1 

 

 

Bazy danych 

Wykład 5. 

Język SQL - przegląd 

 

 

 

 

 

Podstawy SQL 

•Standardy SQL (ISO/ANSI) 

– SQL1 (SQL 86) 
– SQL2 (SQL92, SQL99) 
– SQL3 
 

•SQL – język deklaratywny, zorientowany na przetwarzanie 

zbiorów 

•Nie rozróżnia DUŻYCH i małych liter 
•Nie są ważne białe znaki (spacje, tabulatory, koniec 

wiersza, …) 

•Instrukcja kończy się średnikiem 

; 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

143 

2 

 

 

 

 

 

Podział instrukcji języka SQL  

•DDL [ang. Data Definition Language] – 

– instrukcje definiowania struktury danych:  

•CREATE, DROP, ALTER 

•DML [ang. Data Manipulation Language] - 

– instrukcje manipulacji na danych: 

• SELECT, INSERT, DELETE, MERGE, UPDATE  

•DCL [ang. Data Control Language] - 

– instrukcje kontroli dostępu do danych: 

•GRANT, REVOKE, DENY, COMMIT, ROLLBACK 

 

 

 

 

 

Instrukcje DDL 

• CREATE TABLE

  - 

utworzenie nowej tabeli  

• CREATE INDEX

  - 

utworzenie indeksu   

• CREATE VIEW

  - 

utworzenie perspektywy  
(nazwanego zapytania) 

• ALTER TABLE

  - 

zmiana formatu tabeli  
(dodanie, usunięcie, zmiana pól 
tabeli)   

• DROP TABLE

 

- 

usuniecie tabeli z bazy danych 

• DROP INDEX

 

- 

usuniecie indeksu z bazy danych 

• DROP VIEW

 

- 

usuniecie perspektywy 

3 

 

 

 

 

 

Tworzenie tabel 

CREATE TABLE 

nazwa_tabeli

   

struktura_tabeli 

– nazwa_tabeli

 = unikalna nazwa (identyfikator języka) 

– struktura_tabeli

 = lista definicji atrybutów 

• lista

 = pozycje w nawiasach okrągłych, oddzielone przecinkami 

• definicja atrybutu 

=  

– nazwa atrybutu 
– typ pola, dziedzina 
– ograniczenie integralnościowe (opcjonalnie  język integralności danych) 
– opcjonalnie wartość domyślna (DEFAULT) 

 

Przykład: 

CREATE TABLE studenci (  

nr_indeksu INT NOT NULL PRIMARY KEY, 
imie VARCHAR(50), 
nazwisko VARCHAR(50) 

); 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

146 

 

 

 

 

 

Typy danych 

Typy danych (nazwy, znaczenie, liczba) zależą od implementacji DBMS. 
Konieczne zapoznanie się z dokumentacją DBMS. 
• Napisy 

– CHAR(n), CHARACTER(n) – teksty o stałej długości n 
– VARCHAR(n) – teksty o zmiennej długości nie przekraczającej n 

• Liczby 

– Całkowite: INT, INTEGER, SMALLINT, … 
– Zmiennoprzecinkowe: REAL, DOUBLE PRECISION, NUMERIC(m, n), 

DECIMAL(m, n) 

• Data i czas 

– DATE, TIME, TIMESTAMP, INTERVAL 

• Ciągi binarne 

– BIT(n), BIT VARYING(n), … 

• Inne 

– BLOB, TEXT, IMAGE, MONEY, … 

• Można definiować własne typy danych 
• Autoinkrementacja – typ całkowity z wymuszeniem/rejestrowaniem 

jednoznacznej wartości dla wiersza tabeli 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

147 

4 

 

 

 

 

 

Ograniczenia integralnościowe 

• Integralność

 (spójność) danych – baza danych zawsze opisuje 

rzeczywistość. 

Więzy integralności 

= warunki poprawności danych 

– Więzy kluczy 
– Więzy referencji 
– Więzy dziedziny 

 

•Więzy klucza 

– określają który atrybut (które atrybuty – w przypadku klucza 

złożonego) są kluczem głównym, 

– wymuszają unikalność wartości klucza, 
– wymuszają brak wartości NULL w kluczu, 
– pozwalają utworzyć indeks dla atrybutów klucza, 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

148 

 

 

 

 

 

Ograniczenia integralnościowe (1) 

• Ograniczenia integralnościowe (użycie zależne od DBMS) 

– PRIMARY KEY 

– klucz podstawowy 

– FOREIGN KEY 

– klucz obcy 

– NULL, NOT NULL 

– wartość pusta/niepusta 

– CHECK

 – sprawdzenie wartości atrybutu 

– UNIQUE

 – wartość unikalna 

Przykład: 

CREATE TABLE studenci (  

nr_indeksu INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
imie VARCHAR(50) CHECK (imie LIKE '[A-Z]%'), 
nazwisko VARCHAR(50) NOT NULL CHECK (nazwisko LIKE '[A-Z]%'), 
rodzaj VARCHAR(7) CHECK(rodzaj IN ('dzienny', 'zaoczny')) DEFAULT 'dzienny', 
rok_studiow INT CHECK(rok_studiow>=1 AND rok_studiow<=5 ) DEFAULT 1 

); 

• Sprawdzenie, czy 

imie

 oraz 

nazwisko

 zaczynają się od dużej litery; czy 

rok_studiow

 

jest liczbą z zakresu 1..5, … 

• Do tak utworzonej tabeli nie można wstawić żadnej wartości, która nie spełnia 

nałożonych przez CHECK ograniczeń 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

150 

5 

 

 

 

 

 

Ograniczenia integralnościowe (2) 

• Ograniczenia możemy nazywać i nimi możemy zarządzać 
• Czasami musimy wprowadzać ograniczenia dopiero po utworzeniu tabeli 

Przykład: 

CREATE TABLE studenci (  

nr_indeksu INT NOT, 
imie VARCHAR(50) CHECK (imie LIKE '[A-Z]%'), 
nazwisko VARCHAR(50) CHECK (nazwisko LIKE '[A-Z]%') NOT NULL, 
rodzaj VARCHAR(7) CHECK(rodzaj IN ('dzienny', 'zaoczny')) DEFAULT 'dzienny', 
rok_studiow INT CHECK(rok_studiow>=1 AND rok_studiow<=5 ) DEFAULT 1, 
CONSTRAINT nr_indeksuPK PRIMARY KEY (nr_indeksu) 

); 
CREATE TABLE promotorzy ( 

id_promotora INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT  
nazwisko VARCHAR(50) NOT NULL 

); 
ALTER TABLE studenci 

ADD CONSTRAINT opiekuje_sie FOREIGN KEY (id_promotora)  
REFERENCES promotorzy(id_promotora); 
 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

151 

 

 

 

 

 

Ograniczenia integralnościowe (3) 

• Ważna kolejność wykonywania instrukcji 
• CHECK może dotyczyć całej relacji 

Przykład: 

CREATE TABLE promotorzy ( 

id_promotora INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT  
nazwisko VARCHAR(50) NOT NULL 

); 
CREATE TABLE studenci (  

nr_indeksu INT NOT PRIMARY KEY, 
imie VARCHAR(50) CHECK (imie LIKE '[A-Z]%'), 
nazwisko VARCHAR(50) CHECK (nazwisko LIKE '[A-Z]%') NOT NULL, 
rodzaj VARCHAR(7) CHECK(rodzaj IN ('dzienny', 'zaoczny')) DEFAULT 'dzienny', 
rok_studiow INT CHECK(rok_studiow>=1 AND rok_studiow<=5 ) DEFAULT 1, 

id_promotora INT REFERENCES promotorzy(id_promotora), 
data_przyjecia DATE NOT NULL, 
data_odejscia DATE, 
CHECK (data_przyjecia < data_odejscia) 

); 

 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

152 

6 

 

 

 

 

 

Modyfikacje tabeli 

DROP TABLE 

nazwa_tabeli

; – usuwanie relacji 

– DROP TABLE studenci; 

Uwaga: Należy uprzednio upewnić się, czy do tabeli nie ma referencji z 
jakichś innych tabel – wówczas tabeli nie da się usunąć bez uprzedniego 
usunięcia tamtych. 

 

ALTER TABLE 

nazwa_tabeli

 

specyfikacja_struktury

; - modyfikacja 

struktury 

– ALTER TABLE promotorzy ADD COLUMN imie VARCHAR(50); 
– ALTER TABLE promotorzy ALTER COLUMN imie VARCHAR(30); 
– ALTER TABLE promotorzy DROP COLUMN imie; 
– ALTER TABLE studenci ADD CONSTRAINT zapisany_na … ; 
– ALTER TABLE studenci DROP CONSTRAINT zapisany_na; 

 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

153 

 

 

 

 

 

Instrukcje DML  

•SELECT

 

-  wybieranie danych (zapytanie) 

•SELECT INTO

  -  zapisanie wyników zapytania do tablicy 

•INSERT INTO

  -  dodawanie rekordów do tablicy 

•UPDATE

 

-  modyfikowanie danych 

•DELETE

 

-  usunięcie danych 

•UNION

 

-  suma tabel 

•INTERSECT 

1)

  -  część wspólna tabel (iloczyn, przecięcie) 

•MINUS

 

1)

 

-  różnica tabel 

1)  

nie wszędzie zaimplementowane

 

 

7 

 

 

 

 

 

Wprowadzanie danych do tabel 

INSERT INTO 

nazwa_tabeli [lista_atrybutów] 

VALUES

 lista_wartości ; 

– lista

 = pozycje w nawiasach okrągłych, oddzielone przecinkami 

– lista atrybutów

 – opcjonalnie 

– lista wartości 

– jeśli brak listy atrybutów kolejność zamieszczenia wartości istotna 

– Jeśli brak wartości dla atrybutu wymaganego, to przyjmowana wartość DEFAULT 
– Jeśli nie spełnione reguły integralnościowe, to dane nie są wprowadzone 

 
 

Przykład: 

INSERT INTO studenci (imie, nazwisko, rok_studiow) VALUES (‘Krzysztof’, 

‘Molenda’, 2); 

– wynik: dodano (21, ‘Krzysztof’, ‘Molenda’, ‘dzienny’, 2) 

INSERT INTO studenci (imie, nazwisko) VALUES (‘Krzysztof’, ‘Molenda’); 

–  wynik: dodano (21, ‘Krzysztof’, ‘Molenda’, ‘dzienny’, 1) 

INSERT INTO studenci VALUES (‘Krzysztof’, ‘Molenda’); 

–  wynik: dodano (21, ‘Krzysztof’, ‘Molenda’, ‘dzienny’, 1) 

INSERT INTO studenci (imie, rok_studiow) VALUES (‘Krzysztof’, 2); 

–  

wynik: nie dodano 

 

INSERT INTO absolwenci 

SELECT imie, nazwisko FROM studenci WHERE data_odejscia IS NOT NULL; 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

155 

 

 

 

 

 

Modyfikowanie i usuwanie danych 

UPDATE 

nazwa_tabeli

 

SET 

nazwa_atrybutu

 = nowa_wartość, 

[ 

nazwa_atrybutu

 = nowa_wartość, ...] 

[WHERE 

warunek

] 

 
DELETE FROM 

nazwa_tabeli

 

 WHERE 

kryteria 

Przykład:

 

UPDATE studenci SET rok_studiow = rok_studiow + 1; 
UPDATE studenci SET rok_studiow = -1 WHERE data_odejscia IS NOT NULL; 
 
DELETE FROM studenci WHERE rok_studiow =-1; 
 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

156 

8 

 

 

 

 

 

Wybieranie danych 

– SELECT (1) 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

157 

SELECT… 

- 

które pola  

  FROM 

… 

- 

z której (których) tabeli (tabel) 

  WHERE...  

- 

jakie kryterium selekcji  

  GROUP BY...   - 

grupowanie 

  HAVING... 

- 

ograniczenie wybranych  

 

 

rekordów w grupowaniu 

  ORDER BY...   - 

porządkowanie 

 

klauzule – dodatkowe 

określenie jak   
wykonać zapytanie 

 

 

 

 

 

Wybieranie danych 

– SELECT (2) 

SELECT {predykat} 

[ * | tabela.* | {tabela.} pole1 {AS alias1}{,{tabela.}pole2 {AS alias2} {,...}}] 

FROM 

wyrażenie_tabelowe {, ...} {IN zewnętrzna_baza_danych} 

  {WHERE... } 

  {GROUP BY... } 

  {HAVING... } 

  {ORDER BY... } 

 

• Istotna jest kolejność słów kluczowych 

Przykład: 

SELECT * FROM studenci WHERE rok = 3 AND rodzaj= ‘zaoczny’; 
SELECT * FROM studenci WHERE rok = 1 ORDER BY srednia DESC, nazwisko ASC; 
SELECT DISTINCT rok_studiow AS rocznik FROM studenci; 

 

• Gwiazdka * oznacza wszystko 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

158 

9 

 

 

 

 

 

Nazwa zastępcza - ALIAS 

ALIAS (synonim) 

• Zastąpienie nazwy pola  

• Zastąpienie nazwy tabeli 

• Skrót upraszczający opis wyrażeń 

 

SELECT nazwisko, imie, 

wynagrodzenie AS pobory

  

FROM pracownicy 

WHERE 

pobory

 > 3000; 

 
SELECT nazwisko, imie 

FROM 

pracownicy AS pr

 

WHERE 

pr.

pensja > 3000 AND 

pr.

data<2-02-2000; 

 

 

 

 

 

 

SELECT - 

przykłady 

• Stałe w zapytaniu: 

– SELECT nazwisko, imie, 100, ‘lat’ FROM osoby 

 

• Wyrażenia w zapytaniu 

– SELECT towar, ilosc, cena AS netto, cena*1.22 AS brutto, ilosc*cena FROM 

pozycje_faktury 

 

• Konkatenacja (inne funkcje): 

– SELECT nazwisko || ‘ ‘ || substr( imie, 1, 1 ) || ‘.’ FROM studenci 

 

 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

160 

10 

 

 

 

 

 

FUNKCJE SQL 

Funkcje SQL – zależne od implementacji DBMS 
• Znakowe:  

– lower, upper, lpad, rpad, substr, replace, length, instr, … 

• Liczbowe:  

– round, trunc, ceil, floor, sign, mod, abs 

• Działające na datach:  

– sysdate, trunc, next_day, last_day, months_between, … 

• Konwersji:  

– to_char(liczba|data[,’format’]), to_date(ciąg_znaków[,’format’]), 

to_number 

• Inne 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

161 

 

 

 

 

 

Operatory SQL 

• Operatory arytmetyczne:  

– * / + - (priorytety) 

• Operator konkatenacji: || 
• Operatory relacyjne 

– <, <=, >, >=, <> 

• Operatory logiczne 

– AND, OR, NOT 

• Operatory SQL 

– IS NULL, IS NOT NULL 
– BEETWEN … AND … 
– IN (zbiór) 
– LIKE 

• % - wiele znaków 
• _ - jeden znak 

 

 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

162 

11 

 

 

 

 

 

SELECT Miesiąc, SUM(Dochód)  

FROM Zestaw  
GROUP BY Miesiąc; 

Agregacja i grupowanie 

Agregacja - wyznaczenie 

jednej z następujących 
wartości dla zbioru 
rekordów: sumy, średniej,  
maksimum, minimum 

• Funkcje agregujące: 

– SUM

 - suma 

– COUNT

 - liczba elementów 

w grupie  

 

– AVG

 – średnia 

arytmetyczna 

– MAX

 - wartości maksymalna 

– MIN

 - wartość minimalnej 

– FIRST

 - pierwszy z grupy 

– LAST

 - ostatni z grupy 

 
 
 

Miesiąc 

Dochód 

Razem 

Styczeń 

1000 

   

7300 

Styczeń 

2300 

Styczeń 

4000 

Luty 

1000 

2300 

Luty 

1300 

Marzec 

1450 

3850 

Marzec 

2300 

Marzec 

100 

 

 

 

 

 

Przykłady 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

164 

 

SELECT nr_faktury, count(*) 

FROM pozycje 
GOUP BY nr_faktury 

•Zliczanie 

 

SELECT nr_czytelnika, count(data_zwr) 

FROM wypozyczenia 
GROUP BY nr_czytelnika 

•Zliczanie liczby wierszy z wartością niepustą 

SELECT avg(wzrost) 

FROM dzieci 

•Zliczanie średniej atrybutu z wartością niepustą 

12 

 

 

 

 

 

Klauzula HAVING 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda / WSEI w Krakowie 

165 

•Klauzula WHERE – dotyczy wierszy 
•Klauzula HAVING – dotyczy grup 

 

SELECT cust_name, 

sum

(total-nvl(vat,0)) AS netto 

FROM customers AS c, orders AS o 
WHERE order_date < sysdate-14 
AND o.cust_id = c.cust_id 
GROUP BY cust_name 

HAVING sum

(total)>100 

ORDER BY 2; 

 

 

 

 

 

 

SELECT a, b  

FROM tabela2  
WHERE w IN(  
  SELECT MAX(w) FROM tabela 
); 

Wykorzystanie wyniku jednego zapytania jako parametru drugiego 
zapytania 

Tabela 

Wynik1 

Wynik 

Zapytanie1 

Zapytanie2 

Tabela2 

parametr 

Zapytania zagnieżdżone 

13 

 

 

 

 

 

Perspektywy (ang. VIEW) 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda  

167 

Zapamiętanie zapytania pod określoną nazwą (synonim zapytania) 

Ukrycie złożonego zapytania – ułatwienie dla użytkownika 

Wspomagają realizację łańcucha zapytań 

Tabela 

Wynik pośredni 

Wynik 

Zapytanie1 

Zapytanie2 

Zdefiniowanie widoku (perspektywy): 

CREATE VIEW 

Wpływy_mies

 AS 

SELECT miesiąc, SUM(wpływ) AS sumaW  
FROM operacje 
GROUP BY Miesiąc; 

Użycie widoku:

 

SELECT * FROM 

Wpływy_mies

 WHERE miesiąc<12; 

 

 

 

 

 

Podzapytania 

jednowartościowe i równoległe 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda  

168 

SELECT * 

FROM dzieci 
WHERE wiek > (SELECT avg(wiek) FROM dzieci) 

SELECT * 

FROM dzieci 
WHERE 
  wiek > (SELECT avg(wiek) FROM dzieci) 
AND 
  waga > (SELECT avg(waga) FROM dzieci) 

14 

 

 

 

 

 

Zapytania z wielu tabel 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda  

169 

Zapytania z wielu tabel dają możliwość realizacji: 

 

 - iloczynu kartezjańskiego  

 

 - złączeń (naturalnych, theta)   

 SELECT * FROM Pracownik, Prezent; 

- iloczyn kartezjański  

 
 SELECT * FROM Pracownik, Instytut 

WHERE Pracownik.Inst=Instytut.ID; 

- złączenie naturalne 

 
 SELECT * FROM Pracownik 

INNER JOIN Instytut ON 
Pracownik.Inst=Instytut.ID; 

-  złączenie naturalne 

 

 

 

 

 

 

Złączenia opcjonalne 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda  

170 

•Wartość NULL – oznaczenie że rekord nie jest związany  

•Wykorzystanie słów kluczowych RIGHT, LEFT JOIN 

 

SELECT * FROM Pracownik, Instytut 

WHERE  
  (Pracownik.Inst = Instytut.ID) 
OR  
  (Pracownik.Inst IS NULL); 

- złączenie opcjonalne 

 
SELECT * FROM Pracownik 

LEFT JOIN Instytut ON 
Instytut.ID = Pracownik.Inst; 

- złączenie opcjonalne 

15 

 

 

 

 

 

Dopełnienie zapytania 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda  

171 

Wybranie wpływów, które nie są maksymalne 
 

SELECT * FROM wpływy 

WHERE kwota  NOT IN 
    ( SELECT MAX(kwota) FROM wpływy );                  

SELECT atrybuty FROM tabela 

WHERE atrybut 

NOT IN 

(

Zapytanie1

);                  

 

 

 

 

 

Zastosowanie w rekurencji, polega na utworzeniu 
synonimu tabeli: 

Tabela: 

Pracownik ( id, nazwisko, imie, id_kierownika )

  

– związek rekurencyjny przez pola id = id_kierownika 

 
SELECT nazwisko, kierownik.nazwisko 

FROM pracownik, pracownik AS kierownik 
WHERE pracownik.id_kierownika = kierownik.id; 

SELECT atrybuty  

FROM tabela, tabela AS synonim_tabeli 

...                  

Samozłączenie 

16 

 

 

 

 

 

Operacje teoriomnogościowe - SUMA 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda  

173 

  SELECT nr_czytelnika, nr_ksiazki, data_wyp, null 

FROM wypozyczenia 

UNION 

SELECT nr_czytelnika, nr_ksiazki, data_wyp, data_zwr 
FROM zwroty 

•UNION/ UNION ALL 

•INTERSECT 

•MINUS 

 

 

 

 

 

Przykłady (różne) 

2013-01-10 

Bazy danych / Krzysztof Molenda  

174 

UPDATE pracownicy 

SET premia = premia+100 
WHERE placa = (SELECT MAX(placa) FROM pracownicy); 

UPDATE pracownicy 

SET (premia, urlop) = 
    (SELECT AVG(premia), AVG(urlop) FROM pracownicy) 
WHERE dzial = 2; 

DELETE FROM dzieci 

WHERE wiek > (SELECT AVG(wiek) FROM dzieci); 

INSERT INTO stare_wypozyczenia 

SELECT * FROM wypozyczenia 
WHERE data_zwr > ‘10.03.1988’;