las declaracion de commit and rollback se utilizan:
COMMIT Declaración - la comisión de (hacer persistentes) todos los cambios para la transacción actual
ROLLBACK declaracion - - rollo de la espalda (anular) todos los cambios para la transacción actual.
esta declaracion se utilizan para hace varias cosas, la sentencia commit es para estar siempre en uso durante una transaccion en interbase y la sentencia rollback anula los cambios efectuados en la transaccion.
COMMIT: Declaración de la Comisión termina la transacción actual y hace que todos los cambios en virtud de la persistencia de la transacción. Compromete a los cambios a la base de datos. COMMIT La declaración tiene el siguiente formato general:
COMMIT [trabajo]
El trabajo es un opcional de palabras clave que no cambia la semántica de COMMIT.
ROLLBACK: La Declaración ROLLBACK termina la transacción actual y deroga todos los cambios realizados en virtud de la transacción. Se deshace los cambios a la base de datos. ROLLBACK La declaración tiene el siguiente formato general:
ROLLBACK [trabajo]
El trabajo es un opcional de palabras clave que no cambia la semántica de ROLLBACK.
domingo, 26 de octubre de 2008
miércoles, 24 de septiembre de 2008
"FUNCIONES AGREGADAS"
FUNCIONES AGREGAS, QUE SE MANEJAN EN BASE DE DATOS.
Funciones de Agregado
Las funciones de agregado se usan dentro de una cláusula SELECT en grupos de registros para devolver un único valor que se aplica a un grupo de registros.
Función Descripción
AVG Utilizada para calcular el promedio de los valores de un campo determinado
COUNT Utilizada para devolver el número de registros de la selección
SUM Utilizada para devolver la suma de todos los valores de un campo determinado
MAX Utilizada para devolver el valor más alto de un campo especificado
MIN Utilizada para devolver el valor más bajo de un campo especificado
GROUP BY
Combina los registros con valores idénticos, en la lista de campos especificados, en un único registro. Para cada registro se crea un valor sumario si se incluye una función SQL agregada, como por ejemplo Sum o Count, en la instrucción SELECT.
SELECT campos FROM tabla WHERE criterio GROUP BY campos del grupo
GROUP BY es opcional.
Se utiliza la cláusula WHERE para excluir aquellas filas que no desea agrupar, y la cláusula HAVING para filtrar los registros una vez agrupados.
A menos que contenga un dato Memo u Objeto OLE , un campo de la lista de campos GROUP BY puede referirse a cualquier campo de las tablas que aparecen en la cláusula FROM, incluso si el campo no esta incluido en la instrucción SELECT, siempre y cuando la instrucción SELECT incluya al menos una función SQL agregada.
Todos los campos de la lista de campos de SELECT deben o bien incluirse en la cláusula GROUP BY o como argumentos de una función SQL agregada.
SELECT Id_Familia, Sum(Stock) FROM Productos GROUP BY Id_Familia;
Una vez que GROUP BY ha combinado los registros, HAVING muestra cualquier registro agrupado por la cláusula GROUP BY que satisfaga las condiciones de la cláusula HAVING.
HAVING es similar a WHERE, determina qué registros se seleccionan. Una vez que los registros se han agrupado utilizando GROUP BY, HAVING determina cuales de ellos se van a mostrar.
4.2 AVG
Calcula la media aritmética de un conjunto de valores contenidos en un campo especificado de una consulta.
SELECT Avg(Gastos) AS Promedio FROM Pedidos WHERE Gastos > 100;
Count(expr)
Aunque expr puede realizar un cálculo sobre un campo, Count simplemente cuenta el número de registros sin tener en cuenta qué valores se almacenan en los registros.
SELECT Count(*) AS Total FROM Pedidos;
Si expr identifica a múltiples campos, la función Count cuenta un registro sólo si al menos uno de los campos no es Null. Si todos los campos especificados son Null, no se cuenta el registro.
SELECT Count(FechaEnvío & Transporte) AS Total FROM Pedidos;
4.4 Max, Min
Devuelven el mínimo o el máximo de un conjunto de valores contenidos en un campo especifico de una consulta. Su sintaxis es:
Min(expr) Max(expr)
En donde expr es el campo sobre el que se desea realizar el cálculo.
SELECT Min(Gastos) AS ElMin FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT Max(Gastos) AS ElMax FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';
4.5 StDev, StDevP
Devuelve estimaciones de la desviación estándar para la población (el total de los registros de la tabla) o una muestra de la población representada (muestra aleatoria) .
StDev(expr) StDevP(expr)
En donde expr representa el nombre del campo que contiene los datos que desean evaluarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos.
StDevP evalúa una población, y StDev evalúa una muestra de la población. Si la consulta contiene menos de dos registros (o ningún registro para StDevP), estas funciones devuelven un valor Null (el cual indica que la desviación estándar no puede calcularse).
SELECT StDev(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT StDevP(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais= 'España';
4.6 Sum
Devuelve la suma del conjunto de valores contenido en un campo especifico de una consulta. Su sintaxis es:
Sum(expr)
En donde expr respresenta el nombre del campo que contiene los datos que desean sumarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos.
SELECT Sum(PrecioUnidad * Cantidad) AS Total FROM DetallePedido;
Si la consulta contiene menos de dos registros, Var y VarP devuelven Null (esto indica que la varianza no puede calcularse).
SELECT Var(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT VarP(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';
Funciones de Agregado
Las funciones de agregado se usan dentro de una cláusula SELECT en grupos de registros para devolver un único valor que se aplica a un grupo de registros.
Función Descripción
AVG Utilizada para calcular el promedio de los valores de un campo determinado
COUNT Utilizada para devolver el número de registros de la selección
SUM Utilizada para devolver la suma de todos los valores de un campo determinado
MAX Utilizada para devolver el valor más alto de un campo especificado
MIN Utilizada para devolver el valor más bajo de un campo especificado
GROUP BY
Combina los registros con valores idénticos, en la lista de campos especificados, en un único registro. Para cada registro se crea un valor sumario si se incluye una función SQL agregada, como por ejemplo Sum o Count, en la instrucción SELECT.
Su sintaxis es:
SELECT campos FROM tabla WHERE criterio GROUP BY campos del grupo
GROUP BY es opcional.
Los valores de resumen se omiten si no existe una función SQL agregada en la instrucción SELECT.
Los valores Null en los campos GROUP BY se agrupan y no se omiten. No obstante, los valores Null no se evalúan en ninguna de las funciones SQL agregadas.
Se utiliza la cláusula WHERE para excluir aquellas filas que no desea agrupar, y la cláusula HAVING para filtrar los registros una vez agrupados.
A menos que contenga un dato Memo u Objeto OLE , un campo de la lista de campos GROUP BY puede referirse a cualquier campo de las tablas que aparecen en la cláusula FROM, incluso si el campo no esta incluido en la instrucción SELECT, siempre y cuando la instrucción SELECT incluya al menos una función SQL agregada.
Todos los campos de la lista de campos de SELECT deben o bien incluirse en la cláusula GROUP BY o como argumentos de una función SQL agregada.
SELECT Id_Familia, Sum(Stock) FROM Productos GROUP BY Id_Familia;
Una vez que GROUP BY ha combinado los registros, HAVING muestra cualquier registro agrupado por la cláusula GROUP BY que satisfaga las condiciones de la cláusula HAVING.
HAVING es similar a WHERE, determina qué registros se seleccionan. Una vez que los registros se han agrupado utilizando GROUP BY, HAVING determina cuales de ellos se van a mostrar.
SELECT Id_Familia Sum(Stock) FROM Productos GROUP BY Id_Familia HAVING Sum(Stock) > 100 AND NombreProducto Like BOS*;
4.2 AVG
Calcula la media aritmética de un conjunto de valores contenidos en un campo especificado de una consulta.
Su sintaxis es la siguiente:
"Avg(expr)"
En donde expr representa el campo que contiene los datos numéricos para los que se desea calcular la media o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dicho campo.
"Avg(expr)"
En donde expr representa el campo que contiene los datos numéricos para los que se desea calcular la media o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dicho campo.
La media calculada por Avg es la media aritmética (la suma de los valores dividido por el número de valores). La función Avg no incluye ningún campo Null en el cálculo.
SELECT Avg(Gastos) AS Promedio FROM Pedidos WHERE Gastos > 100;
Count(expr)
En donde expr contiene el nombre del campo que desea contar.
Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL).
Puede contar cualquier tipo de datos incluso texto.
Aunque expr puede realizar un cálculo sobre un campo, Count simplemente cuenta el número de registros sin tener en cuenta qué valores se almacenan en los registros.
La función Count no cuenta los registros que tienen campos null a menos que expr sea el carácter comodín asterisco (*).
Si utiliza un asterisco, Count calcula el número total de registros, incluyendo aquellos que contienen campos null. Count(*) es considerablemente más rápida que Count(Campo).
No se debe poner el asterisco entre dobles comillas ('*').
SELECT Count(*) AS Total FROM Pedidos;
Si expr identifica a múltiples campos, la función Count cuenta un registro sólo si al menos uno de los campos no es Null. Si todos los campos especificados son Null, no se cuenta el registro.
Hay que separar los nombres de los campos con ampersand (&).
SELECT Count(FechaEnvío & Transporte) AS Total FROM Pedidos;
4.4 Max, Min
Devuelven el mínimo o el máximo de un conjunto de valores contenidos en un campo especifico de una consulta. Su sintaxis es:
Min(expr) Max(expr)
En donde expr es el campo sobre el que se desea realizar el cálculo.
Expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL).
SELECT Min(Gastos) AS ElMin FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT Max(Gastos) AS ElMax FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';
4.5 StDev, StDevP
Devuelve estimaciones de la desviación estándar para la población (el total de los registros de la tabla) o una muestra de la población representada (muestra aleatoria) .
Su sintaxis es:
StDev(expr) StDevP(expr)
En donde expr representa el nombre del campo que contiene los datos que desean evaluarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos.
Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL)
StDevP evalúa una población, y StDev evalúa una muestra de la población. Si la consulta contiene menos de dos registros (o ningún registro para StDevP), estas funciones devuelven un valor Null (el cual indica que la desviación estándar no puede calcularse).
SELECT StDev(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT StDevP(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais= 'España';
4.6 Sum
Devuelve la suma del conjunto de valores contenido en un campo especifico de una consulta. Su sintaxis es:
Sum(expr)
En donde expr respresenta el nombre del campo que contiene los datos que desean sumarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos.
Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL).
SELECT Sum(PrecioUnidad * Cantidad) AS Total FROM DetallePedido;
Devuelve una estimación de la varianza de una población (sobre el total de los registros) o una muestra de la población (muestra aleatoria de registros) sobre los valores de un campo.
Su sintaxis es:
Var(expr) VarP(expr)
VarP evalúa una población, y Var evalúa una muestra de la población.
Expr el nombre del campo que contiene los datos que desean evaluarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos.
Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL)
Si la consulta contiene menos de dos registros, Var y VarP devuelven Null (esto indica que la varianza no puede calcularse).
Puede utilizar Var y VarP en una expresión de consulta o en una Instrucción SQL.
SELECT Var(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT VarP(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';
domingo, 20 de julio de 2008
que es data architect y todos sus aspectos...
primeramente les dare a conocer lo que es DATA ARCHITECT.
sirve, para crear un sistema de información usando un diagrama que relacione datos entregados por el usuario, además, ayuda y facilita la organización de un sistema administrativo, mediante la creación de un modelo lógico que almacene los datos seleccionados, de acuerdo a las necesidades de cada usuario, estas necesidades pueden ser grandes o menores dependiendo del usuario
al mismo tiempo en que estamos usando el data architect tenemos algunas ventajas y desventajas por el igual. a continuacion les dire cuales son:
Ventajas
Puede almacenar Grandes cantidades de datos.
tenemos la tecnologia ROLAP, que por si misma no tiene alguana limitante pero en conjunto actua como la limitante de la base de datos relacional.
cubre una funcion inherente a una base de datos relacional.
desventajas
ROLAP,cuenta con diversos querys de sql y al estar haciendo una base de datos mayor el tamaño de la respuesta mediante tiempo sera mayor y esto afectara al usuario cuando este pidiendo informacion.
la funcion sql no aporta todas la necesidades basicas y esenciales para el usuario en las consultas multidimensioales.
estas son algunas de ellas.
con otro punto les dare a conocer que utiliza para dar a conocer sus pantallas o bien imagenes de ambiente.
el software de data architect utiliza una nueva forma de ambiente en el data, y para que el usuario pueda tener un facil acceso a su uso, se le da a conocer tres formas de lograrlo y trabajar mas facil con una bd, estos formas son las sig.
la HDM (Hypertext Design Model).
la OOHDM (Object-Oriented Hypermedia Design Model).
la RMM (Relationship Management Methodology).
por ultimo les dare a conocer cual es la ultima version del software
IBM(R) Rational(R) data architectVersión 7.0
(esta es la version que encontre)
bibliografia de consulta.
google.com
wikipedia.com
elrincondelvagabuendo.net
manual de data architect,chile,españa.
sirve, para crear un sistema de información usando un diagrama que relacione datos entregados por el usuario, además, ayuda y facilita la organización de un sistema administrativo, mediante la creación de un modelo lógico que almacene los datos seleccionados, de acuerdo a las necesidades de cada usuario, estas necesidades pueden ser grandes o menores dependiendo del usuario
al mismo tiempo en que estamos usando el data architect tenemos algunas ventajas y desventajas por el igual. a continuacion les dire cuales son:
Ventajas
Puede almacenar Grandes cantidades de datos.
tenemos la tecnologia ROLAP, que por si misma no tiene alguana limitante pero en conjunto actua como la limitante de la base de datos relacional.
cubre una funcion inherente a una base de datos relacional.
desventajas
ROLAP,cuenta con diversos querys de sql y al estar haciendo una base de datos mayor el tamaño de la respuesta mediante tiempo sera mayor y esto afectara al usuario cuando este pidiendo informacion.
la funcion sql no aporta todas la necesidades basicas y esenciales para el usuario en las consultas multidimensioales.
estas son algunas de ellas.
con otro punto les dare a conocer que utiliza para dar a conocer sus pantallas o bien imagenes de ambiente.
el software de data architect utiliza una nueva forma de ambiente en el data, y para que el usuario pueda tener un facil acceso a su uso, se le da a conocer tres formas de lograrlo y trabajar mas facil con una bd, estos formas son las sig.
la HDM (Hypertext Design Model).
la OOHDM (Object-Oriented Hypermedia Design Model).
la RMM (Relationship Management Methodology).
por ultimo les dare a conocer cual es la ultima version del software
IBM(R) Rational(R) data architectVersión 7.0
(esta es la version que encontre)
bibliografia de consulta.
google.com
wikipedia.com
elrincondelvagabuendo.net
manual de data architect,chile,españa.
domingo, 15 de junio de 2008
Transformación del modelo Entidad - Relación a Modelo Relacional.Transformación de los conceptos del modelo Entidad - Relación Extendido en Relaciones
para poder hacer la transformacion del modelo e-r se necesitan seguir varias reglas u pasos para el mejor aprovechamiento de la misma, las reglas o pasos son los sig.:
.primeramente el modelo e-r se debera convertir en tablas.
. los atributos conservaran sus claves principales pero dentro de un campo de la tabla.
. Las relaciones N:M se transforman en una nueva tabla que tendrá como clave primaria la concatenación de los atributos clave de las entidades que relaciona.
En las relaciones 1:N se pueden tener dos casos:
Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también con cardinalidad mínima uno, entonces se propaga el atributo de la entidad que tiene cardinalidad máxima 1 a la que tiene cardinalidad máxima N, desapareciendo el nombre de la relación. Si existen atributos en la relación éstos también se propagarán.
Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también cardinalidad mínima cero, entonces se crea una nueva tabla formada por las claves de cada entidad y los atributos de la relación. La clave primaria de la nueva tabla será el identificador de la entidad que participa con cardinalidad máxima N.
En el caso de las relaciones 1:1 también pueden darse dos casos:
Si las entidades poseen cardinalidades (0,1), la relación se convierte en una tabla.
Si una de las entidades posee cardinalidad (0,1) y la otra (1,1), conviene propagar la clave de la entidad con cardinalidad (1,1) a la tabla resultante de la entidad con cardinalidad (0,1). Si ambas entidades poseen cardinalidades (1,1) se puede propagar la clave de cualquiera de ellas a la tabla resultante de la otra.
En el caso de las relaciones N-arias se aplica la misma regla que para las relaciones N:M
En el caso de las relaciones reflexivas supondremos que se trata de una relación binaria con la particularidad que las dos entidades son iguales y aplicaremos las reglas vistas en los puntos anteriores.
este tipo de transformacion ayudara a una mejor implementacion de entidades y el mejor entendimiento de la misma, cabe señalar que en cada forma del modelo e-r como son 1:1,n:1,n:m, y de los demas, es muy variado la forma de transformacion por que se tiene que tener muy encuenta las propiedades y la forma de estructura de la misma.
bueno con esto doy por terminado la primer parte, pasare ala segunda parte que es:
Transformación de los conceptos del modelo Entidad - Relación Extendido en Relaciones.
este forma de transformacion hace que sea un poco mas facil la forma de enterde los conceptos,entidades y atributos de la misma, al igual ayuda ala mas rapida comprension.
bueno no se que mas les podre decir de esto por k casi no encontre mucho con relacion a la tarea
bueno
bye
me despido
bye
.primeramente el modelo e-r se debera convertir en tablas.
. los atributos conservaran sus claves principales pero dentro de un campo de la tabla.
. Las relaciones N:M se transforman en una nueva tabla que tendrá como clave primaria la concatenación de los atributos clave de las entidades que relaciona.
En las relaciones 1:N se pueden tener dos casos:
Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también con cardinalidad mínima uno, entonces se propaga el atributo de la entidad que tiene cardinalidad máxima 1 a la que tiene cardinalidad máxima N, desapareciendo el nombre de la relación. Si existen atributos en la relación éstos también se propagarán.
Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también cardinalidad mínima cero, entonces se crea una nueva tabla formada por las claves de cada entidad y los atributos de la relación. La clave primaria de la nueva tabla será el identificador de la entidad que participa con cardinalidad máxima N.
En el caso de las relaciones 1:1 también pueden darse dos casos:
Si las entidades poseen cardinalidades (0,1), la relación se convierte en una tabla.
Si una de las entidades posee cardinalidad (0,1) y la otra (1,1), conviene propagar la clave de la entidad con cardinalidad (1,1) a la tabla resultante de la entidad con cardinalidad (0,1). Si ambas entidades poseen cardinalidades (1,1) se puede propagar la clave de cualquiera de ellas a la tabla resultante de la otra.
En el caso de las relaciones N-arias se aplica la misma regla que para las relaciones N:M
En el caso de las relaciones reflexivas supondremos que se trata de una relación binaria con la particularidad que las dos entidades son iguales y aplicaremos las reglas vistas en los puntos anteriores.
este tipo de transformacion ayudara a una mejor implementacion de entidades y el mejor entendimiento de la misma, cabe señalar que en cada forma del modelo e-r como son 1:1,n:1,n:m, y de los demas, es muy variado la forma de transformacion por que se tiene que tener muy encuenta las propiedades y la forma de estructura de la misma.
bueno con esto doy por terminado la primer parte, pasare ala segunda parte que es:
Transformación de los conceptos del modelo Entidad - Relación Extendido en Relaciones.
este forma de transformacion hace que sea un poco mas facil la forma de enterde los conceptos,entidades y atributos de la misma, al igual ayuda ala mas rapida comprension.
bueno no se que mas les podre decir de esto por k casi no encontre mucho con relacion a la tarea
bueno
bye
me despido
bye
welcome to my blogspot
o0las o todos los k entren n ste blog
k se la psen bien mirando here¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡
k se la psen bien mirando here¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡
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