Curso de SQL Uma abordagem com MySQL · Apresentação O objetivo deste curso é fornecer conceitos...

Curso de SQL

Uma abordagem com MySQL

Prof. José Augusto Cintra

htttp://www.josecintra.com/blog

Revisão 2 - Julho/2020 – Quarto mês da quarentena

htttp://www.josecintra.com/ead

Apresentação

O objetivo deste curso é fornecer conceitos

básicos sobre a SQL, linguagem amplamente

utilizada para manipulação de Bancos de

Dados Relacionais.

Os exemplos aqui apresentados foram testadosno SGBD MySQL, mas são compatíveis com amaioria dos bancos de dados.

Para melhor entendimento do conteúdo,subentende-se que o leitor possuaconhecimentos prévios sobre Modelagem deBancos de Dados e Teoria Relacional. Casocontrário, sugiro a leitura deste material.

2

https://www.mysql.com/http://docente.ifrn.edu.br/abrahaolopes/semestre-2013.1/3.2411.1v-prog-bd/conceitos-bd/viewhttps://www.mysql.com/

Vamos iniciar com uma breve introdução sobre o histórico e

características da linguagem. Apresentaremos também o modelo

de banco de dados a ser utilizado durante todo o curso.

Introdução

Histórico

SQL (Structured Query Language) ou Linguagem

de Consulta Estruturada é uma linguagem para

definição, acesso, manipulação e controle de Bases

de Dados Relacionais.

Baseada na Álgebra Relacional, foi desenvolvida originalmente

no início dos anos 70 nos laboratórios da IBM, dentro do projeto

System R, que tinha por objetivo demonstrar a viabilidade da

implementação do modelo relacional proposto por E. F. Codd.

A linguagem se tornou um grande padrão de banco de dados,

devido a sua eficácia, simplicidade e facilidade de uso.

4

http://pt.wikipedia.org/wiki/%C3%81lgebra_relacionalhttp://pt.wikipedia.org/wiki/Edgar_Frank_Codd

Características da SQL

Estilo declarativo;

Sintaxe simples e bem definida;

Pode ser utilizada interativamente ou embutida em linguagens de

programação;

Não é uma linguagem completa como C, Java ou Delphi;

Portável;

Presente nos mais importantes SGBDs Relacionais. Diferentes

fornecedores apresentam versões com algumas particularidades;

Apresenta várias padrões evolutivos: SQL86, SQL89(SQL1), SQL92

(SQL2), SQL99(SQL3). A última versão definida pela ANSI/ISO traz

características como: Stored Procedures, Triggers, Suporte à

Programação OO, XML, entre outras.

5

http://pt.wikipedia.org/wiki/Stored_procedurehttp://pt.wikipedia.org/wiki/Trigger

Divisões da SQL

A SQL é dividida em grupos de comandos, de acordo com a sua natureza:

DDL → Data Definition Language (Linguagem de Definição de Dados)

Reúne os comandos de criação dos objetos de Bancos;

DML → Data Manipulation Language (Linguagem de manipulação de

dados) Comandos utilizados para realizar inclusões, alterações e

exclusões dos dados;

DQL → Data Query Language (Linguagem de Consulta de Dados)

Agrupa os comandos que permitem ao usuário especificar uma consulta

DCL → Data Control Language (Linguagem de Controle de Dados).

Comandos de controle de acesso que atribuem permissões aos usuários.

DTL → Data Transaction Language (Linguagem de Transação de

Dados). Controla uma sequência de comandos e a integridade dos dados

resultantes.6

7

Divisões da SQL

Fonte: javatpoint.com

Obs: Esta divisão é apenas uma convenção. Alguns autores descartam a

DQL e colocam o comando SELECT como pertencendo à DML.

Em caso de concursos ou provas, verifique na bibliografia da banca, qual

a convenção utilizada.

https://www.javatpoint.com/dbms-sql-command

Modelo de Dados: Cadastro de Funcionários

8

Esse é o diagrama do banco de dados que

vamos criar e que usaremos em todos os

exemplos do curso.

Detalhamento nas próximas páginas...


O diagrama de dados apresentado na página anterior tem finalidade

puramente didática. Não nos preocupamos com a eficiência ou correção

do modelo e sim com as possibilidades de aprendizado da SQL. Representa

uma parte do cadastro de funcionários de uma empresa fictícia:

Um funcionário pode trabalhar em um único departamento. Mas não é

obrigatório, pode ficar temporariamente sem departamento.

Um departamento pode ter vários funcionários, mas podem haver

departamentos sem funcionários.

Um funcionário pode ser alocado em vários projetos e um projeto pode

conter vários funcionários. No entanto, podem existir projetos sem

funcionários alocados e também funcionários sem projetos.

9


A tabela ‘departamento’ armazena os nomes dos departamentos da

empresa que são identificados por uma chave numérica sequencial.

A tabela ‘projeto’ armazena os nomes dos projetos da empresa que são

identificados por uma sigla alfabética de três letras. O campo ‘interno’ é

uma flag booleana que indica se o projeto é interno ou não.

A tabela ‘funcionario’ armazena os dados dos funcionários que são

identificados por uma chave numérica sequencial. Possui um única

chave estrangeira ‘depto_id’ que aponta para a tabela de departamentos,

indicando qual departamento o funcionário trabalha.

A tabela ‘alocacao’ faz a associação (alocação) entre projetos e

funcionários. Dessa forma possui duas chaves estrangeiras que apontam

para as tabelas de funcionários e projetos. Armazena também as datas em

que o funcionário iniciou e saiu do projeto. Cada alocação é identificada

por uma chave numérica sequencial.10

A DDL reúne os comandos de definição do banco de dados e de

seus objetos, tais como criação de tabelas, índices, triggers, etc.

Neste curso cuidaremos da criação de tabelas. A criação dos

outros tipos de objetos, veremos nos outros cursos.

DDL

Criação do Banco de Dados

O primeiro passo para podermos testar os comandos SQL é a criação do

Banco de Dados. Fazemos isso através do comando CREATE.

Sintaxe:

CREATE {DATABASE | SCHEMA} [IF NOT EXISTS]

nome_banco [opções]

Exemplo:

CREATE DATABASE cadastro_funcionarios

Obs:

1. DATABASE e SCHEMA são sinônimos

2. Como opção, podem ser selecionados o CHARSET e COLLATION.

Mais detalhes na outra apostila aqui.

3. IF NOT EXISTS só criará o banco se ele não existir 12

http://josecintra.com/blog/otimizacao-desempenho-bancos-dados-mysql/

Constraints

Na criação das tabelas, precisaremos definir os tipos de dados e

restrições (CONSTRAINTS) para os campos e tabelas.

As constraints são regras, validações impostas aos elementos

para promover a integridade dos dados. Essas restrições podem

ser definidas a nível de campo ou de tabela. Qualquer tentativa

de violação dessas regras resultará em erro e a operação não será

concretizada.13

Constraints

PRIMARY KEY (PK ou Chave Primária) → Especifica qual coluna

ou conjunto de colunas será a chave primária da tabela (Campo que

identifica de forma única um registro na tabela).

FOREIGN KEY (FK ou Chave Estrangeira) → Determina que uma

coluna ou conjunto de colunas é uma chave estrangeira e que, portanto,

se relaciona a uma PK de outra tabela.

UNIQUE → Determina que o valor de um campo não poderá se repetir

dentro da tabela. Será criado um índice para esse campo. Veja mais sobre

índices na outra apostila aqui.

CHECK → Especifica uma condição que a coluna precisa atender para

poder salvar o registro (a partir da versão 8 do MySQL);

NOT NULL → Determina que a coluna tem preenchimento obrigatório;

DEFAULT → Especifica um valor padrão para gravar no campo, caso

este não seja informado no comando de inserção.14


Considerações sobre NULL e DEFAULT

O valor NULL (nulo) é especial em banco de dados e, muitas vezes difícil

de ser tratado. Ele será gravado em um campo, quando não for informado

nenhum valor para o mesmo durante a inserção (Comando INSERT).

Já, a restrição DEFAULT permite que seja definido um valor padrão para o

campo que será usado para evitar a gravação do NULL.

Dessa forma, quando não informamos um valor para o campo, na inserção,

o Banco de Dados, verificará o seguinte:

1. Caso exista um valor DEFAULT, este será gravado no campo;

2. Caso não exista o DEFAULT e o campo for NOT NULL, ocorrerá um

erro. Caso contrário será gravado o valor NULL no campo.

15

A chave primária (Primary Key)

Quando definimos uma chave primária, as seguintes restrições serão

impostas:

1. A tabela só pode possuir uma chave primária;

2. O campos da chave não podem conter NULL, ou seja, são obrigatórios;

3. O valor da chave será único em toda tabela, ou seja, não pode se

repetir;

4. Será criado, por padrão, um índice PRIMARY. Veja mais sobre índices

na outra apostila aqui.

5. Uma chave primária pode ser composta, ou seja, formada por mais de

um campo. Dessa forma, as regras acima valem para a combinação dos

dois campos.

Na prática, a restrição PRIMARY KEY é uma combinação de NOT

NULL e UNIQUE. 16


Chave estrangeira e Integridade Referencial

Em um banco de dados relacional, quando um registro de uma tabela

aponta para outro em outra tabela, é necessário estabelecer regras para que

o registro "pai" não possa ser alterado ou excluído se ele tiver "filhos".

Exemplo: Na tabela departamento, não podemos excluir um

departamento se algum funcionário estiver cadastrado (trabalhando) nele.

Os tipos mais comuns de restrições de integridade são:

CASCADE → Ao se remover um registro da tabela referenciada pela

chave estrangeira, os registros relacionados àquele removido serão

eliminados em todas as tabelas relacionadas.

RESTRICT → Não permite a remoção de registros que possuam

relacionamentos em outras tabelas. (Comportamento padrão)

DEFAULT → Atribuem esses valores para as chaves estrangeiras cujos

registros relacionados foram excluídos.17

Tipos de Dados

O tipo de dado de uma coluna define uma faixa de valores válidos

(domínio) que podem ser armazenados nessa coluna. Define também as

operações passíveis de serem realizadas com esses valores.

O tipo de dados não é considerado uma constraint, mas possui a mesma

função, pois estabelecemos uma restrição aos valores que serão aceitos e,

caso essa regra seja violada, será emitida uma mensagem de erro.

Com certeza é mais uma forma de buscarmos garantir a integridade dos

dados.

Podemos dividir os tipos de dados do MySQL em 3 categorias:

String (Texto) → Conjunto de valores alfanuméricos (Letras, números e

caracteres especiais)

Numérico → Números inteiros e decimais de diversas precisões

Data → Data e Horários que podem ser manipulados em vários formatos18

Tipos de Dados Numéricos

INT, INTEGER → Inteiros regulares

BIGINT, SMALLINT e TINYINT → Inteiros grandes, pequenos e

muito pequenos

FLOAT/DOUBLE → Números de ponto flutuante de precisão simples

ou dupla

DECIMAL/NUMERIC → Números de ponto fixo que possuem melhor

precisão. Podem ser usados para valores monetários, por exemplo.

Podemos definir um tamanho para cada campo. Caso não o façamos, o

sistema assumirá o tamanho padrão.

Exemplos:

INT(5) → Define um campo inteiro com 5 dígitos

DECIMAL(8,2) → Define um número com 6 dígitos inteiros e 2 decimais 19

Variações dos Tipos Numéricos

Para os campos numéricos, podemos ainda definir as seguintes

propriedades:

UNSIGNED → Determina que o campo não vai aceitar valores negativos.

Útil para aumentar a faixa de valores válidos de números positivos.

AUTO_INCREMENT → O valor do campo será gerado automaticamente

de forma sequencial (1,2,3,...). Ou seja, na inclusão, o valor desse campo

não precisa ser informado, pois será atribuído o próximo da sequência.

Caso seja informado, a sequência continuará a partir desse número.

ZERO_FILL → Campos numéricos serão preenchidos com zeros à

esquerda

20

Tipos de Dados Texto

CHAR → Texto de comprimento fixo

VARCHAR → Texto de comprimento variável

TEXT/BLOB → Textos Grandes/Binários

VARCHAR é preferível em relação ao CHAR, pois ocupa menos espaço.

Exemplo: Seja um campo NOME definido como VARCHAR(100). Ao

armazenar o valor ‘Zé’ nesse campo, ele vai ocupar por volta de 2 bytes.

Caso o tipo do campo fosse CHAR, ocuparia por volta de 100 bytes.

No entanto, o tipo CHAR é mais rápido nas consultas.

Existem ainda os tipos NCHAR e NVARCHAR que são semelhantes, mas

aceitam valores UNICODE.

21

Tipos de Dados para Datas

DATE → Datas no padrão YYYY-MM-DD

DATETIME → Data e horário no padrão YYYY-MM-DD HH:MM:SS

TIME → Horário no padrão HH:MM:SS

YEAR → Um ano de 4 dígitos na faixa de 1901 até 2155.

TIMESTAMP→ Padrão UTC. Armazena os segundos desde '1970-01-01

00:00:00' UTC

Os campos DATE e DATETIME podem armazenar datas com valores entre

01/Jan/1000 até 31/Dez/9999. Já, o TIMESTAMP até ‘2038-01-09

03:14:07’.

No MySQL estão disponíveis várias funções para manipulação eformatação de datas que veremos no desenrolar do curso

22

Variações

GENERATED → São campos calculados a partir de outros valores e,

portanto, seus valores são gerados automaticamente no momento da

inserção/atualização do registro.

ENUM → Tipo de dados TEXTO que permite definir um conjunto de

dados discretos como domínio do campo.

Exemplo:

Podemos definir o campo SEXO como ENUM(’F’,‘M’)

O Banco de dados vai armazenar o valor 1 para masculino e 2 para

Feminino. Economiza espaço em disco, mas cuidado, pois o banco

ordena esses campos pelo seu índice.

23

24

Comando CREATE TABLE

Vejamos agora a sintaxe do comando CREATE TABLE usado para criar

uma nova tabela em um banco de dados:

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] nome_tabela

[( [nome_coluna tipo_dados [restrição_coluna]] |

[restrição_tabela],...)]

Onde: restrição_coluna e restrição_tabela são as restrições que

estudamos anteriormente.

A seguir vamos usar o comando CREATE para criar as tabelas do nosso

modelo de cadastro de funcionários e ver exemplos de cada um desses

conceitos. Antes de criarmos as tabelas, é necessário selecionar o banco de

dados com o comando USE:

USE cadastro_funcionarios

Criação da Tabela de Departamentos

CREATE TABLE departamento (

depto_id int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

depto_nome varchar(45) NOT NULL,

PRIMARY KEY (depto_id)

)

Comentários:

O campo depto_id (Inteiro positivo) foi definido como chave primária

e o seu valor será incrementado automaticamente a cada inclusão (auto

incremento). Será criado um índice PRIMARY para esse campo.

O campo depto_nome não aceitará valores nulos e suportará até 45

caracteres de tamanho, mas o gerenciador armazenará somente o

tamanho ocupado.25

26

Criação da Tabela de Projetos

CREATE TABLE projeto (

proj_sigla char(3) NOT NULL,

proj_nome varchar(45) NOT NULL,

proj_interno tinyint DEFAULT '0',

PRIMARY KEY (proj_sigla)

)

Comentários:

O campo chave da tabela será um CHAR de 3 caracteres.

O campo proj_interno possui um valor default de ‘0’, ou seja, caso não

for informado nenhum valor na inserção, será gravado o valor ‘0’ e não

NULL.

Criação da Tabela de Funcionários

CREATE TABLE funcionario (

func_id int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

func_nome varchar(100) NOT NULL,

func_nasc date NOT NULL,

func_sexo enum('F','M'),

func_salario decimal(12,2) unsigned,

depto_id int unsigned,

PRIMARY KEY (func_id),

KEY func_depto_idx (depto_id),

CONSTRAINT func_depto_fk FOREIGN KEY (depto_id)

REFERENCES departamento (`depto_id`)

)

Comentários:

O campo depto_id é uma chave estrangeira que referencia o campo depto_id da

tabela departamento e, por isso, foi criado um índice para esse campo (KEY) 27

28

Criação da Tabela de Alocações

CREATE TABLE alocacao (

aloca_id int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

func_id int unsigned NOT NULL,

proj_sigla char(3) NOT NULL,

aloca_inicio datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

aloca_fim datetime,

PRIMARY KEY (aloca_id),

KEY aloca_proj_idx (proj_sigla),

KEY aloca_func_idx (func_id),

CONSTRAINT aloca_func_fk FOREIGN KEY (func_id)

REFERENCES funcionario (func_id),

CONSTRAINT aloca_proj_fk FOREIGN KEY (proj_sigla)

REFERENCES projeto (proj_sigla)

)

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Comando ALTER TABLE

Usamos o comando ALTER TABLE para alterar a estrutura de uma tabela

existente. Podemos adicionar, alterar e excluir campos e restrições.

Sintaxe:

→ ALTER TABLE nome_tabela

ADD novas colunas | novas restrições


CHANGE definição das colunas


DROP coluna | restrição_coluna

30

Comando ALTER TABLE - Exemplos

Adicionar um novo campo à tabela funcionario:

ALTER TABLE funcionario

ADD func_comissao DECIMAL(8,4) NOT NULL;

Alterar o tamanho do campo descr_nome da tabela departamento:

ALTER TABLE departamento

CHANGE depto_nome VARCHAR(100);

Excluir da tabela funcionario o campo de comissão recém criado:

ALTER TABLE funcionario

DROP func_comissao;

31

Constraint CHECK

Vamos agora adicionar uma restrição CHECK para os campos de datas da

tabela de alocações. A data de início no projeto não pode ser maior que a

data da saída do projeto:

ALTER TABLE alocacao ADD CONSTRAINT data_ck

CHECK (aloca_inicio < aloca_fim)

A constraint CHECK só está disponível na versão 8.0.16 do MySQL.

32

Comando DROP TABLE

O comando DROP é usado para excluir um objeto do banco de dados

Sintaxe:

DROP TABLE nome_tabela

Exemplo:

DROP TABLE departamento

Obs: Este comando, assim como os demais comandos DDL, possui regras

rígidas de segurança e integridade de dados. Assim só podem ser

executados em alguns casos. Não é possível, por exemplo excluir uma

tabela que possua relacionamentos.

Como vimos, a DML engloba os comandos que permitem a manutenção

das informações armazenadas nas tabelas do banco de dados, ou seja,

permite realizar a inserção, alteração e exclusão de dados.

Para testar os comandos, vamos popular as tabelas criadas nos capítulos

anteriores e depois alterar e excluir alguns registros.

DML

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Comando INSERT

O comando INSERT insere registros nas tabelas, atribuindo conteúdo em

seus campos de acordo com o tipo e tamanho dos dados. Dessa forma, é

necessário conhecer a estrutura da tabela que se deseja manipular.

Sintaxe:

INSERT INTO [( , ... )] VALUES

( expressão, ... );

Nome da tabela que vai receber o novo registro

Nomes dos campos que receberão os valores

Valores que serão inseridos. A expressão deve ser compatível com o campo respectivo

35

INSERT - Exemplos

INSERT INTO departamento

(depto_id, depto_nome)

VALUES

(1, ‘COMPRAS’)

Observações:

Neste exemplo, será inserido um novo registro na tabela departamento,

sendo que o campo depto_id receberá o valor 1 e o campo depto_nome,

o valor ‘COMPRAS’ respectivamente.

O campo depto_nome é do tipo TEXTO. Por isso, o valor inserido

deve possuir o delimitador ASPAS SIMPLES. Isso não ocorre para o

campo depto_ID, que é numérico.

Os campos e valores envolvidos devem ser compatíveis quanto ao tipo e

tamanho dos dados. Caso contrário, ocorrerá um erro.

36

INSERT - Exemplos


(depto_nome, depto_id)

VALUES

(‘COMPRAS’, 1)

Observações:

Este exemplo é idêntico ao anterior. A ordem dos campos foi alterada,

mas a correspondência continua a mesma.

37

INSERT - Exemplos


VALUES

(1,‘COMPRAS’)

Observações:

Este exemplo é idêntico ao anterior. Os nomes dos campos foram omitidos,

então é preciso certificar-se do seguinte:

O Sistema fará a correspondência automática entre os valores e os

campos na ordem física. Dessa forma, os valores precisam ser

compatíveis.

Todos os campos devem ser informados, exceto os não obrigatórios.

Nesse caso, utilize vírgulas adicionais

38

INSERT com AUTO INCREMENT


(depto_nome)

VALUES

(‘COMPRAS’)

Observações:

Este exemplo é idêntico ao anterior. Só que agora usamos o recurso do

AUTO_INCREMENT.

O valor do campo depto_id (chave primária) não foi informado. Isso

causaria um erro por ser NOT NULL. No entanto, como esse campo foi

definido como “auto incrementável”, então será gravado o próximo valor

da sequência. Por exemplo, se o último valor do campo era 1, então será

gravado o valor 2 nesse campo.

39

INSERT - Exemplos

INSERT INTO funcionario

(func_id,func_nome,func_nasc,func_sexo,depto_id)

VALUES

(1,‘JOSÉ DA SILVA’,’2000-01-01’ ’M’,,1)

Observações:

Foi utilizado o delimitador de aspas simples para inserir a data de

nascimento. Para campos do tipo DATE, cuidado com o formato

utilizado pelo BD.

O valor do campo func_salario não foi informado. Nesse caso, será

gravado o valor NULL.

Para o campo depto_id foi informado o valor 1 que corresponde ao

departamento ‘COMPRAS’ na tabela departamento . O sistema sempre

fará a checagem da tabela relacionada, resultando em erro, caso o valor

informado não exista.

40

Comando UPDATE

O comando UPDATE altera os dados dos registros nas tabelas, atribuindo

o novo conteúdo em seus campos de acordo com o tipo e tamanho dos

dados. Dessa forma, é necessário conhecer a estrutura da tabela que se

deseja manipular.

Sintaxe:

UPDATE SET = , ...

[ WHERE ]

Nome da tabela cujos registros vão ser alterados

Nomes dos campos que vão ser alterados

Novos valores dos camposDetermina quais registros receberão as alterações, de acordo com a condição lógica (filtro)

41

UPDATE - Exemplos

UPDATE funcionário

SET func_salario = 5000.50

Este comando irá atualizar o salário de TODOS os funcionários para R$

5000,50

UPDATE funcionário

SET func_salario = func_salario * 1.10

Este comando irá atualizar o salário de TODOS os funcionários

reajustando-os em 10%.

Obs: Como não existe um filtro (WHERE) especificado a atualização será

feita em todos os registros sem distinção.

42

UPDATE - Exemplos

UPDATE funcionario

SET func_salario = func_salario * 1.10

WHERE depto_id = 1

Este comando irá atualizar o salário de todos os funcionários do

departamento cujo código é igual a 1, reajustando-os em 10%.

UPDATE funcionario

SET func_salario = 5000.50, depto_id = ‘M’

WHERE func_id = 1

Este comando vai atualizar o salário e o departamento ao mesmo tempo.

Vai fazer isso somente para um funcionário, pois func_id é chave primária.

43

Comando DELETE

O comando DELETE é simples e direto. Sua função é excluir registros da

tabela de acordo com uma condição especificada.

Sintaxe:

DELETE FROM [WHERE ]

Tabela da qual queremos excluir os registros

Filtro (condição) especificando quais registros vão ser excluídos

44

DELETE - Exemplos

→DELETE FROM projetos

→DELETE FROM projetos where proj_sigla = ‘XYZ’

Observações:

O primeiro exemplo exclui incondicionalmente todos os registros da

tabela de projetos.

O segundo exemplo excluir apenas o projeto de sigla = 1 (primary

key).

O sistema irá verificar se existe algum funcionário relacionado ao projeto

na tabela alocacao, caso exista, ocorrerá um erro, a menos que o

relacionamento tenha sido feito com a opção CASCADE. Isso vale

também para o comando UPDATE.

A DQL engloba os comandos que permitem a realização de consultas à

base de Dados. Ou seja, o SELECT!

Com o comando SELECT é possível pesquisar dados em uma ou mais

tabelas de acordo com o critério de filtro definido. É o astro da SQL e o

mais complexo comando da linguagem, como veremos a seguir...

DQL

46

SELECT – Dados de Trabalho

Tabela funcionario Tabela departamento

Tabela projeto Tabela alocação

Essas são as tabelas já preenchidas com os dados que vamos utilizar nos

exemplos com SELECT. Todos os nomes e valores são fictícios. Veja que a

funcionária “Maria de Souza” ainda não tem um departamento e o

departamento de “contabilidade” está sem funcionários.

func_id func_nome func_nasc func_sexo func_salario depto_id

1 JOSÉ DA SILVA 2000-01-01 M 5000 1

2 MARIA DA SILVA 1987-02-01 F 8000,5 1

3 JOÃO DA SILVA 1970-01-01 M 5500,5 2

4 ANTONIO ALCÂNTARA 2000-03-01 M 6500 2

5 MARIA DE SOUZA 1990-05-01 F 6500 NULL

6 LUIZ MOURA 1960-05-01 M 7500 4

7 JOANA OLIVEIRA 1975-02-01 F 9000,7 1

depto_id depto_nome

1 COMPRAS

2 VENDAS

3 CONTABILIDADE

4 INFORMÁTICA

proj_sigla proj_nome proj_interno

123 Projeto 123 0

ABC Projeto ABC 0

PQR Projeto PQR 1

XYZ Projeto XYZ 0

aloca_id func_id proj_sigla aloca_inicio aloca_fim

1 1 XYZ 2019-01-01 00:00:00

2 1 123 2020-01-01 00:00:00

3 2 XYZ 2019-01-01 00:00:00 2020-01-01 00:00:00

4 3 PQR 2018-01-01 00:00:00

5 4 123 2019-01-01 00:00:00

47

Comando SELECT

Sintaxe:

SELECT [ ALL | DISTINCT ]

FROM

[ WHERE ]

[ GROUP BY , ...

[ HAVING ] ]

ORDER BY [ ASC | DESC ], ...]

A cláusula FROM indica em qual tabela, view ou query vai ser realizada

a consulta.

A lista de atributos contém a relação de campos que vão ser

requisitados na consulta.

A cláusula WHERE determina o filtro da pesquisa com os parâmetros e

critérios de busca.

Detalharemos essas e as demais opções a seguir...

48

SELECT – Lista de Campos

A lista de campos do comando SELECT indica quais colunas ou

expressões vão ser mostrados no resultado da consulta. Para exibir todos as

colunas, use o caractere *.

É possível mudar os nomes dos campos para exibição, atribuindo-lhes um

apelido (alias). Da mesma forma, podemos colocar um prefixo para o

campo, indicando sua tabela de origem:

[nome_da_tabela].nome_do_campo | expressão [AS]

[apelido_do_campo]

Como exemplo, o campo nome_func da tabela funcionario pode ser

indicado por uma das quatro formas, entre outras:

func_nome ♦ funcionario.func_nome

func_nome AS nome ♦ funcionario.func_nome AS nome

49

SELEC T – Lista de Campos

Os seguintes comandos são equivalentes e listam todos os campos da tabela

funcionario:

SELECT

func_id,func_nome,func_nasc,func_sexo,func_salario,depto_id

FROM funcionário

SELECT * FROM funcionario

Obs: Como não foi usada a cláusula WHERE, serão exibidos todos os

registros também:


1 JOSÉ DA SILVA 2000-01-01 M 5000.00 1

2 MARIA DA SILVA 1987-02-01 F 8000.50 1

3 JOÃO DA SILVA 1970-01-01 M 5500.50 2

4 ANTONIO ALCÂNTARA 2000-03-01 M 6500.00 2

5 MARIA DE SOUZA 1990-05-01 F 6500.00 NULL

6 LUIZ MOURA 1960-05-01 M 7500.00 4

7 JOANA OLIVEIRA 1975-02-01 F 9000.70 1

50

SELECT – Lista de Campos

Neste exemplo selecionamos 3 campos e um campo calculado da tabela

funcionario, usando aliases:

SELECT

funcionario.func_id AS Código,

func_nome Nome,

func_salario Salário,

(func_salario*1.10) AS ’Salário Reajustado’ FROM funcionario

Apelidos

Campo Calculado

Prefixo (opcional nesse caso)

Código Nome Salário Salário Reajustado

1 JOSE DA SILVA 5000.00 5500.00

2 MARIA DA SILVA 8000.50 8800.55

3 JOÃO DA SILVA 5500.50 6050.55

4 ANTONIO ALCÂNTARA 6500.00 7150.00

5 MARIA DE SOUZA 6500.00 7150.00

6 LUIZ MOURA 7500.00 8250.00

7 JOANA OLIVEIRA 9000.70 9900.77

51

SELECT – Cláusula ORDER BY

Podemos ordenar os resultados de uma consulta através da cláusula

ORDER BY.

Sintaxe:

ORDER BY {|expressão [ ASC | DESC]}

Observações

atributo: Campo ou expressão que vai ser utilizado como critério para a

ordenação. Podemos usar mais de um campo.

ASC: Ordenação ascendente (crescente)

DESC: Ordenação descendente (decrescente)

Caso o sentido da ordenação não seja informado, o padrão será ASC;

A cláusula ORDER BY deve vir depois da cláusula WHERE, caso esta

exista.

SELECT * FROM funcionario ORDER BY func_nome

Este exemplo irá listar os funcionários em ordem crescente de nome

(campo func_nome):

52




7 JOANA OLIVEIRA 1975-02-01 F 9000.70 1

3 JOÃO DA SILVA 1970-01-01 M 5500.50 2

1 JOSÉ DA SILVA 2000-01-01 M 5000.00 1


6 LUIZ MOURA 1960-05-01 M 7500.00 4

2 MARIA DA SILVA 1987-02-01 F 8000.50 1

53


select * from funcionario order by depto_id ASC,

func_salario DESC

Este exemplo irá listar os funcionários em ordem crescente de

departamento (campo depto_id) e, dentro de departamento, em ordemdecrescente de salário (campo func_salario):



7 JOANA OLIVEIRA 1975-02-01 F 9000.70 1

2 MARIA DA SILVA 1987-02-01 F 8000.50 1

1 JOSÉ DA SILVA 2000-01-01 M 5000.00 1

3 JOÃO DA SILVA 1970-01-01 M 6500.00 2


6 LUIZ MOURA 1960-05-01 M 7500.00 4

A cláusula WHERE permite filtar os registros a serem exibidos de acordocom uma condição do pesquisa que é basicamente uma coleção depredicados que podem ser combinados através dos operadores booleanosAND, OR, NOT.

Um predicado pode ser:

• Uma comparação com os operadores condicionais (=,,=,)

• Um predicado de BETWEEN para pesquisa em faixas de valores

• Um predicado IN para buscar um valor em um conjunto

• Um predicado de LIKE para busca de trechos em campos texto

• Um teste de valor nulo

Vejamos cada um deles…

SELECT – Cláusula WHERE

54

Fumncionários que trabalham no departamento de número 2:

SELECT * FROM funcionario WHERE depto_id = 2

Funcionários que NÃO trabalham no departamento de número 2:

SELECT * FROM funcionario WHERE depto_id 2

Veja que a consulta não trouxe códigos de departamentos nulos. Veremosmais à frente como tratar campos nulos.

SELECT – Comparações


3 JOÃO DA SILVA 1970-01-01 M 5500.50 2



1 JOSÉ DA SILVA 2000-01-01 M 5000.00 1

2 MARIA DA SILVA 1987-02-01 F 8000.50 1

7 JOANA OLIVEIRA 1975-02-01 F 9000.70 1

6 LUIZ MOURA 1960-05-01 M 7500.00 4

55

Funcionários que recebem salário maior que R$ 7.000,00:

SELECT * FROM funcionario WHERE func_salario > 7000

Funcionários que trabalham no departamento de número 1 e recebemsalário maior que R$ 7.000,00:

SELECT * FROM funcionario WHERE depto_id = 1 AND

func_salario > 7000



2MARIA DA SILVA 1987-02-01 F 8000,5 1

6LUIZ MOURA 1960-05-01 M 7500 4

7JOANA OLIVEIRA 1975-02-01 F 9000,7 1


2 MARIA DA SILVA 1987-02-01 F 8000,5 1

7 JOANA OLIVEIRA 1975-02-01 F 9000,7 156

Funcionários Homens que recebem salários maiores que R$ 6.000,00 eMulheres que ganham salários menores que R$ 7.000,00 :

SELECT * FROM funcionario WHERE

(func_sexo = ‘M’AND func_salario > 6000) OR

(func_sexo = ‘F’AND func_salario < 7000)



4ANTONIO ALCÂNTARA 2000-03-01 M 6500 2

5MARIA DE SOUZA 1990-05-01 F 6500 NULL

6LUIZ MOURA 1960-05-01 M 7500 4

57

A cláusula BETWEEN é usada para facilitar a filtragem de faixas devalores.

Exemplo: Listar os funcionários que recebem salários entre R$ 6.000,00 eR$ 8.000,00 (inclusive)

Uma solução usando operadores condicionais poderia ser:


WHERE func_salario >= 6000 AND

func_salario

A cláusula IN é usada para facilitar a realização de comparações múltiplas

Exemplo: Listar os funcionários que trabalham nos departamentos 1, 3 e 5

Uma solução usando operadores condicionais poderia ser:

SELECT * FROM funcionario WHERE

depto_id = 1 OR depto_id = 3 OR depto_id = 5

Usando a cláusula IN fica:


WHERE depto_id IN (1,3,5)

Obs: Caso os valores sejam do tipo texto, colocá-los entre aspas simples.

Mais para frente, falaremos sobre IN em subconsultas.

SELECT – Cláusula IN

59

O operador LIKE é usada para localizar trechos de textos em camposalfanuméricos de acordo com padrões. Para isso são usados os caracterescoringa (wildcards) que são os seguintes:

Qualquer nome que termine em ‘SILVA’:

SELECT * FROM funcionario WHERE func_nome LIKE ‘%SILVA’

Qualquer nome que comece com ‘MARIA’:

SELECT * FROM funcionario WHERE func_nome LIKE ‘MARIA%’

Qualquer nome que termine em ‘S’ seguido de 3 letras e depois a letra ‘A’:

SELECT * FROM funcionario WHERE func_nome LIKE '%S___A’

Nesse último exemplo vai trazer os sobrenomes SILVA e SOUZA.

SELECT – LIKE

WildCard Função

% Qualquer quantidade de caracteres

_ Exatamente um caractere

60

Os valores nulos são um caso à parte e são muito difíceis de seremtrabalhados pelos seguintes motivos:

• Um valor nulo nunca é igual à outro;

• Operações com nulos sempre retornam nulos, sejam eles numéricos ounão.

Desta forma, por exemplo:

10 * NULL = NULL;

10 + NULL = NULL;

Para trabalhar com valores nulos temos, entre outros, os seguintesoperadores e funções:

IS NULL / IS NOT NULL→ Comparam valores com NULL

COALESCE() → Função que substitui um valor nulo por outro não nulo.

Existe também a função IFNULL que produz o mesmo resultado.

SELECT –Valores nulos (NULL)

61

Exemplo 1: Pesquisar os funcionários que não estão cadastrados emnenhum departamento (cod_depto é nulo):

SELECT * FROM funcionario WHERE depto_id IS NULL

Exemplo 2: Pesquisar os funcionários que estão alocados em algumdepartamento:

SELECT * FROM funcionario WHERE depto_id IS NOT NULL

Exemplo 3: Mostrar os salários acrescidos de 1000, mesmo para saláriosnulos:

SELECT COALESCE(func_salario,0) + 1000 FROM funcionario

Obs: Neste ultimo caso, os salários nulos serão convertidos para 0(ZERO) antes de serem somados. Caso contrário, o resultado da soma seriaNULL.

SELECT –Tratando Valores Nulos

62

SQL não é sensível ao caso, portanto escrever SELECT ou select ouSeLeCt é a mesma coisa. No entanto, o mesmo não vale para o conteúdodos campos que nem sempre é sensível ao caso. Isso depende doCHARSET e COLLATION usados. Dessa forma, ‘ANTONIO’ pode serdiferente de ‘antonio’.

Para fazer pesquisas não sensíveis ao caso, usamos as seguintes funções:

UPPER() → Converte as letras para maiúscula

LOWER() → Converte as letras para minúsculas

Exemplos: Os seguintes comando produzem o mesmo resultado:

• SELECT * FROM funcionario WHERE

UPPER(func_nome) = ‘JOSE DA SILVA’

• SELECT * FROM funcionario WHERE

LOWER(func_nome) = ‘jose da silva’

SELECT – Maiúsculas e Minúsculas

63

64

SELECT – Cláusula DISTINCT

A cláusula DISTINCT é usada para eliminar do resultado da consulta todas

as linhas duplicadas.

Exemplo: Como listar todos os números de departamentos que

possuem funcionários alocados?

Precisamos fazer um SELECT na tabela funcionario trazendo os

departamentos, pois assim garantimos que um funcionário está alocado no

departamento. Uma solução poderia ser o seguinte comando:

SELECT depto_id FROM funcionario

No entanto, esse comando trará vários departamentos repetidos. Para

resolver, usamos a cláusula DISTINCT da seguinte forma:

SELECT DISTINCT depto_id FROM funcionario

Obs: A cláusula DISTINCT deve vir logo após o comando SELECT e se

aplica a todas as colunas selecionadas.

65

SELECT – Cláusula LIMIT

A cláusula LIMIT é usada para limitar o número de registros retornados. É

útil para fazer relatórios paginados ou para testes em tabelas grandes, além

de outras finalidades.

Exemplo1: Busca os três primeiros funcionários:

select * from funcionario limit 3

Exemplo2: Busca os três primeiros funcionários a partir do segundo

registro:

select * from funcionario limit 2,3

66

SELECT – CASE

A expressão CASE é uma estrutura de controle que permite adicionar lógica

if-else a uma consulta SELECT. Ela permite escolher um valor entre um

conjunto de valores.

CASE value

WHEN value1 THEN result1

WHEN value2 THEN result2

…

[ELSE else_result]

END

Exemplo: Exibindo o sexo por extenso.

SELECT func_nome,

CASE func_sexo

WHEN 'F' THEN 'feminino’

ELSE 'Masculino’

END AS Sexo

FROM funcionario

Obs:

É possível também usar expressões

lógicas para os valores

67

SELECT – Funções de Agregação

As funções de agregação permitem a execução de operações matemáticas e

estatísticas sobre um conjunto de dados, retornando um único valor

totalizador.

As principais funções de agregação em MySQL são:

MIN → Valor Mínimo

MAX → Valor Máximo

AVG → Média Aritmética

SUM → Soma

COUNT → Contagem

As funções de agregação recebem como parâmetro o nome do campo que

vai ser totalizado e, com algumas exceções, desconsideram na totalização os

valores NULL.

68

SELECT – Funções de Agregação – Exemplos

Contar o número total de registros da tabela de departamentos:

select count(depto_id) from departamento

Calcular a média de salários dos funcionários:

select avg(func_salario) from funcionário

Calcular a média de salários dos funcionários do departamento 1:

select avg(func_salario) from funcionario

where depto_id = 1

Calcular a soma de salários e o menor salário do departamento 1

select sum(func_salario), min(func_salario)

from funcionario where depto_id = 1

Use DISTINCT para ignorar valores duplicados na agregação:

select avg(DISTINCT func_salario) from funcionário

69

SELECT – Cláusula GROUP BY

Usamos a cláusula GROUP BY para agrupar registros em subgrupos

baseados em valores retornados por um campo ou expressão. É usado

frequentemente em conjunto com funções de agregação para produzir

subtotais.

Exemplo: Obter a média dos salários para cada departamento:

SELECT depto_id, AVG(func_salario) AS 'Média’

FROM funcionario GROUP BY depto_id

depto_id MédiaNULL 6500

1 7333,7333332 6000,254 7500

70

SELECT – Cláusula GROUP BY - Exemplos

Exemplo 1: Obter a média dos salários para cada departamento:

SELECT depto_id, AVG(func_salario) AS 'Média’

FROM funcionario GROUP BY depto_id

Exemplo 1: Obter a média dos salários por sexo e departamento:

SELECT depto_id, func_sexo, AVG(func_salario) AS 'Média’

FROM funcionario GROUP BY depto_id,func_sexo

depto_id MédiaNULL 6500

1 7333,733333

2 6000,254 7500

depto_id func_sexo Média

1M 50001F 8500,62M 6000,25

NULLF 6500

4M 7500

71

SELECT – Cláusula GROUP BY & HAVING

Muitas vezes é necessário filtrar os dados dos agrupamentos retornados pelo

GROUP BY. Para isso, empregamos a cláusula HAVING que permite

especificar condições para inclusão dos grupos nas agregações. É

semelhante à cláusula WHERE, mas não se aplica aos registros e sim aos

agrupamentos do GROUP BY,

Exemplo: Somar os salários agrupados por departamento e sexo, mas

excluir as somas menores ou iguais a 5000,00:

SELECT depto_id, func_sexo, SUM(func_salario) AS 'Soma’

FROM funcionario GROUP BY depto_id,func_sexo

HAVING SUM(func_salario) > 5000

depto_id func_sexo Soma

1F 17001,22M 12000,5

NULLF 65004M 7500

72

SELECT – Subconsultas

Uma subconsulta, na prática, é uma instrução SELECT dentro de outra

instrução SQL.

Podemos embutir uma instrução SELECT em vários pontos de outra

instrução SELECT:

• Como uma nova coluna da consulta. O campo é um SELECT.

• Como filtro de uma consulta (cláusula WHERE).

• Como fonte de dados de outra consulta (cláusula FROM).

A seguir, vamos fazer alguns exemplos para demonstrar esse recurso.

Exemplo: Trazer a quantidade de funcionários que trabalham em cada

departamento:

SELECT

d.depto_id,

d.depto_nome,

(SELECT COUNT(*) FROM funcionario AS f

WHERE f.depto_id = d.depto_id) AS ‘Qtde’

FROM

departamento AS d

73

SELECT – Subconsulta Como Campo

Essa subconsulta destacada em verde é um campo da consulta

principal e recebe um nome (alias) de ‘Qtde’.

Em sua cláusula WHERE, ela faz referência a um campo

da consulta principal. Veja que os parênteses são importantes

depto_id depto_nome Qtde

1COMPRAS 3

2VENDAS 2

3CONTABILIDADE 0

4INFORMÁTICA 1

Exemplo: Usar a consulta do exemplo 1 (página anterior) para trazer os

departamentos que não possuem funcionários:

SELECT * FROM (

SELECT

d.depto_id,

d.depto_nome,

(SELECT COUNT(*) FROM funcionario AS f

WHERE f.depto_id = d.depto_id) AS ‘Qtde’

FROM

departamento AS d

) AS tabela WHERE t.qtde = 0

74

SELECT – Subconsulta Como Fonte de Dados

Essa subconsulta destacada em verde é agora usada na

cláusula FROM como se fosse uma tabela ou view.

Seus campos podem ser referenciados normalmente na

consulta principal através do seu alias (tabela)

depto_id depto_nome Qtde

3CONTABILIDADE 0

Exemplo: Trazer os códigos e nomes dos funcionários que já trabalharam

em pelo menos um projeto:

SELECT

f.func_id,f.func_nome

FROM

funcionario f

WHERE

f.func_id IN (SELECT DISTINCT a.func_id FROM alocacao a)

75

SELECT – Subconsulta Como Filtro

Essa subconsulta destacada em verde é agora usada

na cláusula WHERE através do operador IN

func_id func_nome

1JOSÉ DA SILVA

2MARIA DA SILVA

3JOÃO DA SILVA

4ANTONIO ALCÂNTARA

Os bancos de dados relacionais como o MySQL armazenam as informações

em tabelas separadas mas relacionadas entre si através de campos comuns.

Esses campos comuns são as chaves primárias e estrangeiras que permitem

juntar as informações para produzir um resultado só. O comando SELECT

disponibiliza algumas cláusulas que permitem efetuar junções entre tabelas,

mesmo sem haver campos comuns.

Você vai ver nos exemplos que, quando trabalhamos com junções de

tabelas, é muito comum atribuirmos apelidos para as tabelas para evitar

conflitos entre nomes de campos iguais e também para simplificar a escrita

76

SELECT – Junções de Tabelas

CROSS JOIN → Retorna a combinação de todos os registros das duas

tabelas sem nenhum critério. Na verdade, é um PRODUTO

CARTESIANO e não será abordado nesse curso.

INNER JOIN → Retorna somente registros que possuem valores

correspondentes nas duas tabelas de acordo com o critério de junção.

OUTER JOIN → Retorna registros das duas tabelas de acordo com o

seguinte:

LEFT JOIN → Todos os Registros da tabela à esquerda e os registros

correspondentes da tabela direita

RIGHT JOIN → Todos os Registros da tabela à direita e os registros

correspondentes da tabela esquerda

FULL JOIN → Todos os registros, quando houver uma

correspondência, e os não correspondentes das tabelas esquerda e

direita. Obs: O MySQL não suporta FULL JOINS.77


78


Fonte: terminalroot.com.br

https://terminalroot.com.br/2019/10/inner-join-left-join-right-join-mysql.html

Para exemplificar melhor essas formas de junção, veremos um estudo de

caso.

Vamos supor que o seu chefe imediato te pediu um relatório simples com

todos os códigos e nomes dos funcionários e os nomes de seus

respectivos departamentos.

Como o nome e o código do funcionários estão na tabela funcionario, mas

o nome do departamento está na tabela departamento, a primeira ideia que

você teve foi juntar as duas tabelas usando o campo comum depto_id,

através de um INNER JOIN.

→79

SELECT – Junções de Tabelas - Exemplos

SELECT

f.func_id,f.func_nome,d.depto_nome

FROM

funcionario f

INNER JOIN

departamento d

ON

f.depto_id = d.depto_id

80

SELECT – Junções de Tabelas – INNER JOIN

func_id func_nome depto_nome

1JOSÉ DA SILVA COMPRAS

2MARIA DA SILVA COMPRAS

7JOANA OLIVEIRA COMPRAS

3JOÃO DA SILVA VENDAS

4ANTONIO ALCÂNTARA VENDAS

6LUIZ MOURA INFORMÁTICA

Destacado em verde, vemos a junção por

igualdade do campo ‘depto_id’ presente

nas duas tabelas.

Veja que o registro 5 não apareceu, pois

está com NULL nesse campo

O seu chefe não gostou desse relatório!

Não apareceu a MARIA DE SOUZA.

A solução é refazer usando LEFT

JOIN, que veremos a seguir →

SELECT


FROM

funcionario f

LEFT JOIN

departamento d

ON


81

SELECT – Junções de Tabelas – LEFT JOIN


igualdade com LEFT JOIN.

Agora apareceu o registro cinco

O seu chefe AINDA não gostou desse

relatório:

Cadê o departamento de

contabilidade?

A solução é refazer usando RIGHT

JOIN, que veremos a seguir →






5MARIA DE SOUZA NULL



SELECT


FROM

funcionario f

RIGHT JOIN

departamento d

ON


82

SELECT – Junções de Tabelas – RIGHT JOIN


igualdade com RIGHT JOIN.

Agora apareceu o departamento de

CONTABILIDADE, mas o registro 5

Desapareceu de novo

É melhor nem levar esse relatório para

o seu chefe:

A contabilidade está ok, mas a MARIA

DE SOUZA desapareceu!

A solução é refazer usando UNION,

que veremos a seguir →






5MARIA DE SOUZA NULL



Pois é, você ia finalizar o relatório usando FULL OUTER JOIN para

resolver o problema, mas eis que você descobre que o MYSQL não o

suporta.

A solução é fazer uma gambi com UNION.

A cláusula UNION combina duas ou mais declarações SELECT. O

resultado de cada SELECT deve possuir o mesmo número de colunas, e o

tipo de dado de cada coluna correspondente deve ser compatível. O nome

das colunas não precisam ser iguais.

Dessa forma, podemos combinar duas consultas, uma com LEFT JOIN e

outra com RIGHT JOIN para produzir o mesmo resultado de uma consulta

com FULL OUTER JOIN.

Obs: Por padrão, o operador UNION elimina resultados duplicados. Para

incluí-los, acrescente a palavra ALL.

→ 83

SELECT – Junções de Tabelas – FULL JOIN

SELECT


FROM

funcionario f

LEFT JOIN

departamento d

ON


UNION

SELECT


FROM

funcionario f

RIGHT JOIN

departamento d

ON


84

SELECT – Junções de Tabelas – UNION

Pronto. Com o uso de UNION

Conseguimos o resultado

esperado. O seu chefe te elogiou,

mas pediu uma última alteração:

Mudar o valor NULL para uma

coisa mais bonitinha

Ainda bem que aprendemos a

função COALESCE. Vejamos a

versão final do relatório →


1 JOSÉ DA SILVA COMPRAS

2 MARIA DA SILVA COMPRAS

3 JOÃO DA SILVA VENDAS

4 ANTONIO ALCÂNTARA VENDAS

5 MARIA DE SOUZA NULL

6 LUIZ MOURA INFORMÁTICA

7 JOANA OLIVEIRA COMPRAS

NULL NULL CONTABILIDADE

Algumas funções do MYSQL que podemos usar para facilitar as consultas:

• CURDATE→ Retorna da data corrente

• YEAR(), MONTH() e DAY() → Extraem o ano, o mês e o dia de uma data passadacomo parâmetro

Ex: MONTH(‘2019-01-01’) # Retorna: 1

• DATEDIFF()→ Retorna o número de dias entre duas datasEx: DATEDIFF(‘2020-06-25’, ‘2020-06-15’) # Retorna: 10

• TIMESTAMPDIFF() → Retorna a diferença entre duas datas em uma unidadeespecífica (anos, meses, segundos, etc.)

Ex: TIMESTAMPDIFF(DAY,'2022-02-01','2022-02-21’) # Retorna: 10

• DATE_FORMAT()→ Formata uma data de acordo com os parâmetrosEx: DATE_FORMAT("2020-06-15", "%d/%m/%Y") # Retorna:15/06/2020

85

SELECT – Funções com DatasTIMESTAMPDIFF(DAY,'2022-02-01','2022-02-21')

TIMESTAMPDIFF(DAY,'2022-02-01','2022-02-21')

A seguir alguns exercícios resolvidos com o comando SELECT ...

Exercícios

1) Listar o menor e o maior salário agrupados por departamento

SELECT

d.depto_nome AS Departamento,

MIN(f.func_salario) AS 'Menor Salário',

MAX(f.func_salario) AS 'Maior Salário'

FROM

funcionario f

INNER JOIN

departamento d ON f.depto_id = d.depto_id

GROUP BY

d.depto_nome

87

Exercícios Resolvidos

2) Listar Código, nome do funcionário, seu departamento e em quantos

projetos ele trabalhou

SELECT

f.func_id AS Código,

f.func_nome AS Nome,

IFNULL(d.depto_nome,'N/C') AS Departamento,

(SELECT count(a.aloca_id) from alocacao a where a.func_id = f.func_id)

AS Projetos

FROM

funcionario f

LEFT JOIN


88


3) Listar Código e nome dos funcionários que recebem salário maior do que

a média de salários da empresa:SELECT

f.func_id AS Código,

f.func_nome AS Nome,

f.func_salario As Salário

FROM

funcionario f

WHERE

f.func_salario >=

(SELECT AVG(func_salario) FROM funcionario)

Veja que essa consulta não é muito “performática” se não existirem índices

para o campo de salário. O plano de execução do MySQL é inteligente, mas

o ideal, nesse caso, é criar um script onde a média dos salários é calculada

para uma variável e depois comparar os salários com essa variável.

Veremos sobre criação de scripts SQL em outro curso. 89


4) Listar nome, data de Nascimento e a idade dos funcionários que fazem

aniversário neste mês (mês atual)

SELECT

f.func_nome as Nome,

f.func_nasc AS Nascimento,

TIMESTAMPDIFF(YEAR,f.func_nasc,CURDATE()) AS Idade

FROM

funcionario f

WHERE

MONTH(curdate()) = (MONTH(f.func_nasc))

90


5) Listar a quantidades de projetos NÃO internos iniciados em cada ano

SELECT

YEAR(a.aloca_inicio) AS Ano,

count(p.proj_sigla) As 'Qtde.Projetos'

FROM

projeto p

INNER JOIN

alocacao a

ON

p.proj_sigla = a.proj_sigla

WHERE

NOT p.proj_interno

GROUP BY

YEAR(a.aloca_inicio)

91


6) Emitir uma listagem geral dos funcionários, seus departamentos e

projetos, incluindo os que não trabalharam em projetos e não estão em

nenhum departamento.

SELECT

f.func_id,

f.func_nome,

IFNULL(d.depto_nome,'N/C’),

IFNULL(p.proj_nome,'N/C')

FROM

funcionario f

LEFT JOIN


LEFT JOIN

alocacao a ON a.func_id = f.func_id

LEFT JOIN

projeto p ON p.proj_sigla = a.proj_sigla 92


FIMObrigado!

93

94

Referências

Links

https://dev.mysql.com/doc/

https://www.tutorialspoint.com/sql/index.htm

https://www.w3schools.com/sql/

http://www.bosontreinamentos.com.br/curso-completo-de-mysql/

http://www.josecintra.com/blog

Livros

Lynn Beighley - Use a Cabeça SQL – Alta Books

C.J.Date - SQL e Teoria Relacional - Editora Novatec
https://dev.mysql.com/doc/http://www.inf.pucrs.br/~danielc/bda/SQL1.ppthttps://www.w3schools.com/sql/http://www.josecintra.com/bloghttp://www.josecintra.com/blog

Curso de SQL Uma abordagem com MySQL · Apresentação O objetivo deste curso é fornecer conceitos...

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