes es la columna resumen, la que contiene la función de columna (la suma

de importe).

Las consultas de referencias cruzadas se pueden crear utilizando el asistente, es mucho más cómodo pero es útil saber cómo hacerlo directamente en SQL por si queremos variar algún dato una vez realizada la consulta con el asistente o si

queremos definir una consulta de referencias cruzadas que no se puede definir con el

asistente.

La sentencia TRANSFORM es la que se utiliza para definir una consulta de referencias cruzadas.


Resultado es la función de columna que permite obtener el resultado de las celdas.

En la SELECT la columna fija es la columna que define el encabezado de filas, el origen que indicamos en la cláusula FROM es la tabla (o tablas) de donde sacamos la información, y en la cláusula GROUP BY ponemos la columna que va a definir las filas del resultado.

La SELECT puede contener una cláusula WHERE para seleccionar la filas que se utilizan para calcular el resultado, puede contener subconsultas pero no la cláusula HAVING.

En la cláusula PIVOT indicamos la columna cuyos valores van a definir columnas dinámicas del resultado a esta columna la llamaremos pivote.

La cláusula IN permite definir el conjunto de valores que queremos que aparezcan como columnas dinámicas.

Es conveniente que la columna pivote que sirve de encabezado de columna tenga un número limitado de posibles valores para que no se generen demasiadas columnas. En nuestro ejemplo es mejor utilizar el mes como encabezado de columna y no de fila

ya que posibles empleados hay muchos más y además el mes toma valores que conocemos y podemos utilizar por lo tanto la cláusula IN para que aparezcan todos los meses del año.

En nuestro ejemplo resultado sería SUM(importe), la columna fija es rep con un alias para que salga la palabra empleado en el encabezado, el origen de datos es la tabla pedidos (porque el resultado SUM(importe) se obtiene de pedidos), la columna del GROUP BY es rep ya que queremos una fila por cada representante, la columna dinámica, la que ponemos en la cláusula PIVOT sería MONTH(fechapedido).

La sentencia quedaría de la siguiente forma:

TRANSFORM SUM(importe) SELECT rep AS empleado FROM pedidos GROUP BY rep PIVOT MONTH(fechapedido)

Lo mejor para montar una consulta de referencias cruzadas en SQL es pensar la sumaria normal y luego distribuir los términos según corresponda.

LLLaaasss cccooollluuummmnnnaaasss dddiiinnnááámmmiiicccaaasss

Como hemos dicho las columnas dinámicas son las que se generan según los valores almacenados en la columna pivote (la que aparece en la cláusula PIVOT), normalmente

se genera una columna dinámica por cada valor que se encuentre en la columna pivote del origen de datos.

Cuando los posibles valores que puede tomar la columna pivote son conocidos y queremos definir cuales queremos que aparezcan, sólo unos cuantos porque no nos interesan algunos o todos incluso si no generan resultado, en este caso usaremos la

cláusula IN, en la cláusula IN se ponen entre paréntesis todos los posibles valores, o por lo menos los que queremos que aparezcan en el resultado.

Por ejemplo sólo nos interesan los meses de febrero, mayo y diciembre:

TRANSFORM SUM(importe) SELECT rep as empleado FROM pedidos GROUP BY rep PIVOT MONTH(fechapedido) IN (2,5,12);

Si no utilizamos la cláusula IN, los meses de mayo y septiembre no aparecen ya que no hay pedidos realizados durante estos meses, si utilizamos la cláusula IN y definimos los doces valores posibles, sí aparecen las columnas correspondientes a estos meses y observamos que ningún empleado tiene ventas en esos mes.

TRANSFORM Sum(importe) SELECT rep AS empleado FROM pedidos GROUP BY rep PIVOT month(fechapedido) IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12);

La cláusula IN también sirve para cambiar el orden de aparición de las columnas dinámicas, las columnas aparecen en el mismo orden en que aparecen en la cláusula IN.

TRANSFORM Sum(importe) SELECT rep as empleado FROM pedidos GROUP BY rep PIVOT month(fechapedido) IN (10,11,12,1,2,3,4,5,6,7,8,9);

LLLaaasss cccooollluuummmnnnaaasss fffiiijjjaaasss

Las columnas fijas son las que aparecen delante de las columnas dinámicas y son fijas porque se genera una sola columna en el resultado por cada columna hayamos indicado en la lista de columnas fijas. Las columnas fijas se indican en la lista de selección de la sentencia SELECT, una columna fija que siempre debemos incluir es la que sirve de encabezado de fila para que podamos saber cada fila a qué valor de encabezado de fila corresponde. Pero además podemos incluir otras columnas por ejemplo columnas de resumen de cada fila, sin que se tenga en cuenta la agrupación

por la columna pivote.

Por ejemplo queremos saber para cada empleado cuánto ha vendido en total y cuál ha

sido el importe mayor vendido en un pedido.

TRANSFORM Sum(importe) AS Suma SELECT rep AS empleado, SUM(importe) AS [Total vendido],MAX(importe) AS mayor FROM pedidos GROUP BY rep PIVOT month(fechapedido) ;


La instrucción TRANSFORM se utiliza para definir una consulta de referencias cruzadas.

Permite presentar los resultados de una sumaria en una tabla de doble entrada como

la que se presenta a continuación:


1 Queremos saber de cada empleado sus ventas mensuales del año 1998.

2 Modificar el ejercicio 1 para que junto al número de empleado también aparezca el nombre del empleado.

3 Queremos saber las ventas mensuales de cada oficina distinguiendo meses de

distintos años.

4 Se necesita una estadística de cuántos empleados fueron contratados por año en

cada oficina.

5 Queremos saber por año las ventas realizadas en las distintas regiones.

SSSooollluuuccciiióóónnn eeejjjeeerrrccciiiccciiiooosss

Ejercicios 1

TRANSFORM SUM(importe) SELECT rep AS empleado FROM pedidos WHERE YEAR(fechapedido)=1998 GROUP BY rep PIVOT MONTH(fechapedido);

Queremos calcular la suma de importes de los pedidos realizados durante el año 1998 agrupando por empleado y mes, queremos una fila por empleado luego GROUP BY rep, queremos que los meses aparezcan como columnas dinámicas, luego PIVOT MONTH(fechapedido), el calculo se hace en base a los pedidos de 1998 luego el origen de la FROM es pedidos con el WHERE para seleccionar los pedidos de 1998, como columna fija queremos el número de empleado luego la lista de selección será rep con un alias para que el resultado salga más aseado.

Ejercicios 2

TRANSFORM SUM(importe) SELECT numemp AS empleado, nombre FROM pedidos INNER JOIN empleados ON pedidos.rep=empleados.numemp WHERE year(fechapedido)=1990 GROUP BY numemp, nombre PIVOT MONTH(fechapedido);

Ahora queremos que además aparezca el nombre del empleado, como no está en la

tabla pedidos sino en empleados, hay que añadir a los pedidos los datos del empleado con el INNER JOIN, ahora queremos dos columnas fijas, la del número de empleado y su nombre luego en la lista de selección añadimos nombre, y como estamos en una sumaria nombre no puede estar en la lista de selección si no está en el GROUP BY luego lo añadimos a la cláusula GROUP BY.

Ejercicios 3

TRANSFORM SUM(importe) SELECT oficina FROM pedidos RIGHT JOIN empleados ON pedidos.rep=empleados.numemp GROUP BY oficina PIVOT YEAR(fechapedido)&"/"&MONTH(fechapedido);

Ahora queremos agrupar por oficina, año y mes, el pivote sería año y mes pero no se pueden poner dos campos en la cláusula PIVOT, lo que hacemos es unir los dos campos en uno mediante la concatenación & además para que queden los valores más

claros los separamos por una barra.

Ejercicios 4

TRANSFORM COUNT(numemp) SELECT oficina

FROM empleados GROUP BY oficina PIVOT YEAR(contrato);

En este caso elegimos como pivote el año y como encabezado de fila la oficina ya que

normalmente habrá más oficinas que años.

Ejercicios 5

TRANSFORM SUM(importe) SELECT YEAR(fechapedido) AS año FROM (pedidos INNER JOIN empleados ON pedidos.rep=empleados.numemp) INNER JOIN oficinas ON empleados.oficina=oficinas.oficina GROUP BY YEAR(fechapedido) PIVOT region;

En este ejercicios necesitamos los pedidos para el importe vendido y la tabla oficinas para la región y para unirlas debemos utilizar la tabla empleados para relacionar los

pedidos con las oficinas de los empleados que han realizado el pedido.

Hasta ahora hemos estudiado las sentencias que forman parte del DML (Data Management Language) lenguaje de manipulación de datos, todas esas sentencias sirven para recuperar, insertar, borrar, modificar los datos almacenados en la base de datos; lo que veremos en este tema son las sentencias que afectan a la estructura de

los datos.

El DDL (Data Definition Language) lenguaje de definición de datos es la parte del SQL que más varía de un sistema a otro ya que esa área tiene que ver con cómo se organizan internamente los datos, cada sistema lo hace de una manera u otra.

Así como el DML de Microsoft Jet incluye todas las sentencias DML que nos podemos encontrar en otros SQLs (o casi todas), el DDL de Microsoft Jet en cambio contiene

menos instrucciones que otros sistemas.

CCCrrreeeaaattteee TTTaaabbbllleee

La sentencia CREATE TABLE sirve para crear la estructura de una tabla no para rellenarla con datos, nos permite definir las columnas que tiene y ciertas restricciones que deben cumplir esas columnas.


nbtabla: nombre de la tabla que estamos definiendo

nbcol: nombre de la columna que estamos definiendo

Tipo: tipo de dato de la columna, todos los datos almacenados en la columna deberán ser de ese tipo.

Una restricción consiste en la definición de una característica adicional que tiene una columna o una combinación de columnas, suelen ser características como valores no nulos (campo requerido), definición de índice sin duplicados, definición de

clave principal y definición de clave foránea (clave ajena o externa, campo que sirve

para relacionar dos tablas entre sí).

restricción1: una restricción de tipo 1 es una restricción que aparece dentro de la definición de la columna después del tipo de dato y afecta a una columna, la que se está definiendo.

restricción2: una restricción de tipo 2 es una restricción que se define después de definir todas las columnas de la tabla y afecta a una columna o a una combinación de columnas.

Para escribir una sentencia CREATE TABLE se empieza por indicar el nombre de la tabla que queremos crear y a continuación entre paréntesis indicamos separadas por comas las definiciones de cada columna de la tabla, la definición de una columna consta de su nombre, el tipo de dato que tiene y podemos añadir si queremos una serie de especificaciones que deberán cumplir los datos almacenados en la columna, después de definir cada una de las columnas que compone la tabla se pueden añadir una serie de restricciones, esas restricciones son las mismas que se

pueden indicar para cada columna pero ahora pueden afectar a más de una columna por eso tienen una sintaxis ligeramente diferente.

Una restricción de tipo 1 se utiliza para indicar una característica de la columna que estamos definiendo, tiene la siguiente sintaxis:

La cláusula NOT NULL indica que la columna no podrá contener un valor nulo, es decir que se deberá rellenar obligatoriamente y con un valor válido (equivale a la

propiedad requerido Sí de las propiedades del campo).

La cláusula CONSTRAINT sirve para definir una restricción que se podrá eliminar cuando queramos sin tener que borrar la columna. A cada restricción se le asigna un

nombre que se utiliza para identificarla y para poder eliminarla cuando se quiera.

Como restricciones tenemos la de clave primaria (clave principal), la de índice único

(sin duplicados), la de valor no nulo, y la de clave foránea.

La cláusula PRIMARY KEY se utiliza para definir la columna como clave principal de la tabla. Esto supone que la columna no puede contener valores nulos ni pueden haber valores duplicados en esa columna, es decir que dos filas no pueden tener el mismo valor en esa columna.

En una tabla no pueden haber varias claves principales, por lo que no podemos incluir la cláusula PRIMARY KEY más de una vez, en caso contrario la sentencia da un error. No hay que confundir la definición de varias claves principales con la definición de una clave principal compuesta por varias columnas, esto último sí está

permitido y se define con una restricción de tipo 2.

La cláusula UNIQUE sirve para definir un índice único sobre la columna. Un índice único es un índice que no permite valores duplicados, es decir que si una columna tiene definida un restricción de UNIQUE no podrán haber dos filas con el mismo valor en esa columna. Se suele emplear para que el sistema compruebe el mismo que no se

añaden valores que ya existen, por ejemplo si en una tabla de clientes queremos asegurarnos que dos clientes no puedan tener el mismo D.N.I. y la tabla tiene como clave principal un código de cliente, definiremos la columna dni con la restricción de

UNIQUE.

La cláusula NOT NULL indica que la columna no puede contener valores nulos, cuando queremos indicar que una columna no puede contener el valor nulo lo

podemos hacer sin poner la cláusula CONSTRAINT, o utilizando una cláusula CONSTRAINT.

La última restricción que podemos definir sobre una columna es la de clave foránea, una clave foránea es una columna o conjunto de columnas que contiene un valor que hace referencia a una fila de otra tabla, en una restricción de tipo 1 se puede definir con la cláusula REFERENCES, después de la palabra reservada indicamos a qué tabla hace referencia, opcionalmente podemos indicar entre paréntesis el nombre de la columna donde tiene que buscar el valor de referencia, por defecto coge la clave principal de la tabla2, si el valor que tiene que buscar se encuentra en otra columna de tabla2, entonces debemos indicar el nombre de esta columna entre paréntesis, además sólo podemos utilizar una columna que esté definida con una restricción de UNIQUE, si la columna2 que indicamos no está definida sin duplicados, la sentencia CREATE nos dará un error.

Ejemplo:

CREATE TABLE tab1 ( col1 INTEGER CONSTRAINT pk PRIMARY KEY, col2 CHAR(25) NOT NULL, col3 CHAR(10) CONSTRAINT uni1 UNIQUE, col4 INTEGER, col5 INT CONSTRAINT fk5 REFERENCES tab2 );

Con este ejemplo estamos creando la tabla tab1 compuesta por: una columna llamada col1 de tipo entero definida como clave principal, una columna col2 que puede almacenar hasta 25 caracteres alfanuméricos y no puede contener valores nulos, una columna col3 de hasta 10 caracteres que no podrá contener valores repetidos, una

columna col4 de tipo entero sin ninguna restricción, y una columna col5 de tipo entero clave foránea que hace referencia a valores de la clave principal de la tabla

tab2.

Una restricción de tipo 2 se utiliza para definir una característica que afecta a una

columna o a una combinación de columnas de la tabla que estamos definiendo, se

escribe después de haber definido todas las columnas de la tabla.


La sintaxis de una restricción de tipo 2 es muy similar a la CONSTRAINT de una restricción 1 la diferencia es que ahora tenemos que indicar sobre qué columnas

queremos definir la restricción. Se utilizan obligatoriamente las restricciones de tipo 2 cuando la restricción afecta a un grupo de columnas o cuando queremos definir más de una CONSTRAINT para una columna (sólo se puede definir una restricción1 en cada columna).

La cláusula PRIMARY KEY se utiliza para definir la clave principal de la tabla. Después de las palabras PRIMARY KEY se indica entre paréntesis el nombre de la columna o las columnas que forman la clave principal. Las columnas que forman la clave principal no pueden contener valores nulos ni pueden haber valores duplicados de la combinación de columnas, por ejemplo la tabla pedidos de nuestros ejemplos

tiene una clave principal formada por idfab e idproducto, pues no pueden haber dos filas con la misma combinación de idfab con idproducto (aci,0001 por ejemplo) pero sí pueden haber dos filas con el valor aci en la columna idfab si tienen valores diferentes

en la columna idproducto, y pueden haber dos filas con el mismo idproducto pero

distinto idfab.

En una tabla no pueden haber varias claves principales, por lo que no podemos indicar la cláusula PRIMARY KEY más de una vez, en caso contrario la sentencia da un error.

La cláusula UNIQUE sirve para definir un índice único sobre una columna o sobre una combinación de columnas. Un índice único es un índice que no permite valores duplicados. Si el índice es sobre varias columnas no se puede repetir la misma combinación de valores en dos o más filas. Se suele emplear para que el sistema

compruebe el mismo que no se añaden valores que ya existen.

La cláusula FOREIGN KEY sirve para definir una clave foránea sobre una columna o una combinación de columnas. Una clave foránea es una columna o conjunto de columnas que contiene un valor que hace referencia a una fila de otra tabla, en una restricción 1 se puede definir con la cláusula REFERENCES. Para definir una clave foránea en una restricción de tipo 2 debemos empezar por las palabras FOREIGN KEY después indicamos entre paréntesis la/s columna/s que es clave foránea, a continuación la palabra reservada REFERENCES seguida del nombre de la tabla a la que hace referencia, opcionalmente podemos indicar entre paréntesis el nombre de la/s columna/s donde tiene que buscar el valor de referencia, por defecto coge la clave principal de la tabla2, si el valor que tiene que buscar se encuentra en

otra/s columna/s de tabla2, entonces debemos escribir el nombre de esta/s columna/s entre paréntesis, además sólo podemos utilizar una columna (o combinación de columnas) que esté definida con una restricción de UNIQUE, de lo contrario la sentencia CREATE TABLE nos dará un error.

Ejemplo:

CREATE TABLE tab1 (col1 INTEGER, col2 CHAR(25) NOT NULL, col3 CHAR(10), col4 INTEGER, col5 INT, CONSTRAINT pk PRIMARY KEY (col1), CONSTRAINT uni1 UNIQUE (col3), CONSTRAINT fk5 FOREIGN KEY (col5) REFERENCES tab2 );

Con este ejemplo estamos creando la misma tabla tab1 del ejemplo de la página

anterior pero ahora hemos definido las restricciones utilizando restricciones de tipo 2.

TTTiiipppooosss dddeee DDDaaatttooosss qqquuueee SSSooopppooorrrtttaaa eeelll SSSQQQLLL dddeee MMMiiicccrrrooosssooofffttt®®® JJJeeettt VVVeeerrrsssiiióóónnn 444...000

Los sinónimos son palabras equivalentes al tipo de dato indicado.

El tamaño indica cuánto ocupará una columna del tipo indicado.

TIPO DE DATO SINÓNIMOS TAMAÑO DESCRIPCIÓN

BINARY VARBINARY

BINARY VARYING

BIT VARYING

1 byte

por

carácter

Se puede almacenar cualquier

tipo de datos en un campo de este tipo. Los datos no se traducen (por ejemplo, a texto). La forma en que se introducen los datos en un campo binario

indica cómo aparecerán al

mostrarlos.

BIT BOOLEAN

LOGICAL LOGICAL1

YESNO

1 byte Valores Sí y No, y campos que contienen solamente uno de dos valores.

TINYINT INTEGER1

BYTE 1 byte Un número entero entre 0 y

255.

COUNTER AUTOINCREMENT Se utiliza para campos

contadores cuyo valor se incrementa automáticamente

al crear un nuevo registro.

MONEY CURRENCY 8 bytes Un número entero comprendido entre – 922.337.203.685.477,5808 y

922.337.203.685.477,5807.

DATETIME DATE

TIME

8 bytes Una valor de fecha u hora

entre los años 100 y 9999

UNIQUEIDENTIFIER GUID 128 bits Un número de identificación único utilizado con llamadas a

procedimientos remotos.

DECIMAL NUMERIC 17 bytes Un tipo de datos numérico exacto con valores

DEC comprendidos entre 1028 - 1 y - 1028 - 1. Puede definir la precisión (1 - 28) y la escala (0

- precisión definida). La precisión y la escala

predeterminadas son 18 y 0, respectivamente.

REAL SINGLE

FLOAT4

IEEESINGLE

4 bytes Un valor de coma flotante de

precisión simple con un intervalo comprendido entre – 3,402823E38 y – 1,401298E-

45 para valores negativos, y desde 1,401298E-45 a 3,402823E38 para valores

positivos, y 0.

FLOAT DOUBLE

FLOAT8 IEEEDOUBLE

NUMBER

8 bytes Un valor de coma flotante de

precisión doble con un intervalo comprendido entre – 1,79769313486232E308 y –

4,94065645841247E-324 para valores negativos, y desde

4,94065645841247E-324 a 1,79769313486232E308 para

valores positivos, y 0.

SMALLINT SHORT

INTEGER2

2 bytes Un entero corto entre – 32.768

y 32.767.

INTEGER LONG

INT INTEGER4

4 bytes Un entero largo entre –

2.147.483.648 y 2.147.483.647.

IMAGE LONGBINARY GENERAL

OLEOBJECT

Lo que se

requiera

Desde cero hasta un máximo de 2.14 gigabytes.

Se utiliza para objetos OLE.

TEXT LONGTEXT

LONGCHAR MEMO NOTE

NTEXT

2 bytes

por carácter. (Consulte las

notas).

Desde cero hasta un máximo

de 2.14 gigabytes.

CHAR TEXT(n)

ALPHANUMERIC CHARACTER STRING

VARCHAR

2 bytes

por carácter. (Consulte

las

Desde cero a 255 caracteres.

CHARACTER VARYING NCHAR

NATIONAL CHARACTER

NATIONAL CHAR NATIONAL CHARACTER

VARYING NATIONAL CHAR

VARYING

notas).

Un campo LONGTEXT se almacena siempre en el formato de representación Unicode.

Si se utiliza el nombre del tipo de datos TEXT sin especificar la longitud opcional (TEXT(25), por ejemplo), se crea un campo LONGTEXT. Esto permite escribir instrucciones CREATE TABLE que producirán tipos de datos coherentes con Microsoft SQL Server.

Un campo CHAR se almacena siempre en el formato de representación Unicode, que es el equivalente del tipo de datos NATIONAL CHAR del SQL de ANSI.

Si se utiliza el nombre del tipo de datos TEXT y se especifica la longitud opcional (TEXT(25), por ejemplo), el tipo de datos del campo es equivalente al tipo de datos CHAR. De ese modo, se mantiene la compatibilidad con versiones anteriores para la mayoría de las aplicaciones de Microsoft Jet, a la vez que se habilita el tipo de datos

TEXT (sin especificación de longitud) para la alineación con Microsoft SQL Server.

Los caracteres de los campos definidos como TEXT (también conocidos como MEMO) o CHAR (también conocidos como TEXT(n) con una longitud específica) se almacenan en el formato de representación Unicode. Los caracteres Unicode requieren siempre dos bytes para el almacenamiento de cada carácter. Para las bases de datos de Microsoft Jet ya existentes que contengan principalmente datos de tipo carácter, esto puede significar que el tamaño del archivo de base de datos sea casi el doble cuando

se convierta al formato Microsoft Jet 4.0. Sin embargo, la representación Unicode de muchos juegos de caracteres, antes denominados juegos de caracteres de un solo byte (SBCS), puede comprimirse fácilmente a caracteres de un solo byte. Si define una columna CHAR con el atributo COMPRESSION, los datos se comprimirán automáticamente a medida que se almacenen y se descomprimirán cuando se

recuperen de la columna.

LLLooosss cccaaarrraaacccttteeerrreeesss UUUnnniiicccooodddeee yyy sssuuu cccooommmppprrreeesssiiióóónnn...

En ACCESS se utiliza el formato de representación de caracteres Unicode, los caracteres Unicode requieren siempre dos bytes para cada carácter lo que permite una

gama más amplia de caracteres.

Para las bases de datos de Microsoft® Jet ya existentes que contengan principalmente datos de tipo carácter, esto puede significar que el tamaño del archivo

de base de datos sea casi el doble cuando se convierta al formato Microsoft Jet versión 4.0. Sin embargo, la representación Unicode de muchos juegos de caracteres, antes denominados juegos de caracteres de un solo byte (SBCS), puede comprimirse fácilmente a caracteres de un solo byte. Si se define una columna CHARACTER con el atributo WITH COMPRESSION (propiedad Compresión Unicode), los datos se comprimirán automáticamente cuando se almacenen y se descomprimirán cuando se

recuperen de la columna.

Las columnas MEMO también pueden ser definidas de modo que almacenen datos en formato comprimido. No obstante, existe una restricción. Sólo se comprimirán las instancias de columnas MEMO que, tras la compresión, ocupen 4.096 bytes o menos. El resto de instancias de columnas MEMO quedarán sin comprimir. Esto significa que, dentro de una tabla determinada, para una columna MEMO dada, algunos datos pueden estar comprimidos y otros no.

AAAlllttteeerrr TTTaaabbbllleee

La sentencia ALTER TABLE sirve para modificar la estructura de una tabla que ya existe. Mediante esta instrucción podemos añadir columnas nuevas, eliminar

columnas. Ten cuenta que cuando eliminamos una columna se pierden todos los datos almacenados en ella.

También nos permite crear nuevas restricciones o borrar algunas existentes. La sintaxis

puede parecer algo complicada pero sabiendo el significado de las palabras reservadas la sentencia se aclara bastante; ADD (añade), ALTER (modifica), DROP (elimina), COLUMN (columna), CONSTRAINT (restricción).


La sintaxis de restriccion1 es idéntica a la restricción1 de la sentencia CREATE TABLE, te la describimos a continuación, si tienes alguna duda repasa la sentencia CREATE TABLE.

La sintaxis de restriccion2 es idéntica a la restricción2 de la sentencia CREATE TABLE, te la describimos a continuación, si tienes alguna duda repasa la sentencia CREATE TABLE

La cláusula ADD COLUMN (la palabra COLUMN es opcional) permite añadir una columna nueva a la tabla. Como en la creación de tabla, hay que definir la columna indicando su nombre, tipo de datos que puede contener, y si lo queremos alguna restricción de valor no nulo, clave primaria, clave foránea, e índice único, restriccion1 es opcional e indica una restricción de tipo 1 que afecta a la columna que estamos definiendo.

Ejemplo:

ALTER TABLE tab1 ADD COLUMN col3 integer NOT NULL CONSTRAINT c1 UNIQUE

Con este ejemplo estamos añadiendo a la tabla tab1 una columna llamada col3 de tipo entero, requerida (no admite nulos) y con un índice sin duplicados llamado c1.

Cuando añadimos una columna lo mínimo que se puede poner sería:

ALTER TABLE tab1 ADD col3 integer

En este caso la nueva columna admite valores nulos y duplicados.

Para añadir una nueva restricción en la tabla podemos utilizar la cláusula ADD restriccion2 (ADD CONSTRAINT...).

Ejemplo:

ALTER TABLE tab1 ADD CONSTRAINT c1 UNIQUE (col3)

Con este ejemplo estamos añadiendo a la tabla tab1 un índice único (sin duplicados) llamado c1 sobre la columna col3.

Para borrar una columna basta con utilizar la cláusula DROP COLUMN (COLUMN es opcional) y el nombre de la columna que queremos borrar, se perderán todos los datos almacenados en la columna.

Ejemplo:

ALTER TABLE tab1 DROP COLUMN col3

También podemos escribir:

ALTER TABLE tab1 DROP col3

El resultado es el mismo, la columna col3 desaparece de la tabla tab1.

Para borrar una restricción basta con utilizar la cláusula DROP CONSTRAINT y el nombre de la restricción que queremos borrar, en este caso sólo se elimina la definición de la restricción pero los datos almacenados no se modifican ni se pierden.

Ejemplo:

ALTER TABLE tab1 DROP CONSTRAINT c1

Con esta sentencia borramos el índice c1 creado anteriormente pero los datos de la columna col3 no se ven afectados por el cambio.

DDDrrroooppp TTTaaabbbllleee

La sentencia DROP TABLE sirve para eliminar una tabla. No se puede eliminar una tabla si está abierta, tampoco la podemos eliminar si el borrado infringe las reglas de integridad referencial (si interviene como tabla padre en una relación y tiene registros relacionados).


Ejemplo:

DROP TABLE tab1

Elimina de la base de datos la tabla tab1.

CCCrrreeeaaattteee IIInnndddeeexxx

La sentencia CREATE INDEX sirve para crear un índice sobre una o varias columnas de una tabla


nbindi: nombre del índice que estamos definiendo. En una tabla no pueden haber dos índices con el mismo nombre de lo contrario da error.

nbtabla: nombre de la tabla donde definimos el índice. A continuación entre paréntesis se indica la composición del índice (las columnas que lo forman).

nbcol: nombre de la columna que indexamos. Después del nombre de la columna podemos indicar cómo queremos que se ordenen las filas según el índice mediante las cláusulas ASC/DESC.

ASC: la cláusula ASC es la que se asume por defecto e indica que el orden elegido para el índice es ascendente (en orden alfabético si la columna es de tipo texto, de menor a mayor si es de tipo numérico, en orden cronológico si es de tipo fecha).

DESC: indica orden descendente, es decir el orden inverso al ascendente.

Podemos formar un índice basado en varias columnas, en este caso después de indicar la primera columna con su orden, se escribe una coma y la segunda columna también con su orden, así sucesivamente hasta indicar todas las columnas que forman el índice.

Opcionalmente se pueden indicar las cláusulas:

WITH PRIMARY indica que el índice define la clave principal de la tabla, si la tabla ya tiene una clave principal, la sentencia CREATE INDEX dará error.

WITH DISALLOW NULL indica que no permite valores nulos en las columnas que forman el índice.

WITH IGNORE NULL indica que las filas que tengan valores nulos en las columnas que forman el índice se ignoran, no aparecen cuando recuperamos las filas de la tabla utilizando ese índice.

Ejemplo:

CREATE UNIQUE INDEX ind1 ON clientes (provincia, poblacion ASC, fecha_nacimiento DESC)

Crea un índice llamado ind1 sobre la tabla clientes formado por las columnas

provincia, población y fecha_nacimiento. Este índice permite tener ordenadas las filas de la tabla clientes de forma que aparezcan los clientes ordenados por provincia, dentro de la misma provincia por población y dentro de la misma población por edad y

del más joven al más mayor.

Al añadir la cláusula UNIQUE el índice no permitirá duplicados por lo que no podría tener dos clientes con la misma fecha de nacimiento en la misma población y misma

provincia, para evitar el poblema sería mejor utilizar:

CREATE INDEX ind1 ON clientes (provincia, poblacion ASC, fecha_nacimiento DESC)

DDDrrroooppp IIInnndddeeexxx

La sentencia DROP INDEX sirve para eliminar un índice de una tabla. Se elimina el índice pero no las columnas que lo forman.


Ejemplo:

DROP INDEX ind1 ON clientes

Elimina el índice que habíamos creado en el ejemplo anterior.


Debe cambiar el nombre a las tablas creada para no perder los datos almacenados,

antes empezar con esto ejercicios.

1 Crear la tabla empleados y definir su clave principal en la misma instrucción de creación.

2 Crear la tabla oficinas con su clave principal y su clave foránea ( la columna dir contiene el código de empleado del director de la oficina luego es un campo que hace referencia a un empleado luego es clave foránea y hace referencia a la tabla

empleados).

3 Crear la tabla productos con su clave principal.

4 Crear la tabla clientes también con todas sus claves y sin la columna limitecredito.

5 Crear la tabla pedidos sin clave principal, con la clave foránea que hace referencia a los productos, la que hace referencia a clientes y la que indica el representante

(empleado) que ha realizado el pedido.

6 Añadir a la definición de clientes la columna limitecredito.

7 Añadir a la tabla empleados las claves foráneas que le faltan. (Si no tienes claro cuales son te lo decimos ahora: la columna oficina indica la oficina donde trabaja el

empleado y la columna director indica quién dirige al empleado, su jefe inmediato).

8 Hacer que no puedan haber dos empleados con el mismo nombre.

9 Añadir a la tabla de pedidos la definición de clave principal.

10 Definir un índice sobre la columna región de la tabla de oficinas.

10 Eliminar el índice creado.

SSSooollluuuccciiióóónnn eeejjjeeerrrccciiiccciiiooosss

Ejercicio 1

CREATE TABLE empleados ( numemp INTEGER PRIMARY KEY, nombre TEXT(30) NOT NULL, edad INTEGER, oficina INTEGER, titulo CHAR(20), contrato DATETIME NOT NULL, director INTEGER, cuota CURRENCY, ventas MONEY);

La solución propuesta es una de las muchas posibles ya que cada uno puede elegir el tipo de datos que prefiera siempre y cuando ese tipo permita introducir los datos que tenemos en las tablas de ejemplo. También la cláusula NOT NULL se puede poner en más campos de los que tiene la solución excepto en las columnas que tengan filas sin valor en las tablas de ejemplo. Por ejemplo en oficina (el empleado 110 no tiene oficina), en director (el empleado 106 no tiene director) y en cuota (el empleado 110 no tiene cuota asignada. Pero las columnas edad, titulo y ventas sí las podemos definir con la restricción NOT NULL. Para definir las columnas cuota y ventas hemos elegido el tipo moneda (CURRENCY y MONEY son sinónimos).

Ejercicio 2

CREATE TABLE oficinas ( oficina INT PRIMARY KEY, ciudad TEXT(30), region TEXT(20), dir INT CONSTRAINT cf_dir REFERENCES empleados, objetivo CURRENCY, ventas CURRENCY );

Para definir la columna dir como clave foránea hemos elegido una restricción1 (poner la definición dentro de la definición de la columna).

Ejercicio 3

CREATE TABLE productos ( idfab TEXT(10), idproducto TEXT(20), descripcion TEXT(30) NOT NULL, precio CURRENCY NOT NULL, existencias INT , CONSTRAINT cp PRIMARY KEY (idfab,idproducto) );

En este caso la clave principal está formada por dos columnas idfab e idproducto luego para definirla tenemos que utilizar necesariamente una restricción2.

Ejercicio 4

CREATE TABLE clientes ( numclie INT , nombre TEXT(30) NOT NULL, repclie INT CONSTRAINT cf_repclie REFERENCES empleados, CONSTRAINT cp PRIMARY KEY (numclie) ) ;

La clave principal se puede definir en una restricción2 aunque esté compuesta por

una sola columna.

Ejercicio 5

CREATE TABLE pedidos ( codigo COUNTER, numpedido INT PRIMARY KEY, fechapedido DATETIME NOT NULL, clie INT NOT NULL, rep INT NOT NULL, fab TEXT(10) NOT NULL, producto TEXT(20) NOT NULL, cant INT NOT NULL, importe CURRENCY NOT NULL, CONSTRAINT cf_clie FOREIGN KEY (clie) REFERENCES clientes, CONSTRAINT cf_rep FOREIGN KEY (rep) REFERENCES empleados, CONSTRAINT cf_prod FOREIGN KEY (fab,producto) REFERENCES productos );

Para exponer más formas de definir una tabla aquí te hemos definido todas las claves como restricción2 la única que es obligatoria en una restricción2 es la cf_prod ya que

está compuesta por varias columnas.

Ejercicio 6

ALTER TABLE clientes ADD COLUMN limitecredito MONEY;

Para añadir una nueva columna a una tabla que ya existe debemos emplear la sentencia ALTER TABLE, y en nuestro caso la cláusula ADD COLUMN (COLUMN es opcional).

Ejercicio 7

ALTER TABLE empleados ADD CONSTRAINT cf_oficina FOREIGN KEY (oficina) REFERENCES oficinas, CONSTRAINT cf_director FOREIGN KEY (director) REFERENCES empleados;

Ejercicio 8

Solución 1

ALTER TABLE empleados ADD CONSTRAINT u_nombre UNIQUE (nombre);

Solución 2

CREATE UNIQUE INDEX u_nombre ON empleados (nombre);

Para que no se puedan repetir los valores en la columna nombre hay que definir un índice único, o bien definiendo una restricción sobre la columna como te indicamos en

la solución 1 o bien creando el índice único como te indicamos en la solución 2.

Ejercicio 9

Solución 1

ALTER TABLE pedidos ADD CONSTRAINT cp PRIMARY KEY (numpedido);

Para añadir una definición de clave primaria hay que añadir una restricción2.

Solución 2

CREATE INDEX cp ON pedidos (numpedido) WITH PRIMARY ;

Otra solución es crear un índice con la cláusula WITH PRIMARY

Ejercicio 10

CREATE INDEX i_region ON oficinas (region) ;

Ejercicio 11

DROP INDEX i_region ON oficinas ;

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