The lookup transformation allows data from one source to be enriched by retrieving additional related data from a secondary source. There are three main types of lookup transformations in Informatica:
1. Cache lookup - caches the entire secondary data in memory for fast lookups.
2. Database lookup - performs lookups directly against a database for larger datasets.
3. File lookup - uses a flat file as the secondary source for lookups.
The lookup transformation is used to join or merge additional data from a secondary source to the incoming data flow. It enriches the data with additional related attributes stored in the secondary source.
This document discusses the key components of a database: forms are used to enter information which is then stored in tables to organize the data; queries can be used to select specific parts of tables or forms; and reports generate summaries of selected information from forms.
The document discusses key concepts of relational databases including:
1. Relational databases organize data into tables with records and fields and allow for defining relationships between tables.
2. Tables represent relations with rows as tuples and columns as attributes.
3. Common operations on relations include select, project, join, union, intersection and difference which allow querying and manipulating the data.
4. The document provides examples of designing database tables to model real-world entities and relationships. Primary keys are used to uniquely identify rows.
This presentation educates you about Tableau - bar chart and the types of bar chart are Simple Bar Chart, Bar Chart with Color Range and Stacked Bar Chart with example.
For more topics stay tuned with Learnbay.
Informatica PowerCenter is an ETL tool used to extract data from source systems like OLTP databases, transform it to meet business needs, and load it into data warehouses like OLAP systems. It provides capabilities for understanding, cleaning, and modifying source data as well as assigning keys and loading data into the target. Mappings in PowerCenter define the ETL process. PowerCenter has been released in multiple versions since 2002 and is used by companies to integrate and move data between different systems.
PgBouncer: Pool, Seguran巽a e Disaster Recovery | Felipe PereiraPGDay Campinas
油
Como utilizar o PgBouncer para refor巽ar a seguran巽a do seu banco de dados e ganhar a capacidade de fazer um Disaster Recovery transparente sem ter que mexer na sua aplica巽達o e no seu banco de dados. Ah, ele tamb辿m 辿 um pool de conex探es.
Informatica products and usage, informatica developer,informatica analyst,informatica powerexchange,informatica powercenter,informatica data quality,master data management,data masking,data visualization,informatica products list
Difference between ER-Modeling and Dimensional ModelingAbdul Aslam
油
Entity relationship (ER) modeling and dimensional modeling (DM) are different logical design techniques. ER modeling seeks to eliminate data redundancy and shows relationships between data, while DM presents data in a standard framework that allows for high performance access. The key differences are that ER modeling contains both logical and physical models, processes normalized data for online transaction processing databases, uses current data with many users, and has smaller and volatile storage, while DM contains only a physical model, processes denormalized data for data warehousing, uses historical data for top management, and has larger and non-volatile storage.
O documento discute os tr棚s n鱈veis de abstra巽達o em bancos de dados: n鱈vel interno (como os dados s達o armazenados fisicamente), n鱈vel conceitual (quais dados s達o armazenados e suas rela巽探es) e n鱈vel externo ou de vis達o (parte do banco de dados vis鱈vel para cada usu叩rio). Os n鱈veis superiores escondem a complexidade do n鱈vel inferior para simplificar a intera巽達o do usu叩rio.
Informatica has become a market leader in ETL because of its wide usage. Live interactive and best in industry Informatica Online Training is provided at IQ Online Training. For a FREE LIVE demo, register at IQ OnlineTraining.
Program ini membahas tentang struktur program Pascal dan elemen-elemennya. Secara ringkas, program Pascal terdiri dari judul, bagian deklarasi, dan bagian pernyataan. Bagian deklarasi berisi deklarasi konstanta, variabel, prosedur, dan fungsi. Sedangkan bagian pernyataan berisi instruksi yang akan dijalankan program. Elemen utama program Pascal antara lain simbol dasar, kata kunci, pengenal, tipe data, operator, komentar, dan pernyataan
This document provides an overview of Visual Analytics Session 3. It discusses data joining and blending in Tableau. Specifically, it explains why joining or blending data is necessary when data comes from multiple sources. It then describes the different types of data joins in Tableau - inner joins, left joins, right joins, and outer joins. An example is provided to demonstrate an inner join using a primary key to connect related data between two tables. The goal is to understand how to connect different but related data sources in Tableau using common keys or variables.
1. O documento apresenta uma agenda de um curso sobre bancos de dados na nuvem e NoSQL, abordando conceitos hist坦ricos, tipos de bancos de dados NoSQL e suas caracter鱈sticas.
2. Os bancos de dados NoSQL surgiram para atender s necessidades de escalabilidade em clusters e armazenamento flex鱈vel de dados, sendo alternativas aos bancos de dados relacionais.
3. Existem diferentes tipos de bancos de dados NoSQL, como chave-valor, documentos e colunas, cada um com caracter鱈sticas e aplic
El documento describe el modelo relacional de bases de datos. Las caracter鱈sticas clave son que usa tablas bidimensionales simples y no es navegacional. Describe conceptos como relaciones, atributos, dominios, tuplas y claves. Tambi辿n cubre conversiones del modelo conceptual al relacional y ejemplos de diferentes tipos de relaciones.
MySQL is a relational database management system that is open-source and can be installed from binary packages. It is commonly used for small to medium web applications and can be managed through command line tools or graphical interfaces. SQL queries are used to manage the database structure and data.
Este documento describe conceptos fundamentales de bases de datos, incluyendo tipos de bases de datos como operativas, distribuidas y externas. Tambi辿n explica el procesamiento tradicional de archivos, el enfoque de administraci坦n de bases de datos y funciones de un sistema de administraci坦n de bases de datos como crear, mantener y utilizar bases de datos. Finalmente, cubre principios t辿cnicos como estructuras de bases de datos relacionales, multidimensionales y orientadas a objetos.
Piezas b叩sicas de la arquitectura Oracle, y c坦mo interaccionan entre ellas cuando se ejecutan las sentencias SQL, de modo que se entiendan las cuestiones b叩sicas que afectan al rendimiento de una Base de Datos Oracle
Curso de css3 unidade 1 - introdu巽達o ao cssL辿o Dias
油
O documento resume os principais pontos sobre CSS: 1) CSS 辿 uma linguagem de formata巽達o para definir o estilo de p叩ginas web, separando conte炭do da formata巽達o; 2) Apresenta os tipos de seletores como classe, ID e filho que permitem aplicar estilos espec鱈ficos; 3) Discutem propriedades comuns como cor, fonte e tamanho que controlam a apar棚ncia.
PgBouncer: Pool, Seguran巽a e Disaster Recovery | Felipe PereiraPGDay Campinas
油
Como utilizar o PgBouncer para refor巽ar a seguran巽a do seu banco de dados e ganhar a capacidade de fazer um Disaster Recovery transparente sem ter que mexer na sua aplica巽達o e no seu banco de dados. Ah, ele tamb辿m 辿 um pool de conex探es.
Informatica products and usage, informatica developer,informatica analyst,informatica powerexchange,informatica powercenter,informatica data quality,master data management,data masking,data visualization,informatica products list
Difference between ER-Modeling and Dimensional ModelingAbdul Aslam
油
Entity relationship (ER) modeling and dimensional modeling (DM) are different logical design techniques. ER modeling seeks to eliminate data redundancy and shows relationships between data, while DM presents data in a standard framework that allows for high performance access. The key differences are that ER modeling contains both logical and physical models, processes normalized data for online transaction processing databases, uses current data with many users, and has smaller and volatile storage, while DM contains only a physical model, processes denormalized data for data warehousing, uses historical data for top management, and has larger and non-volatile storage.
O documento discute os tr棚s n鱈veis de abstra巽達o em bancos de dados: n鱈vel interno (como os dados s達o armazenados fisicamente), n鱈vel conceitual (quais dados s達o armazenados e suas rela巽探es) e n鱈vel externo ou de vis達o (parte do banco de dados vis鱈vel para cada usu叩rio). Os n鱈veis superiores escondem a complexidade do n鱈vel inferior para simplificar a intera巽達o do usu叩rio.
Informatica has become a market leader in ETL because of its wide usage. Live interactive and best in industry Informatica Online Training is provided at IQ Online Training. For a FREE LIVE demo, register at IQ OnlineTraining.
Program ini membahas tentang struktur program Pascal dan elemen-elemennya. Secara ringkas, program Pascal terdiri dari judul, bagian deklarasi, dan bagian pernyataan. Bagian deklarasi berisi deklarasi konstanta, variabel, prosedur, dan fungsi. Sedangkan bagian pernyataan berisi instruksi yang akan dijalankan program. Elemen utama program Pascal antara lain simbol dasar, kata kunci, pengenal, tipe data, operator, komentar, dan pernyataan
This document provides an overview of Visual Analytics Session 3. It discusses data joining and blending in Tableau. Specifically, it explains why joining or blending data is necessary when data comes from multiple sources. It then describes the different types of data joins in Tableau - inner joins, left joins, right joins, and outer joins. An example is provided to demonstrate an inner join using a primary key to connect related data between two tables. The goal is to understand how to connect different but related data sources in Tableau using common keys or variables.
1. O documento apresenta uma agenda de um curso sobre bancos de dados na nuvem e NoSQL, abordando conceitos hist坦ricos, tipos de bancos de dados NoSQL e suas caracter鱈sticas.
2. Os bancos de dados NoSQL surgiram para atender s necessidades de escalabilidade em clusters e armazenamento flex鱈vel de dados, sendo alternativas aos bancos de dados relacionais.
3. Existem diferentes tipos de bancos de dados NoSQL, como chave-valor, documentos e colunas, cada um com caracter鱈sticas e aplic
El documento describe el modelo relacional de bases de datos. Las caracter鱈sticas clave son que usa tablas bidimensionales simples y no es navegacional. Describe conceptos como relaciones, atributos, dominios, tuplas y claves. Tambi辿n cubre conversiones del modelo conceptual al relacional y ejemplos de diferentes tipos de relaciones.
MySQL is a relational database management system that is open-source and can be installed from binary packages. It is commonly used for small to medium web applications and can be managed through command line tools or graphical interfaces. SQL queries are used to manage the database structure and data.
Este documento describe conceptos fundamentales de bases de datos, incluyendo tipos de bases de datos como operativas, distribuidas y externas. Tambi辿n explica el procesamiento tradicional de archivos, el enfoque de administraci坦n de bases de datos y funciones de un sistema de administraci坦n de bases de datos como crear, mantener y utilizar bases de datos. Finalmente, cubre principios t辿cnicos como estructuras de bases de datos relacionales, multidimensionales y orientadas a objetos.
Piezas b叩sicas de la arquitectura Oracle, y c坦mo interaccionan entre ellas cuando se ejecutan las sentencias SQL, de modo que se entiendan las cuestiones b叩sicas que afectan al rendimiento de una Base de Datos Oracle
Curso de css3 unidade 1 - introdu巽達o ao cssL辿o Dias
油
O documento resume os principais pontos sobre CSS: 1) CSS 辿 uma linguagem de formata巽達o para definir o estilo de p叩ginas web, separando conte炭do da formata巽達o; 2) Apresenta os tipos de seletores como classe, ID e filho que permitem aplicar estilos espec鱈ficos; 3) Discutem propriedades comuns como cor, fonte e tamanho que controlam a apar棚ncia.
PgBouncer: Pool, Seguran巽a e Disaster Recovery | Felipe PereiraPGDay Campinas
Teks tersebut membahas tentang bahasa query SQL (Structured Query Language). SQL digunakan untuk mengakses dan memanipulasi data pada basis data relasional. Teks tersebut menjelaskan struktur dasar SQL yang terdiri dari klausa SELECT, FROM, dan WHERE serta contoh-contoh penggunaannya. Selain itu juga membahas tentang fungsi agregasi dan manipulasi data menggunakan SQL."
Dokumen tersebut membahas penggunaan operator dalam SQL untuk menyeleksi dan memanipulasi data dalam basis data. Operator yang dibahas antara lain operator aritmatika, pembanding, logika, dan string. Contoh kode SQL juga disertakan untuk mendemonstrasikan penggunaan berbagai operator tersebut.
Macro Analytics 09-25-12 FEDERAL RESERVE - False Perceptions & PropagandaGordonTLong.com
油
The Federal Reserve and its Monetary Malpractice is at the core of the American Dream becoming a myth for the vast majority of Americans. Jobs, disposable income and financial security are all under pressure, as the Federal Reserve continues its historic monetary gamble on unproven policies of Quantitative Easing and ZIRP.
Charles Hugh Smith and Gordon T Long discuss how a flawed premise and the mistaken role for this private-public institution is leading to moral hazard, unintended consequences and dysfunctional financial markets. They argue that there is sufficient proof to now call into question the historic role of the Federal Reserve .
This two part series also examines who is winning, who is losing and where it is likely to lead. The facts laid out in this series should be a concern to all Americans who care for their country and the future for their children.
Dokumen tersebut memberikan pengantar singkat mengenai SQL (Structured Query Language). SQL adalah bahasa query standar yang digunakan untuk mengakses basis data relasional. Dokumen tersebut menjelaskan elemen-elemen dasar SQL seperti pernyataan, nama, tipe data, dan fungsi-fungsi bawaan SQL.
Data Definition Language (DDL) digunakan untuk membuat struktur database seperti database, tabel, indeks, dan view serta melakukan perubahan dan pemeliharaan struktur tersebut. Data Manipulation Language (DML) digunakan untuk memanipulasi data seperti menambahkan, mengubah, menghapus, dan mengambil data dari database.
SQL adalah bahasa standar untuk mengakses dan mengelola data dalam basis data relasional. SQL digunakan untuk membuat, mengubah, dan mengambil data dari basis data. Terdiri dari bahasa DDL untuk mendefinisikan basis data dan objek-objeknya, serta DML untuk memanipulasi data.
Dokumen ini membahas tentang bahasa SQL yang terdiri dari 4 bagian yaitu DDL untuk mendefinisikan objek database, DML untuk manipulasi data, DCL untuk kontrol akses, dan TSL untuk transaksi. Secara rinci dijelaskan perintah-perintah DDL seperti CREATE, DROP, ALTER untuk membuat, menghapus, dan mengubah objek database, serta perintah-perintah DML seperti INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT untuk menambahkan, merubah,
Dokumen tersebut merangkum materi tentang Data Definition Language (DDL) pada modul 8 praktikum SQL. Terdapat penjelasan tentang pengertian DDL, contoh perintah-perintah DDL, perbedaan antara DDL dan DML, penjelasan tentang primary key, foreign key, check dan not null. Juga ada soal latihan membuat tabel dengan memperhatikan integrity dan value constraint.
Dokumen tersebut membahas tentang Data Definition Language (DDL) dan Data Manipulation Language (DML) dalam SQL untuk membuat, mengubah, dan memanipulasi tabel database. Secara khusus, dibahas tentang cara membuat tabel, menambahkan constraint seperti primary key dan foreign key, serta memanipulasi data dengan perintah INSERT, UPDATE, DELETE dan SELECT.
Dokumen tersebut membahas tentang SQL (Structured Query Language) yang merupakan bahasa query untuk memanipulasi dan mengekstraksi data dari basis data relasional. Dokumen ini menjelaskan konsep dasar SQL meliputi DDL, DML, DCL, serta contoh-contoh query SQL seperti pembuatan tabel, insert, update, delete, select dan join data.
Dokumen tersebut membahas tentang SQL (Structured Query Language) yang merupakan bahasa komputer standar untuk mengakses dan memanipulasi database relasional. SQL digunakan untuk membuat, mengubah, dan menghapus database serta tabel, serta menambahkan, mengubah, dan menghapus data dalam tabel tersebut.
Model EER (Enhanced Entity Relationship) merupakan pengembangan dari Model ER (Entity Relationship) dengan menambahkan konsep spesialisasi, generalisasi, dan kategorisasi. Model ini digunakan untuk menggambarkan struktur basis data dan transaksi pada basis data."
The document discusses the relational model of databases and relational algebra operations. It covers:
1. The basic structure of relations including attributes, tuples, domains, and relation schemas.
2. Key relational algebra operations like selection, projection, union, set difference, and cartesian product and provides examples of each.
3. Additional topics like keys, foreign keys, query languages, and examples of queries using relational algebra on banking database relations.
Normalisasi adalah proses mengubah relasi menjadi bentuk normal untuk mengidentifikasi dan mengeliminasi anomali dengan memecah relasi menjadi relasi yang lebih kecil. Terdapat beberapa bentuk normal seperti 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, dan 5NF yang bertujuan menghilangkan anomali penyisipan, penghapusan, dan pengubahan data. Proses normalisasi meliputi dekomposisi relasi menjadi relasi yang lebih kecil secara
This document summarizes key aspects of SQL (Structured Query Language) covered in Chapter 3:
1) SQL is used to define the schema of database relations, perform queries on those relations, and modify the data. It is based on relational algebra operations.
2) The basic structure of an SQL query includes SELECT, FROM, and WHERE clauses to project attributes, specify relations, and apply selection predicates respectively.
3) Data definition language (DDL) commands like CREATE TABLE define relations and their attributes. Integrity constraints can also be specified.
4) Queries return relations and can use operators, expressions, and aggregation functions on attributes in the SELECT clause.
Dokumen tersebut membahas tentang manipulasi data dalam basis data MySQL, termasuk menambahkan data menggunakan pernyataan INSERT dan REPLACE, serta memodifikasi data menggunakan pernyataan UPDATE. Secara khusus membahas penggunaan sintaks dasar pernyataan-pernyataan tersebut beserta contoh-contoh aplikasinya dalam menambahkan dan memperbarui data pada tabel-tabel basis data.
Dokumen tersebut membahas pengelolaan transaksi dalam basis data. Transaksi digunakan untuk menjaga konsistensi data dan hanya membolehkan satu pengguna mengakses database untuk menulis data pada satu waktu. Terdapat beberapa pernyataan untuk mengelola transaksi seperti START TRANSACTION untuk memulai transaksi, COMMIT untuk menyimpan perubahan, dan ROLLBACK untuk membatalkan perubahan. SAVEPOINT digunakan untuk menyimpan titik dalam
Dokumen tersebut membahas tentang MySQL sebagai sistem manajemen basis data relasional yang bersifat terbuka dan gratis. MySQL memiliki fitur-fitur seperti skalabilitas, portabilitas, kecepatan, kemudahan penggunaan, dan kode sumber terbuka. Dokumen tersebut juga membahas penggunaan MySQL saat ini seperti backend untuk situs web, pencatat data, penyimpanan data, integrasi basis data, dan basis data terintegrasi.
Bab 5 membahas operator relasi yang terdiri dari delapan operator yaitu union, intersection, difference, cartesian product, restriction, projection, natural join, dan devide. Operator-operator tersebut digunakan untuk melakukan manipulasi terhadap model relasi dalam basis data."
1. Structure Query Language (SQL)
SQL
SQL (baca SEQUEL) pertama kali didefinisikan oleh Chamberlin (IBM Research Laboratory, San
Jose, California). Karena kemudahanya untuk mengakses data, maka SQL cepat menjadi populer,
sehingga banyak DBMS yang memiliki fasilitas SQL untuk mengakses data.
Terdapat berbagai dialek SQL yang berbeda satu dengan yang lain. Pada bab ini akan dibicarakan
dialek SQL yang standard.
Perintah-perintah dalam SQL dapat dikelompokkan menjadi 2 kelompok:
DDL (Data Definition Language) dan
DML (Data Manipulation Language)
Diktat Kuliah Basis Data 1-1
2. Structure Query Language (SQL)
1. DDL (Data Definition Language)
membuat DATABASE,TABLE
merubah tabel
membuat index
menghapus tabel dan index
2. DML (Data Manipulation Language)
tambah data
update data
hapus data
query data
Diktat Kuliah Basis Data 1-2
3. Structure Query Language (SQL)
MEMBUAT DATABASE
CREATE DATABASE Nama_database;
Contoh:
CREATE DATABASE DBMahasiswa;
USE DATABASE DBMAHASISWA;
Diktat Kuliah Basis Data 1-3
4. Structure Query Language (SQL)
MEMBUAT TABEL
CREATE TABLE Nama_tabel
([NamaKolom Typedata{NOT NULL}]....)
Contoh:
CREATE TABLE TRANSKRIP
(NO_MHS INTEGER NOT NULL,
NO_MK CHAR(6) NOT NULL,
NILAI SMALLINT);
Create Table MAHASISWA
(NoMHS Integer NOT NULL,
Diktat Kuliah Basis Data 1-4
5. Structure Query Language (SQL)
NamaMHS varchar(30),
TglLahir DATE,
Alamat Varchar(50),
Primary key(NoMHS));
Diktat Kuliah Basis Data 1-5
6. Structure Query Language (SQL)
MERUBAH TABEL
ALTER TABLE Nama_tabel
ADD NamaKolom Typedata
Contoh:
ALTER TABLEMAHASISWA
ADD Alamat char(25);
Diktat Kuliah Basis Data 1-6
7. Structure Query Language (SQL)
MEMBUAT INDEX
CREATE {UNIQUE} INDEX NamaIndex
ON Nama Tabel
UNIQUE Jika nilai pada kolom yang diindex terdapat beberapa nilai yang ditampilkan hanyalah
satu nilai saja
ASC Urutan dari Kecil-Besar (Naik)
DESC Urutan dari Besar-Kecil (Turun)
Default ASC
Contoh:
CREATE INDEX IDXMHS
ON Mahasiswa (NO_MHS)
Diktat Kuliah Basis Data 1-7
8. Structure Query Language (SQL)
MENGHAPUS DATABASE,TABEL & INDEX
DROP DATABASE dbMahasiswa
DROP TABLE Nama_tabel;
DROP INDEX Nama_Index;
MENAMBAH DATA KE TABEL
INSERT INTO Nama_tabel {([Namakolom]...)}
VALUES ([konstan]...)
INSERT INTO Nama_tabel {([Namakolom]...)}
SELECT ... FROM....
Diktat Kuliah Basis Data 1-8
9. Structure Query Language (SQL)
Contoh:
Insert Into Transkrip
(NOMHS, KDMK, NILAI) VALUES (2930,MSM160,80)
Insert Into Transkrip
VALUES (2930,MSM160, 80)
Insert Into NewTranskrip
Select * From Transkrip
Where KDMK <> MSM 100
Jumlah kolom dalam insert into = Jumlah kolom dalam SELECT
Type data kolom-kolom dalam Insert Into = tipe data kolom-kolom dalam SELECT
Diktat Kuliah Basis Data 1-9
10. Structure Query Language (SQL)
MENGHAPUS DATA
DELETE FROM NamaTabel
{WHERE Kondisi}
Contoh:
Delete
From transkrip;
Delete
From transkrip
Where NoMhs = 3001;
Diktat Kuliah Basis Data 1-10
11. Structure Query Language (SQL)
MENGUPDATE DATA
UPDATE NamaTabel
SET [Namakolom =[ Ekspresi]]...
{WHERE Kondisi}
Contoh:
UPDATE MataKuliah
Set NamaMK = Program Terstruktur
Where KdMk = MSM 200;
UPDATE Transkrip
Set Nilai = Nilai + 10;
Where KDMK = MSM 260
Diktat Kuliah Basis Data 1-11
12. Structure Query Language (SQL)
QUERY DATA
SELECT {DISTINCT| ALL} [*| [Ekspresikolom]...]
FROM [Nama Tabel]....
{WHERE Kondisi}
{GROUP By [Nama Kolom]...
{HAVING Kondisi}}
{ORDER By [URUTAN]....}
Keterangan:
Setiap perintah SELECT minimal harus ada SELECT dan FROM.
WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY bersifat optional (boleh ada, boleh tidak)
Diktat Kuliah Basis Data 1-12
13. Structure Query Language (SQL)
GROUP By harus sesudah WHERE atau FROM,
dan ORDER By harus selalu terakhir.
HAVING hanya dapat digunakan jika ada GROUP By.
Betul/Salah perintah Select berikut ini:
Select ..........
Where ...........
Order by .............
Select....
From..
Having...
Group By....
Diktat Kuliah Basis Data 1-13
14. Structure Query Language (SQL)
Select .....
From..
Order by.......
Group by........
URUTAN PEMROSESAN PERINTAH SELECT
SELECT Pilih Kolom
FROM Dari tabel mana data berasal
WHERE Pilih record yang memenuhi kondisi
GROUP BY Kelompokkan berdasarkan nilai yang sama dari kolom
HAVING Pilih kelompok yang memenuhi kondisi
ORDER BY urutkan baris berdasarkan kolom
Diktat Kuliah Basis Data 1-14
15. Structure Query Language (SQL)
QUERY SEDERHANA
Select *
From mahasiswa;
Select Distinct KdMk
From Transkrip;
PENGGUNAAN WHERE
Diikuti oleh:
Perbandingan sederhana
Kondisi (syarat) yang terhubungkan dengan AND, OR, dan NOT
Operator BETWEEN
Diktat Kuliah Basis Data 1-15
16. Structure Query Language (SQL)
Operator IN
Operator LIKE
Operator IN dengan sub-query
Operator perbandingan dengan sub-query
Operator ANY dan ALL
Operator EXIST
PERBANDINGAN SEDERHANA: menggunakan operator perbandingan
=; < ; >; <=; >=; <> (!=)
Contoh:
Select NOMHS
Diktat Kuliah Basis Data 1-16
17. Structure Query Language (SQL)
From Mahasiswa
Where Kota = Jakarta
Select NOMHS, NamaMhs
From Mahasiswa
Where Year(TglLahir) = 1990
Where 2011 - year(TglLahir) = 25
Kondisi dengan AND, OR, dan NOT
Contoh:
Diktat Kuliah Basis Data 1-17
18. Structure Query Language (SQL)
Select NoMHS
From MAHASISWA
Where Kota <> Jakarta
OR JnKel = L
catatan : operator = pada contoh di atas dapat diganti dengan operator yang lain.
Operator BETWEEN
- Mengecek apakah nilai dari kolom dalam suatu range
- Format: <Namakolom> {NOT} BETWEEN <Nilai1> AND <Nilai2>
Contoh:
Select NOMHS, NAMAMHS
Diktat Kuliah Basis Data 1-18
19. Structure Query Language (SQL)
From Mahasiswa
Where Year(TglLahir) Between 1990 AND 1993
Note:
<kolom> between A AND B (<kolom> >= A) AND (<kolom> <= B)
<kolom> NOT Between A AND B NOT(<kolom> Between A AND B) (<kolom> < A OR
(<kolom> > B)
Operator IN
Select NoMhs, NamaMhs, Kota From Mahasiswa
Where Kota = Bandung
OR Kota = Jakarta
Diktat Kuliah Basis Data 1-19
20. Structure Query Language (SQL)
OR Kota = Medan
OR Kota = Surabaya
Dapat diganti dengan menggunakan operator IN, sebagai berikut:
Select NoMhs, NamaMhs, Kota
From Mahasiswa
Where Kota IN (Bandung,Jakarta,Medan,Surabaya)
Operator LIKE
% : Pengganti 0, 1, atau lebih karakter
_ : underscore pengganti satu karakter
Diktat Kuliah Basis Data 1-20
21. Structure Query Language (SQL)
Contoh:
Select NoMhs
From Mahasiswa
Where NamaMhs LIKE %n%
Contoh Lain:
Nama mata kuliah memuat string ta -----NamaMK LIKE %t%a%
Nama mahasiswa panjangnya 10 huruf ---- NamaMHS LIKE __________
Nama mahasiswa minimal panjangnya 10 -- NamaMHS Like __________%
Select NAMA from mahasiswa where nama LIKE _ _ _ _ _ _ _ _ _ _%
Operator IN dengan sub-query
Diktat Kuliah Basis Data 1-21
22. Structure Query Language (SQL)
Contoh:
SELECT NoMhs, NamaMhs
FROM Mahasiswa
WHERE Kota IN
(SELECT Kota
FROM Mahasiswa
WHERE NoMhs IN (2946, 5280))
SELECT NoMhs, NamaMhs
FROM Mahasiswa
WHERE NoMhs IN
(SELECT NoMhs
FROM Transkrip
Diktat Kuliah Basis Data 1-22
23. Structure Query Language (SQL)
WHERE NoMk = MSM100)
Operator TETHA dengan sub-query
- Operator tetha dapat digunakan jika sub-query menghasilkan tepat satu nilai
Contoh:
Select NoMhs, NamaMhs
From Mahasiswa
Where Kota =
(Select Kota From Mahasiswa
Where NoMhs = 5830)
Select NoMhs, NamaMhs
Diktat Kuliah Basis Data 1-23
24. Structure Query Language (SQL)
From Mahasiswa
Where Year(TglLahir) < (Select Year(TglLahir)
From Mahasiswa
Where NoMhs = 5830
Soal:
Tampilkan Nomor dan nama mahasiswa yang tahun lahirnya sama dengan tahun lahirnya Budi,
tetapi Budi tidak muncul dalam hasil.
Operator ANY dan ALL
Diktat Kuliah Basis Data 1-24
25. Structure Query Language (SQL)
Jika Y1,Y2,Y3,...., dan Yn nilai-nilai yang dihasilkan sub-query S, maka:
NamaKolom < ALL (s)
(NamaKolom < Y1) AND
(NamaKolom < Y2) AND
..............
(NamaKolom < Yn)
Contoh:
Select NoMhs, NamaMhs
From Mahasiswa
Where Year(TglLahir) <= ALL
(Select Year(TglLahir) from Mahasiswa)
Diktat Kuliah Basis Data 1-25
26. Structure Query Language (SQL)
Sedangkan
NamaKolom < ANY (S)
(NamaKolom < Y1) OR
(NamaKolom < Y2) OR
..............
(NamaKolom < Yn)
Operator EXIST
Digunakan untuk melakukan pengecekan apakah hasil dari suatu correlated nested queryberisi tuple atau
tidak.
EXISTS (Q) : Memberikan nilai return True, jika dalam hasil query Q minimal terdiri dari satu tuple
NOT EXISTS (Q) : Memberikan nilai return TRUE, jika tak satupun tuple yang dihasilkandalam hasil query Q
Select NamaMhs
Diktat Kuliah Basis Data 1-26
27. Structure Query Language (SQL)
From Mahasiswa
Where EXIST
(Select *
From Transkrip
Where NoMhs = Mahasiswa.NoMhs AND
NoMk = MSM160)
GROUP BY
Mengelompokkan rekord berdasarkan nilai suatu atribut (kolom)
Contoh:
Diktat Kuliah Basis Data 1-27
31. Structure Query Language (SQL)
Select NoMhs
From Transkrip
Group by NoMhs
NoMhs KdMk Nilai
---------------------------------------------------------------------------
2530 MSM100,MSM200,M2M300 90,80,90
2700 MSM100,MSM200 60,80
Hasil akhir:
Diktat Kuliah Basis Data 1-31
32. Structure Query Language (SQL)
NoMhs
--------
2530
2700
HAVING
- Memilih (menyeleksi) kelompok berdasarkan karakteristik dari kelompok
- Selalu diikuti oleh kelompok fungsi dalam SQL:
COUNT - banyaknya nilai suatu kolom
- banyaknya baris dalam tabel
MIN - Nilai terkecil dalam suatu kolom
MAX- Nilai terbesar dalam suatu kolom
Diktat Kuliah Basis Data 1-32
33. Structure Query Language (SQL)
SUM- Nilai total dalam suatu kolom
AVG - Nilai rata-rata dalam suatu kolom
COUNT(*) menghitung jumlah semua baris dalam tabel tanpa menghilangkan duplikasi
COUNT, AVG, SUM dapat menggunakan DISTINCT untuk menghilangkan duplikasi sebelum
fungsi tersebut diberlakukan.
Contoh:
Select COUNT(*)
from Mahasiswa
Select COUNT(distinct NoMhs)
From transkrip
Diktat Kuliah Basis Data 1-33
34. Structure Query Language (SQL)
Where nilai >= 80
Select NoMhs, AVG(Nilai)
From(transkrip)
Group by NoMhs
Having AVG(Nilai) > 80
Diktat Kuliah Basis Data 1-34