Tercera Forma Normal (3NF)

Transcripción

1 Tercera Forma Normal (3NF) Un esquema de relación R está en 3NF si está en 2NF y no hay dependencias transitivas de la clave por parte de atributos (no primos) X -> Y es una dependencia transitiva de X si existe un subconjunto de atributos Z tales que X -> Z y Z ->Y Ejemplo: NOMBREE RUT FECHAN DIRECCION NUMEROD NOMBRED RUTGTE RUT -> NOMBREE, FECHAN, DIRECCION, NUMEROD NUMEROD -> NOMBRED, RUTGTE No existen atributos que dependen parcialmente de la clave => 2NF pero existen dependencias transitivas de la clave (cuales) => no es 3NF Puede llevarse a 3NF de la siguiente forma: NOMBREE RUT FECHAN DIRECCION NUMERO NUMEROD NOMBRED RUTGTE Prof. Jaime Navón BD

2 Claves, claves... 3NF - Todo atributo (no clave) depende de la clave, toda la clave, y nada más que la clave Un esquema de relación R está en 3FN si para todo X->A se cumple: a) X es una superclave de R o bien b) A es un atributo primo de R Prof. Jaime Navón BD

3 Forma Normal de Boyce-Codd Un esquema de relación R está en BCNF si para todo X->A en R, X es una superclave de R BCNF es un poco más estricta que 3NF se quita la posibilidad de tener una dependencia de algo que no es superclave en el caso que se trate de un atributo primo se considera mejor que 3NF pero ambos son aceptables, en cambio 1NF y 2NF salvo situaciones muy puntuales no se consideran buenos diseño Ejemplo: LOTES(ID_PROPIEDAD, NOMBRE_MUNIC, NUM_LOTE, AREA) ID_PROPIEDAD -> {NOMBRE_MUNIC, NUM_LOTE, AREA} {NOMBRE_MUNIC, NUM_LOTE}->{AREA, ID_PROPIEDAD} AREA -> NOMBRE_MUNIC Esquema es 3NF porque NOMBRE_MUNIC es un atributo primo. Última dependencia viola BCNF porque AREA no es superclave Prof. Jaime Navón BD

4 Obtención de 3NF Dadas las Dependencias Funcionales del diagrama siguiente: Observar las fuentes de las dependencias: DEPTO, EMP, PROJ, OFFICE, PHONE, EMP_DATE Incorporamos sus claves y sus dependencias directas: DEPTO(Dept#, Dbudget, Mgr#) EMP(Emp#, Proj#, Phone#) PROJ(Proj#, Dept#, Pbudget) OFFICE(Off#, Dept#, Area) PHONE(Phone#, Off#) EMP_DATE(Emp#, Date, JobTitle, Salary) Prof. Jaime Navón BD

5 Cuarta Forma Normal (4NF) La 4NF tiene que ver con dependencias multivaluadas... el valor de un atributo determina un conjunto de valores para un segundo atributo. Ej: Estudiante(Num, Curso, Deporte) Num no determina ni Especialidad ni Deporte Num multidetermina Especialidad (->>) Num multidetermina Deporte Num Curso Deporte Num 100 Curso Música Deporte Natación 100 Música Natación 100 Contabilidad Natación Contabilidad Música Natación Tenis Música Contabilidad Tenis Tenis Contabilidad Matemáticas Tenis Atletismo 150 Matemáticas Atletismo Esquema es BCNF pero hay algunas anomalías... Prof. Jaime Navón BD

6 Anomalías Num Num Curso Curso Deporte Deporte Música Música Natación Natación Contabilidad Contabilidad Natación Natación Música Música Tenis Tenis Contabilidad Contabilidad Tenis Tenis Matemáticas Matemáticas Atletismo Atletismo estudiante con n cursos y m deportes requiere n x m tuplas si estudiante 100 toma un nuevo curso hay que agregar 2 tuplas Prof. Jaime Navón BD

7 Formalización En un esquema R con al menos 3 atributos existe una dependencia de valores múltiples cuando uno de ellos multidetermina a cada uno de los otros dos R(A,B,C), A ->->B, A->->C (B y C son independientes) Un esquema está en 4NF si está en BCNF y además no hay dependencias de valores múltiples Solución para el ejemplo sería dividir el esquema original en: Cursos(Num, Curso) Deportes(Num, Deporte) Prof. Jaime Navón BD

8 Vuelta a Dependencias Funcionales Problema: Dado un set de atributos como saber si representa una clave Sabemos que todos los atributos dependen funcionalmente de la clave, entonces... Bastaría ver si se cumple que todos los atributos dependen funcionalmente del set de atributos dado, pero... Generalmente no se tienen todas las dependencias en forma explícita Prof. Jaime Navón BD

9 Ejemplo Se tiene una relación R(A, B, C, D, E) con las siguientes dependencias funcionales: AB -> C; CD -> E; C -> A; y E -> D Es BCD una clave? BCD -> B (1), BCD ->C (2), BCD -> D (3), BCD -> CD (4) Combinando (4) con CD->E se obtiene BCD ->E (5) Combinando (2) con C->A se obtiene BCD -> A (5) Luego, BCD es al menos una superclave... Habría que mostrar ahora que ni BC ni CD ni BD son superclaves Prof. Jaime Navón BD

10 Reglas de Inferencia las reglas 1,2,3 (reglas de inferencia de Armstrog) son correctas y completas (Armstrong, 1974) empleo repetido de ellos permite calcular F+ (clausura de F) para cualquier conjunto de dependencias funcionales F dado se puede demostrar 4, 5 y 6 usando 1, 2 y 3 1,2 y 3 salen de definición de DF Prof. Jaime Navón BD

11 Clausura de un Conjunto de Dependencias Dado un conjunto de atributos X (que aparecen en el lado izquierdo de las dependencias funcionales F), obtener X+,el conjunto de atributos determinados funcionalmente por X (Clausura de X bajo F) X+ = X Repeat old X+ = X+ For every Y->Z in F do if Y X+ then X+ = X+ Z Until (old X+ == X+) Prof. Jaime Navón BD

12 Ejemplo de Cálculo F = {RUT->NombreE, NumeroP->NombreP LugarP, RUT NumeroP -> Horas } {RUT} + = RUT {RUT} + = RUT NombreE {RUT} + = RUT NombreE {NumeroP} + = NumeroP {NumeroP} + = NumeroP NombreP LugarP {NumeroP} + = NumeroP NombreP LugarP {RUT NumeroP} + = RUT NumeroP {RUT NumeroP} + = RUT NumeroP NombreE {RUT NumeroP} + = RUT NumeroP NombreE NombreP LugarP {RUT NumeroP} + = RUT NumeroP NombreE NombreP LugarP Horas {RUT NumeroP} + = RUT NumeroP NombreE NombreP LugarP Horas Prof. Jaime Navón BD

13 Equivalencia de DFs Dados dos conjuntos de DF E y F, se dice que E está cubierto por F (F cubre a E) si toda DF en E está también en F+ Dos conjuntos de DF E y F son equivalentes si E+ = F+ E y F equivalentes sii E cubre a F y F cubre a E Un conjunto de DF F es mínimo si Toda dependencia en F tiene un sólo atributo en el lado derecho Si se quita cualquier dependencia de F el conjunto resultante no es equivalente a F No es posible reemplazar ninguna dependencia X -> A por una dependencia Y -> A con Y X y seguir teniendo un conjunto de dependencias equivalentes a F Un conjunto de DF mínimo equivalente a F se denomina cobertura mínima de F (puede habr más de una) Prof. Jaime Navón BD

14 Algebra Relacional Conjunto de operaciones que permite manejar relaciones completas Resultado de operar sobre una relación o sobre un par de relaciones es una relación Lo anterior permite construir expresiones complejas con operadores combinados Operaciones de Conjuntos Unión, Intersección, Diferencia, Producto Cartesiano Operaciones Relacionales Selección, Proyección, Reunión y División Prof. Jaime Navón BD

15 Selección Permite seleccionar un subconjunto de tuplas que satisface una condición dada del total de tuplas de la tabla σ <condición> (<relación>) Ejemplos: σ DNO=4 (EMPLOYEE) σ SALARY > (EMPLOYEE) σ DNO=4 (σ SALARY > (EMPLOYEE)) σ SALARY > (σ DNO=4 (EMPLOYEE)) σ SALARY > and DNO=4 (EMPLOYEE) Prof. Jaime Navón BD

16 Proyección Permite seleccionar sólo algunas de las columnas de la tabla original Normalmente la eliminación de columnas produce tuplas duplicadas por lo cual la relación resultante puede tener también menos tupla π <lista de atributos> (<relación>) Ejemplo: π LNAME, FNAME, SALARY (EMPLOYEE) Prof. Jaime Navón BD

17 Operadores de Conjuntos UNION R S contiene todas las tuplas que están en R o en S (se eliminan los duplicados) INTERSECCION R S contiene todas las tuplas que están tanto en R como en S DIFERENCIA R - S contiene las tuplas que están en R pero no en S PRODUCTO CARTESIANO R(A1,..., An) x S(B1,..., Bm) = Q(A1,..., An, B1,..., Bm) (una tupla por cada combinación de tuplas de R y S) Unión, Intersección y Diferencia son operadores binarios relaciones deben ser compatibles (mismo número de atributos y dominios comunes) Operadores de unión en intersección son conmutativos y asociativos Prof. Jaime Navón BD

18 Reunión (Join) union de tuplas relacionadas de dos tablas R y S Q = R S <condición> Produce, igual que el producto cartesiano, una relación Q con n+m atributos Q tiene una tupla por cada combinación de tuplas de R y S que satisfaga la condición La condición en general es una conjunción de expresiones Ai Θ Bj en que Θ є {=, <, >, <=, >=,!=} La condición mas común lejos es un simple operador de igualdad. En este caso se habla de un equijoin Cuando la igualdad es entre dos atributos con el mismo nombre se hace desaparecer uno de ellos de la relación resultante y se habla de un Join Natural Prof. Jaime Navón BD

19 Ejemplo R S Nombre Edad Sueldo Nombre Depto Perez Fuentes Perez Lopez Ventas Finanzas Lopez FuentesProducción R S R.Nombre=S.Nombre R.Nombre Edad Sueldo S.Nombre Depto Perez Perez Ventas Fuentes Fuentes Producción Lopez Lopez Finanzas R S Nombre Edad Sueldo Depto Perez Ventas Fuentes Producción Lopez Finanzas Prof. Jaime Navón BD

20 Ejemplos Las siguientes dos relaciones son usadas para representar órdenes de compra: INCLUDES(#O, INAME, QUANTITY) ORDERS(#O, DATE, CUSTOMER) 1. Nombre de los clientes que han ordenado clavos π CUSTOMER (σ NAME = clavos (INCLUDES ORDERS)) 2. Números de todas las órdenes que contengan clavos π #O (σ INAME = clavos (INCLUDES)) 3. Clientes que han colocado órdenes en los últimos tres meses π CUSTOMER (σ DATE > (ORDERS)) Prof. Jaime Navón BD

21 Ejemplo: BD de bebedores Una base de datos con tres tablas mantiene información sobre bebedores, los bares que frecuentan, y las cervezas que gustan tomar FRECUENTA(BEBEDOR, BAR) (Luis, Kopete) Luis frecuenta el bar Kopete SIRVE(BAR, CERVEZA) (Kopete, Royal) En Kopete se ofrece la cerveza Royal GUSTA(BEBEDOR, CERVEZA) (Luis, Royal) A Luis le gusta la Royal Prof. Jaime Navón BD

22 Consultas Quienes frecuentan el Bar X FRECUENTA(BEBEDOR, BAR) SIRVE(BAR, CERVEZA) GUSTA(BEBEDOR, CERVEZA) π BEBEDOR (σ BAR = X (FRECUENTA)) En que bares se sirve la cerveza Y π BAR (σ CERVEZA = Y (SIRVE)) Cervezas a las cuales bebedor Z tiene acceso π CERVEZA (σ BEBEDOR = Z (FRECUENTA SIRVE)) Cuáles bares ofrecen alguna cerveza que le guste a Z π BAR (σ BEBEDOR = Z (SIRVE GUSTA)) Qué bebedores frecuentan a lo menos un bar donde se sirve alguna cerveza que les agrade π BEBEDOR (GUSTA SIRVE FRECUENTA) Prof. Jaime Navón BD

23 Structured Query Language SQL, originalmente SEQUEL (Structured English Query Language) desarrollado e implementado por IBM Research como interfaz del DBMS System R Esfuerzo de estandarización (ANSI, ISO) produjo el primer standard en 1986 que se conoce como SQL1 Versión revisada aparece en 1992 que se conoce como SQL2 o SQL-92 SQL:1999 Introduce conformancia a nivel Core (mínimo para poder decir que producto adhiere) SQL:2003 muy reciente (core coincide con anterior) introduce aspectos de XML Prof. Jaime Navón BD

24 Más que Consultas Definición de Datos Create (Schema, Table, Domain) Alter (Table) Drop (Schema, Table) Consultas Select From Where Actualización Insert Delete Update Prof. Jaime Navón BD

25 Ejemplo BD customer(customer_id, title, fname, lname, addressline, town, zipcode, phone) orderinfo(orderinfo_id, customer_id, date_placed, date_shipped, shipping) orderline(orderinfo_id, item_id, quantity) item(item_id, descripction, cost_price, sell_price) stock(item_id, quantity) barcode(barcode_ean, item_id) Prof. Jaime Navón BD

26 Consultas Sencillas Clientes de la ciudad de Bingham select fname, lname from customer where town = 'Bingham'; Clientes de la ciudad de Bingham de apellido Stones select fname, lname from customer where town = 'Bingham' and lname = 'Stones'; Prof. Jaime Navón BD

27 Consultas con más de una tabla Nombres, Apellidos y Ciudad de todos los clientes que han comprado algo select fname, lname, town from customer, orderinfo where customer.customer_id = orderinfo.customer_id; Números y fecha de compra de las ordenes que incluyen 'Wood Puzzle' select orderinfo.orderinfo_id, date_placed from orderinfo, item, orderline where orderinfo.orderinfo_id = orderline.orderinfo_id and orderline.item_id = item.item_id and description = 'Wood Puzzle'; Prof. Jaime Navón BD

28 Uso de Alias Ordenes y fechas de aquellas que se realizaron después del 01/07/2004 select o.orderinfo_id, o.date_placed from orderinfo as o where o.date_placed > ' '; Números y fecha de compra de las ordenes que incluyen 'Wood Puzzle' select o.orderinfo_id, o.date_placed from orderinfo as o, item as i, orderline as l where o.orderinfo_id = l.orderinfo_id and l.item_id = i.item_id and description = 'Wood Puzzle'; Prof. Jaime Navón BD

29 Cambio de Encabezados en Output select fname as nombre, lname as apellido from customer where lname = 'Stones'; nombre apellido Jenny Stones Andrew Stones Richard Stones Ann Stones (4 rows) select lname ', ' fname as nombre_cliente from customer where lname = 'Stones'; nombre_cliente Stones, Jenny Stones, Andrew Stones, Richard Stones, Ann (4 rows) Prof. Jaime Navón BD

30 Pattern Matching Nombre y Apellido de los clientes que viven en una ciudad que termina en e select fname, lname, town from customer where town like '%e'; Nombre y Apellido de los clientes que viven en una ciudad cuya segunda letras es i y termina en n select fname, lname, town from customer where town like '_i%n'; Prof. Jaime Navón BD

31 Operadores de Agregación Cuantos productos tienen stock bajo el crítico (5) select count(item_id) from stock where quantity < 5; Cual es mayor stock mantenido para algún producto select max(quantity) from stock; Cual es el stock promedio mantenido para algún producto select avg(quantity) from stock; Cuantas items en total considerando todas las ordenes se han vendido select sum(quantity) from orderline; Prof. Jaime Navón BD

32 Uso de Distinct SQL no elimina en forma automática duplicados Distinct permite hacerlo en forma explícita Puede ser importante con operadores de agregación select item_id from orderline; select distinct item_id from orderline; item_id (8 rows) item_id (12 rows) Prof. Jaime Navón BD

33 Group By Es común querer aplicar operadores de agregación pero considerando grupos de tuplas la cantidad total de items vendidos de cada artículo el promedio de items en cada orden select item_id, quantity from orderline; select item_id, sum(quantity) from orderline group by item_id item_id quantity item_id sum (12 rows) Prof. Jaime Navón BD

34 Having A veces queremos incluir solo algunos de los grupos involucrados en un group by total de unidades vendidas de cada item pero solo si esta cifra es mayor que 1 select item_id, sum(quantity) from orderline group by item_id having sum(quantity) > 1; item_id sum (4 rows) Prof. Jaime Navón BD

35 Order By Permite ordernar las tuplas en el output por defecto es ascendente (ASC) pero se puede especificar descendente (DESC) select item_id, sum(quantity) from orderline group by item_id having sum(quantity) > 1 order by sum(quantity); item_id sum (4 rows) select item_id, sum(quantity) from orderline group by item_id having sum(quantity) > 1 order by sum(quantity) desc; item_id sum (4 rows) Prof. Jaime Navón BD

36 Todo Junto Cantidad de unidades vendidas de cada item sin considerar aquellos con código 1 y siempre que la cantidad sea mayor que 1 ordenado de mayor a menor select item_id, sum(quantity) from orderline where item_id <> 1 group by item_id having sum(quantity) > 1 order by sum(quantity) desc; item_id sum (3 rows) Prof. Jaime Navón BD

37 Select Anidados (1) Encontrar los productos que tienen un precio de costo mayor que el promedio test=# select * from item; item_id description cost_price sell_price Wood Puzzle Rubik Cube Linux CD Tissues Picture Frame Fan Small Fan Large Toothbrush Roman Coin Carrier Bag Speakers (11 rows) test=# select * from item test-# where cost_price > (select avg(cost_price) from item); item_id description cost_price sell_price Wood Puzzle Rubik Cube Picture Frame Fan Small Fan Large Speakers (6 rows) Prof. Jaime Navón BD

38 Select Anidados (2) el select interno puede devolver un grupo de tuplas encontrar los productos en stock con precio de costo mayor que 10 SELECT * FROM stock WHERE item_id IN (SELECT item_id FROM item WHERE cost_price > 10); item_id quantity Prof. Jaime Navón BD

39 Select Anidados (3) Consultas correlacionadas - no esposible evaluar primero el select interno y luego el externo fechas en que se colocaron ordenes para clientes de Bingham SELECT oi.date_placed FROM orderinfo oi WHERE oi.customer_id = (SELECT c.customer_id from customer c WHERE c.customer_id = oi.customer_id and town = 'Bingham'); date_placed (2 rows) Prof. Jaime Navón BD

40 Cómo funciona SELECT columna from table1 T1 WHERE T1.columnB = (SELECT T2.columnB FROM table2 T2 WHERE T2.columnC = T1.columnC) Prof. Jaime Navón BD

41 EXISTS clientes que han colocado ordenes SELECT 1 FROM customer WHERE town = 'Bingham';?column? (3 rows) SELECT fname, lname FROM customer c WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orderinfo oi WHERE oi.customer_id = c.customer_id); fname lname Alex Matthew Ann Stones Laura Hardy David Hudson (4 rows) Prof. Jaime Navón BD

42 Creación de las Tablas CREATE TABLE nombre_tabla ( nombre_col tipo_col [restricción_col], nombre_col tipo_col [restricción_col], CONSTRAINT restricción_tabla, CONSTRAINT restricción_tabla, ) Restricciones de Columnas NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY DEFAULT valor CHECK condición REFERENCES Prof. Jaime Navón BD

43 Ejemplo create table testcolcons ( colnotnull int not null, colunique int unique, colprikey int primary key, coldefault int default 42, colcheck int check(colcheck < 42) ); Column Type Modifiers colnotnull integer not null colunique integer colprikey integer not null coldefault integer default 42 colcheck integer Indexes: "testcolcons_pkey" PRIMARY KEY, btree (colprikey) "testcolcons_colunique_key" UNIQUE, btree (colunique) Check constraints: "testcolcons_colcheck_check" CHECK (colcheck < 42) Prof. Jaime Navón BD

44 Restricciones de Tabla Las restricciones que aplican a nivel de tabla son UNIQUE (lista_de_cols) PRIMARY KEY(lista_de_cols) CHECK(condición) REFERENCES Ejemplo de restricciones a nivel de tabla create table ttconst ( mykey1 int, mykey2 int, mystring varchar(15), constraint cs1 check (mystring <> ''), constraint cs2 primary key(mykey1, mykey2) ); Prof. Jaime Navón BD

45 Claves Foráneas Restricción REFERENCES (en realidad restringe el dominio destino) Aunque puede incluirse como restricción a nivel de columna es recomendable incluirlas a nivel de tabla después de la resticción de clave primaria CREATE TABLE orderinfo( orderinfo_id serial, customer_id integer NOT NULL REFERENCES customer(customer_id), date_placed date NOT NULL, date_shipped date, shipping numeric(7,2), CONSTRAINT orderinfo_pk PRIMARY KEY(orderinfo_id) ); CREATE TABLE orderinfo ( orderinfo_id serial, customer_id integer NOT NULL, date_placed date NOT NULL, date_shipped date, shipping numeric(7,2), CONSTRAINT orderinfo_pk PRIMARY KEY(orderinfo_id), CONSTRAINT orderinfo_customer_id_fk FOREIGN KEY(customer_id) REFERENCES customer(customer_id) ); Prof. Jaime Navón BD

46 Mantenimiento de Integridad Referencial la restricción de clave foránea exige que cada valor de customer_id en orderinfo esté presente en alguna tupla de customers Que hacer si se intenta eliminar un cliente de customers para el cual hay tuplas en orderinfo? impedirlo (error) - este es el default CONSTRAINT orderinfo_customer_id_fk FOREIGN KEY(customer_id) REFERENCES customer(customer_id) poner nulls en la info de cliente en las ordenes CONSTRAINT orderinfo_customer_id_fk FOREIGN KEY(customer_id) REFERENCES customer(customer_id) ON DELETE SET NULL eliminar automáticamente las tuplas que hacen referencia a él CONSTRAINT orderinfo_customer_id_fk FOREIGN KEY(customer_id) REFERENCES customer(customer_id) ON DELETE CASCADE Lo mismo puede especificarse para operaciones de UPDATE o ambas CONSTRAINT orderinfo_customer_id_fk FOREIGN KEY(customer_id) REFERENCES customer(customer_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE SET NULL Prof. Jaime Navón BD

47 Modificaciones al Esquema Se hacen mediante ALTER ALTER TABLE table-name ADD COLUMN column-name column-type ALTER TABLE table-name DROP COLUMN column-name ALTER TABLE table-name RENAME COLUMN old-column-name TO new-column-name ALTER TABLE table-name column-name TYPE new-type [ USING expression ] ALTER TABLE table-name ALTER COLUMN [SET DEFAULT value DROP DEFAULT] ALTER TABLE table-name ALTER COLUMN [SET NOT NULL DROP NOT NULL] ALTER TABLE table-name ADD CHECK check-expression ALTER TABLE table-name ADD CONSTRAINT name constraint-definition ALTER TABLE old-table-name RENAME TO new-table-name Prof. Jaime Navón BD

48 Ejemplos test=> \d ttconst Table "public.ttconst" Column Type Modifiers mykey1 integer not null mykey2 integer not null mystring character varying(15) Indexes: "cs2" PRIMARY KEY, btree (mykey1, mykey2) Check constraints: "cs1" CHECK (mystring::text <> ''::text) test=> ALTER TABLE ttconst ADD COLUMN mydate DATE; test=> ALTER TABLE ttconst RENAME COLUMN mydate TO birthdate; test=> \d ttconst Table "public.ttconst" Column Type Modifiers mykey1 integer not null mykey2 integer not null mystring character varying(15) birthdate date Indexes: "cs2" PRIMARY KEY, btree (mykey1, mykey2) Check constraints: "cs1" CHECK (mystring::text <> ''::text) test=> ALTER TABLE ttconst DROP CONSTRAINT cs1; test=> ALTER TABLE ttconst ADD CONSTRAINT cs3 UNIQUE(birthdate); test=> ALTER TABLE ttconst ALTER COLUMN mystring SET DEFAULT 'Hello'; ALTER TABLE Prof. Jaime Navón BD

49 Creación Implícita de una Tabla Es posible enviar el resultado de una consulta a una tabla que tiene la misma estructura del resultado mediante SELECT INTO SELECT select_targets INTO [ TABLE ] new_table FROM old_table; test=# select * into cust2 test-# from customer test-# where town ='Bingham'; SELECT test=# select * from cust2; customer_id title fname lname addressline town zipcode phone Mr Richard Stones 34 Holly Way Bingham BG4 2WE Mrs Ann Stones 34 Holly Way Bingham BG4 2WE Mr Dave Jones 54 Vale Rise Bingham BG3 8GD (3 rows) Prof. Jaime Navón BD

50 Carga y Ejecución desde un Archivo create table alfa ( x1 varchar(10) primary key, x2 varchar(20)); insert into alfa values ('aa', 'hola'); insert into alfa values ('bb', 'hola'); insert into alfa values ('cc', 'hola'); insert into alfa values ('dd', 'hola'); insert into alfa values ('ee', 'hola'); insert into alfa values ('ff', 'hola'); insert into alfa values ('gg', 'hola'); insert into alfa values ('hh', 'hola'); insert into alfa values ('ii', 'hola'); select * from alfa; ej1.sql test=# \i ej1.sql psql:ej1.sql:3: NOTICE: CREATE TABLE / PRIMARY KEY will create implicit index "alfa_pkey" for table "alfa" CREATE TABLE INSERT INSERT INSERT INSERT INSERT INSERT INSERT INSERT INSERT x1 x aa hola bb hola cc hola dd hola ee hola ff hola gg hola hh hola ii hola (9 rows) Prof. Jaime Navón BD