Engenharia de Computação / Engenharia de Produção. Banco de Dados Prof. Maria das Graças da Silva Teixeira

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1 Unidade 3 SQL Engenharia de Computação / Engenharia de Produção Banco de Dados Prof. Maria das Graças da Silva Teixeira Material base: Banco de Dados, , prof. Otacílio José Pereira

2 Contexto na Disciplina 1 Introdução 2 Modelo Relacional 3 SQL 4 Projeto de Banco de Dados 5 Armazenamento e Indexação 6 Processamento e Otimização de Consultas 7 Gerenciamento de Transações 8 Controle de Concorrência 9 Recuperação de Falhas 10 Segurança de Banco de Dados 11 Tópicos Avançados

3 Reflexões Preliminares Uma vez com o modelo relacional estabelecido e um banco de dados montado, como manipulá-lo? Como encontrar as informações e apresentá-la de forma adequada? Como alterar as informações?

4 Roteiro Introdução Histórico Exemplo DDL Criação de tabelas Tipos de dados básicos Alteração de tabelas Exclusão de tabelas DML Select Filtros Ordenação Renomeação Junção de várias tabelas (Inner Join) Agrupamento Insert Delete Update Juncão externa Consultas aninhadas Outros

5 Já foi discutido: Onde estamos? Modelo Relacional Como estruturar as informações em tabelas (relações), colunas, linhas, chaves e outros; Álgebra Relacional Possíveis operações para manipular um modelo relacional.

6 Para onde vamos? Através da Álgebra Relacional, exploramos o modelo relacional sob uma linguagem de consulta mais pura /formal, importante para evoluir a habilidade de realizar consultas; O que faremos agora é construir consultas em um formato que possa ser processado por um SGBD para extrair ou manipular as informações que precisamos. Consultas escritas em SQL Usuário Requisita consultas ao Servidor de Banco de Dados Sistema (Cliente) Servidor processa e retorna resultados Resultados Servidor de Banco de Dados Programa do SGBD Acessa Modelo Relacional Estruturado Vendas Financeiro RH Bancos de Dados Armazenados em Disco Clientes Vendas Itens Produtos Disco Rígido

7 SQL (Structured Query Language) Linguagem IBM Sequel desenvolvida como parte do projeto System R no IBM San Jose Research Laboratory; Renomeada para Structured Query Language (SQL); Padrão SQL ANSI e ISO: SQL-86; SQL-89; SQL-92; SQL:1999 (nome da linguagem se tornou concordante com o Ano 2000!); SQL:2003; Os sistemas comerciais oferecem a maioria, se não todos, os recursos da SQL-92, além de conjuntos de recursos variáveis dos últimos padrões e recursos proprietários especiais. Nem todos os exemplos aqui podem funcionar em seu sistema específico.

8 Modelo de Dados Exemplo (1) Cliente (cod_cliente, nome, , telefone, CPF, cod_cidade) Funcionario (cod_funcionario, nome, CPF, cod_gerente) Cidade (cod_cidade, dcr_cidade, UF) Venda (cod_venda, cod_cliente, data_denda, flag_status, vlr_total, cod_fucionario) Item_Venda (cod_item, cod_venda, cod_produto, vlr_unitario, qtde, vlr_total) Produto (cod_produto, dcr_produto, vlr_unitario, qtde_estoque, cod_categoria, cod_esporte) Categoria (cod_categoria, dcr_categoria) Esporte (cod_esporte, dcr_esporte)

9 Modelo de Dados Exemplo (2)

10 Organização da SQL Quais operações desejamos realizar sobre um banco de dados? Definição de Dados: Criar tabela; Adicionar campo a tabela; Retirar campo de tabela; Excluir tabela. Manipulação de Dados: Imagine uma tela de um sistema. Quais operações são disponibilizadas para o usuário? Inserir um novo registro; Alterar um registro existente; Excluir um registro existente.

11 DDL: Criação de tabela Objetivo: Criar uma nova tabela no banco de dados; Sintaxe: create table <tabela> (<coluna 1> <tipo de dados> <nulidade>, <coluna 2> <tipo de dados> <nulidade>,... <restrição 1>,...) Exemplo: create table Cidade (cod_cidade int dcr_cidade varchar(50) uf char(2) null, primary key (cod_cidade), foreign key (uf) references Estado ) not null, not null,

12 DDL: Tipos de Dados Tipos de dados mais comumente empregados: Inteiro: int, integer Números reais: numeric(p,d) p : Número de dígitos total d : Número de casas decimais Caracteres Tamanho fixo: char(n), character(n) Tamanho variável: varchar(n), character varying(n) Data: date

13 DDL: Outros recursos na criação Auto-incremento É comum escolhermos um campo na tabela que será auto-incrementado, isto é, quando uma nova linha é criada, automaticamente o banco gera um novo número para a coluna auto-incrementada; No SQL Server: identity (i, p) i: indica o valor inicial a ser considerado p: indica o passo a ser incrementado para gerar o novo número Exemplo: create table cidade (cod_cidade int identity (1,1) not null,...) No Oracle: É utilizado o recurso de sequences No MySQL: É utilizado o auto_increment Exemplo: create table Cidade (cod_cidade int not null auto_increment,...)

14 DDL: Chave Primária Chave primária (Primary Key) é uma das restrições mais comumente utilizadas; Duas maneiras de criação: create table cidade (..., primary key (cod_cidade)) Ou -- Para nomear uma restrição create table Cidade (..., constraint PK_CIDADE primary key (cod_cidade) ) Outra restrição já vista é a obrigatoriedade dos campos. Campos que aceitam ou não valores nulos são criados com a propriedade de nulidade (NULL ou NOT NULL).

15 DDL: Alteração de tabela Adicionar coluna Sintaxe: alter table <tabela> add <coluna a adicionar> <tipo de dados> Exemplo: alter table VENDA add DATA_ENTREGA date Excluir coluna Sintaxe: alter table <tabela> drop <coluna a excluir> Exemplo: alter table VENDA drop DATA_ENTREGA

16 DDL: Excluir tabela Excluir a tabela do banco de dados, não somente as linhas e/ou colunas. A própria estrutura da tabela, com todos os seus dados associados, é excluída. Sintaxe: drop table <tabela a excluir> Exemplo: drop table ITEM_VENDA

17 Até então, os comandos envolveram apenas a estrutura da tabela, isto é, a definição da tabela (DDL); Os comandos agora envolvem a manipulação dos dados: Consultar dados; Inserir dados; Alterar dados; Excluir dados. DML: Introdução

18 DML: Select O Select é um dos comandos com maior número de variações e uso; Sintaxe básica: select <col 1>, <col 2>,..., <col n> from <tabela 1>, <tabela 2>,... where <condições> Exemplo: select nome, telefone, from cliente where cod_cliente = 10

19 DML: Select Equivalência com a Álgebra Relacional Vale destacar a equivalência da consulta com select e as consultas em Álgebra Relacional; Exemplo: select nome, telefone, (π) from cliente where cod_cliente = 10 (σ)

20 DML: Uso de filtros Os filtros (representados por P de predicado na sintaxe) permitem selecionar quais linhas devem ser recuperadas pelo comando; O critério do filtro estipula quais linhas são consideradas; select <coluna1, coluna2, coluna3,...> from <tabela1, tabela2,...> where <filtros> Como expressar filtros: <campo> operador <valor(es)> Exemplo: vlr_despesa > 20 Correlação com Álgebra Relacional: Os filtros em na claúsulawhere são equivalentes à Seleção.

21 SQL: Uso de operadores Conforme o tipo de dado do campo, podemos usar diversos tipos de operadores. Por exemplo: Para comparação: > < >= <= = <> Para operações matemáticas: + - * /

22 DML: Select com filtros Exemplos de uso de filtro: Recuperar o código, o nome e o dos usuários masculinos select cod_usuario, nome_usuario, dcr_ from cad_usuarios where tipo_sexo = M Recuperar o código, a descrição, a data e o valor das despesas com valor superior a R$15,00: select cod_despesa, dcr_despesa, data_prevista, vlr_depesa from fin_despesas where vlr_despesa > 15

23 DML: Uso de operadores Exemplos de uso de filtro: Recuperar as despesas realizadas a partir de março, aplicando um desconto de 10% select dcr_despesa, vlr_despesa * 0.9 from fin_despesas where data_prevista >= 01/03/2008 Recuperar os usuários que não moram na cidade de Vitória ( código no sistema é 2) select * from cad_usuarios where cod_cidade <> 2

24 DML: Uso do operador like O operador like é utilizado em campos de caracteres para comparar os textos de acordo com algum padrão; Exemplos: Recuperar os usuários iniciados com a letra M select * from cad_usuarios where nome_usuario like M% M% - indica palavras que iniciam-se com M e possuem quaisquer caracteres, em qualquer quantidade, a partir do M Recuperar os usuários com sobrenome Pereira select * from cad_usuarios where nome_usuario like %Pereira%

25 DML: Conectores lógicos Conectores lógicos: And, Or e Not; Exemplos: Recuperar os usuários iniciados com a letra A, do sexo masculino e que moram em Vitória (código = 2) select * from cad_usuarios where nome_usuario like A% and tipo_sexo = M and cod_cidade= 2

26 DML: Conectores lógicos Exemplos: Recuperar os usuários que não moram na cidade de Vitória select * from cad_usuarios where not (cod_cidade = 2) Recuperar os usuários que moram em Vitória ou Cariacica select * from cad_usuarios where cod_cidade = 2 or cod_cidade = 3

27 DML: Conectores lógicos Conectores lógicos podem ser combinados, possibilitando uma ampla variedade de restrições; Exemplo: Recuperar os clientes cujos nomes iniciam com A ou B, e que sejam do sexo feminino select * from cliente where (nome like A% or nome like B% ) and sexo = F

28 DML: Operadores All e Distinct O comando distinct recupera apenas valores distintos; Exemplo: Recuperar as diferentes cidades que possuem clientes cadastrados select distinct cod_cidade from cliente Explicação: All : retorna todos os valores (é o padrão); Distinct : retorna apenas valores distintos, eliminando valores duplicados.

29 DML: Operador Between O comando between permite que sejam testados intervalo de valores; Exemplos: Recuperar as vendas com valor total entre 10 e 20 select cod_venda, cod_cliente, vlr_total from venda where vlr_total between 10 and 20 Recuperar as vendas com data entre 01/09/2009 e 01/10/2009 select cod_venda, cod_cliente, vlr_total from venda where data between 01/09/2009 and 01/10/2009 Explicação: Permite linhas com valores de coluna dentro de uma faixa de valores; No caso acima, apenas as vendas com valor entre 10 e 20 serão recuperadas. É equivalente a construir: vlr_total >= 10 and vlr_total <= 20

30 DML: Operador in O comando in testa se um valor pertence a um conjunto de valores; Exemplo: Recuperar os clientes cujas cidades tenham código 1, 2, 3 ou 5 select nome from cliente where cod_cidade in (1, 2, 3, 5) Explicação: Permite avaliar se uma coluna está dentro de uma lista de valores válidos.

31 DML: Valor null O comando null é usado para testar nulidade; Exemplo: Recuperar os clientes que não tenham endereço informado select cod_cliente, nome from where cliente dcr_endereco is null Explicação: Um campo pode assumir um valor nulo (null), isto é, ele não tem valor; No caso acima a consulta está recuperando todos os clientes que não possuem endereço cadastrado (ao testar se o campo de endereço é nulo).

32 DML: Ordenação A cláusula order by é usada para ordenar os valores selecionados; Sintaxe: select <coluna 1, coluna 2,...> from <tabela 1, tabela 2,...> where <filtros> order by <coluna 1 ASC DESC, coluna 2 ASC DESC,... > Obs.: ASC (ordenação ascendente) é o padrão, não sendo obrigatório indicar a palavra-reservada ASC quando se quer tal formato.

33 DML: Ordenação Exemplos: Recuperar a lista de clientes ordenados por nome select cod_cliente, nome from cliente order by nome Recuperar a lista de vendas ordenadas por data_venda, da maior para a menor e dentro de uma mesma data, ordenada por valor total do menor para o maior select cod_venda, data_venda, vlr_total from venda order by data_venda desc, vlr_total asc Explicação: Permite ordenar os dados recuperados em uma consulta; A ordem pode ser crescente (ASC) ou decrescente (DESC); A ordem é especificada por disposição de coluna (exemplo 2).

34 DML: Renomeação É possível realizar renomeação de coluna e/ou tabela para auxiliar uma consulta; Exemplo: select cod_cliente as codigo, cli.nome, from dcr_endereco as endereço cliente as cli Explicação: Permite renomear tanto o campo de uma consulta (para ser apresentado de maneira mais amigável) quanto uma tabela (para facilitar a codificação); No caso acima, em vez de apresentar cod_cliente, será apresentado codigo e em vez de dcr_endereco será mostrado endereço.

35 SQL: Junção entre tabelas Introdução Até então, recuperamos dados apenas de uma tabela; Como em um modelo relacional as informações estão dispersas, cada uma em sua respectiva tabela, as vezes é necessário juntarmos os dados de diversas tabelas; Duas perguntas precisam ser respondidas pela consulta: Quais as tabelas envolvidas? Qual(is) critério(s) de junção entre as tabelas? Exemplo: select cod_usuario, nome, dcr_cidade from cad_usuarios as usu, cad_cidades as cid where usu.cod_cidade = cid.cod_cidade

36 SQL: Junção entre tabelas O que aconteceria se utilizássemos as tabelas somente na cláusula from (identifica a origem dos dados)? Exemplo: select cod_usuario, nome, dcr_cidade from cad_usuarios, cad_cidades Neste caso, ocorre um produto cartesiano completo, com todas as linhas de uma tabela combinadas com todas as linhas da outra tabela; Porém só interessa aqueles linhas em que existem correspondência entre as linhas envolvidas; Outra maneira de pensarmos a junção é avaliar: Percorrendo cad_usuarios, como recuperar a descrição da cidade, presente em cad_cidade? Buscando a correspondência na tabela de cad_cidades, isto é, para cada usuário pegar somente o cadastro da cidade ao qual ele está associado.

37 SQL: Inner Join (Simples) Exemplo: Consulta Precisamos unir: Os dados da tabela de usuários com a tabela de cidades, para que possamos pegar a descrição da cidade de um usuário

38 SQL: Inner Join (Simples) Um inner join (junção) retorna os registros em que os valores de uma coluna em uma tabela deve ser igual à coluna relacionada da outra tabela; Exemplo: Retornar os Usuários e Descrição das Cidades select u.nome_usuario,u.dcr_ ,c.dcr_cidade from cad_usuarios as u inner join cad_cidades as c on u.cod_cidade = c.cod_cidade order by c.dcr_cidade Observação: Perceba que as tabelas foram renomeadas... Cad_usuarios as u..., assim, qualquer coluna de cad_usuarios pode ser tratada como sendo de u (u.cod_usuario, u.nome).

39 SQL: Inner Join (várias tabelas) Para processar várias tabelas, vale pensar que cada junção de duas tabelas cria uma nova tabela; Exemplo: select u.nome_usuario,u.dcr_ , c.dcr_cidade, m.dcr_tipo_movimentacao, d.dcr_despesa, d.vlr_despesa, d.data_realizada from cad_usuarios as u inner join cad_cidades as c on u.cod_cidade = c.cod_cidade inner join fin_despesas d on u.cod_usuario = d.cod_usuario inner join fin_tipo_movimentacao m on d.cod_tipo_movimentacao = m.cod_tipo_movimentacao

40 SQL: Inner Join (várias tabelas) Resultado do processamento do exemplo:

41 SQL: Inner Join (alternativa) Existe outra forma de escrever as consultas com junção dos dados de tabelas, através da cláusula where; Exemplo: select u.nome_usuario,u.dcr_ , c.dcr_cidade from cad_usuarios as u, cad_cidades as c where u.cod_cidade = c.cod_cidade order by c.dcr_cidade

42 SQL: Outer join Não necessariamente as tabelas relacionadas no banco devem conter todos os dados equivalentes nas colunas usadas no join; Tipos: Left Join: a coluna da esquerda vale como base para o join; Right Join: a coluna da direita vale como base para o join; Exemplo: Entre Cidades e Usuários, nem todas as cidades apresenta usuários.

43 SQL: Outer join Exemplo de Left Join: select c.dcr_cidade, u.nome_usuario,u.dcr_ from cad_cidades as c left join cad_usuarios as u on c.cod_cidade = u.cod_cidade order by c.dcr_cidade

44 SQL: Outer join Resultado do select exemplo: Consulta

45 SQL: Agrupando Dados Contexto: Uso do comando TOP; Funções de agregação; Fundamentos para uso da cláusula Group By; Gerando valores agregados; Usando o Compute e Compute By.

46 Comando Top O comando topnretorna as n primeiras linhas do conjunto de resultado; Exemplo: select top 10 cod_despesa, dcr_despesa from fin_despesas order by vlr_despesa desc Explicação: No caso acima, traz apenas as dez linhas ordenadas de maneira decrescente, assim apenas as dez maiores despesas são mostradas.

47 Funções Agregadas As funções agregadas permitem fazer um cálculo sobre um conjunto de valores, retornando um único valor obtido a partir de tal conjunto. Por exemplo: O somatório dos valores de despesas; A contagem dos usuários; Analogia com Excel. No uso do Excel, é comum criarmos uma célula com base em um fórmula sobre outras células. Por exemplo: Sum(E1:E10); As funções agregadas tem característica similar, mas operam sobre um conjunto resultado de uma consulta (select).

48 Funções Agregadas As funções agregadas do SQL são: Sum(): somatório dos valores de determinada coluna; Avg(): média dos valores de uma coluna; Count(): contagem de registros; Max(): captura o maior valor de uma coluna; Min(): captura o menor valor de uma coluna.

49 Funções Agregadas - Exemplo Alunos (cod_aluno, nome, matricula, telefone, cpf) Funcionarios (cod_prof, nome, matricula, telefone, cpf, cod_cargo) Cargo (cod_cargo, dcr_cargo) Cod_cargo = 1 -> Professor Cod_cargo = 2 -> Funcionario Turmas (cod_turma, dcr_turma, cod_professor, cod_disciplina) Alunos_Turmas (cod_turma, cod_aluno, nota, freq) Disciplina (cod_disciplina, dcr_disciplina) PreRequisitos (cod_disc_pre, cod_disc_pos)

50 Funções Agregadas Exemplos de consultas com funções agregadas: Recuperar a maior nota dentro de uma determinada turma select max(nota) from alunos_turmas where cod_turma = 10 Recuperar a menor frequencia dentro de uma determinada turma select min(frequencia) from alunos_turmas where cod_turma = 10 Recuperar quantas faltas um aluno teve em todas as disciplinas que cursou select sum(frequencia) from alunos_turmas where cod_aluno = 21

51 Agrupamento Em algumas situações é desejável aplicar uma função agregada não apenas a um único conjunto de dados, mas a um grupo de conjuntos de dados. Para tal situação a SQL fornece a cláusula Group By; O(s) atributo(s) fornecido(s) na cláusula Group By são usados para formar grupos. As tuplas com o mesmo valor em todos os atributos indicados em tal cláusula são colocados em um único grupo.

52 Agrupamento Exemplos: Recuperar o aluno, sua nota média e sua frequência média para avaliar seu coeficiente de rendimento select nome, avg(nota), avg(frequencia) from alunos as a, alunos_turmas as at where a.cod_aluno = at.cod_aluno group by nome Recuperar o turma e a nota e frequência médias das turmas select dcr_turma, avg(nota), avg(frequencia) from turmas as t, alunos_turmas as at where t.cod_turma = at.cod_turma group by dcr_turma

53 Agrupamento e Having A cláusula having permite realizar um filtro sobre valores agrupados; Exemplos: Recuperar os alunos, sua nota média e sua frequência média, porém apenas dos alunos que possuem média acima de 7 select nome, avg(nota), avg(frequencia) from alunos as a, alunos_turmas as at where a.cod_aluno = at.cod_aluno group by nome having avg(nota) >= 7 Recuperar a turma, a nota e frequência médias, das turmas com rendimento abaixo de 5 select dcr_turma, avg(nota), avg(frequencia) from turmas as t, alunos_turmas as at where t.cod_turma = at.cod_turma group by dcr_turma having avg(nota) < 5

54 Subconsultas Aninhadas A SQL fornece um mecanismo para aninhar subconsultas; Uma subconsulta é uma expressão select-from-where que é aninhada dentro de outra consulta; Usos comuns de subconsultas: Realizar testes para participação de conjuntos; Fazer comparações de conjuntos; Determinar cardinalidade de conjuntos.

55 Subconsultas Aninhadas Seja o seguinte modelo de dados:

56 Subconsultas Aninhadas Exemplos: Encontre todos os clientes que possuem uma conta e um empréstimo no banco select distinct nome_cliente from tomador where nome_cliente in (select nome_cliente from depositante) Encontre todos os clientes que possuem um empréstimo no banco, mas que não têm uma conta no banco select distinct nome_cliente from tomador where nome_cliente) not in (select nome_cliente from depositante)

57 Operador Exists A construção exists retorna true se a subconsulta de argumento não é vazia. Exists: r r Ø not exists: r r = Ø Exemplo: Encontre todos os clientes que têm uma conta em todas as agências localizadas em Brooklyn select distinct S.nome_cliente from depositante as S where not exists ((select nome_agência from agência where cidade_agência = Brooklyn ) except (select R.nome_agência from depositante as T, conta as R where T.número_conta = R.número_conta and S.nome_cliente = T.nome_cliente))

58 Operador All A palavra-chave all especifica que as duplicatas não são removidas da consulta retornada; Exemplo: Recuperar todas as agência onde foram feitos empréstimos, sem excluir as agências duplicadas. select all nome_agência from empréstimo

59 Operador Some F <comp> some r t r tal que (F <comp> t ) Onde <comp> pode ser: <,, >, =, (= some) é similar ain Entretanto, ( some) não é similar anot in Exemplos: (5 < some [0,5,6] ) = verdadeiro (5 < some [0,5] ) = falso (5 = some [0,5] ) = verdadeiro (5 some [0,5] ) = verdadeiro (já que 0 5)

60 Exemplos: Comparação de Conjuntos Encontre os nomes de todas as agências que possuem ativos maiores do que o ativo de pelo menos uma agência localizada em Brooklyn. select distinct T.nome_agência from agência as T, agência as S where T.ativo > S.ativo and S.cidade_agência = Brooklyn Mesma consulta usando a cláusula > some select nome_agência from agência where ativo > some (select ativo from agência where cidade_agência = Brooklyn )

61 SQL : Inserção A operação de inserção permite que novos registros sejam acrescentados ao BD; Sintaxe inserção de um único registro: insert into <tabela> (<lista de colunas>) values (<valores na mesma ordem da lista de colunas>) Sintaxe possível inserção de mais de um registro: insert into <tabela> <select onde o retorno deve possuir os mesmos campos e tipos de dados da tabela. Também deve preservar a ordem das colunas>

62 SQL : Inserção Exemplos: Insira uma nova tupla em conta insert into conta values ( A-9732, Perryridge, 1200) ou equivalentemente insert into conta (nome_agência, saldo, número_conta) values ( Perryridge, 1200, A-9732 ) Insira uma nova tupla em conta com saldo definido como nulo insert into conta values ( A-777, Perryridge, null )

63 SQL : Inserção Ofereça uma nova conta de poupança no valor de US$ 200 como um presente para todos os clientes de empréstimo da agência Perryridge Deixe que o número de empréstimo sirva como o número de conta para a conta de poupança. insert into conta select número_empréstimo, nome_agência, 200 from empréstimo where nome_agência = Perryridge insert into depositante select nome_cliente, número_empréstimo from tomador as t, empréstimo as e where t.número_empréstimo = e.número_empréstimo and nome_agência = Perryridge A instrução select - from - where é avaliada totalmente antes de quaisquer dos seus resultados serem inseridos na relação (caso contrário, consultas como insert into tabela1 select * from tabela1 causariam problemas.

64 SQL : Alteração A operação de atualização permite que registros existentes (colunas) sejam modificados no BD; Sintaxe: update <tabela> set <coluna 1> = <novo valor>, <coluna 2> = <novo valor>, where <identificação da(s) linha(s) - filtro> OBS.: É preciso estar atento nos filtros estabelecidos para que as linhas corretas sejam atualizadas.

65 Exemplos: SQL : Alteração Aumente todas as contas com saldos acima de US$ em 6 por cento, enquanto todas as outras recebem 5 por cento. Escreva duas instruções update: update conta set saldo = saldo * 1,06 where saldo >= update conta set saldo = saldo * 1,05 where saldo <= OBS.: A ordem de execução das instruções é importante.

66 SQL : Alteração O operador case pode ser utilizada para realizar atualizações condicionais; Exemplo: Aumente todas as contas com saldos acima de US$10000 em 6 por cento, enquanto todas as outras recebem 5 por cento. update conta set saldo = case when saldo <= then saldo * 1,05 else saldo * 1,06 end

67 A operação de exclusão possibilita que registros existentes sejam excluídos / eliminados do BD; Sintaxe: SQL : Exclusão delete from <tabela> where <identificação da(s) linha(s) - filtro> OBS.: É preciso estar atento nos filtros estabelecidos para que as linhas corretas sejam excluídas.

68 SQL : Exclusão Exemplos: Exclua todas as tuplas da tabela conta pertencentes à agência Perryridge delete from conta where nome_agência = Perryridge Exclua todas as contas em cada agência localizada em Needham. delete from conta where nome_agência in (select nome_agência from agência where cidade_agência = Needham )

69 Para estudos Lista de Exercícios (disponibilizada no site); Leitura: SILBERSCHATZ, A. et.al. Sistema de banco de dados. 5.ed. Rio de Janeiro: Elsevier, Capítulo 3 SQL. Capítulo 4 SQL Avançado.

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