Frågespråk och SQL nikos dimitrakas rum 6626

En presentation över ämnet: "Frågespråk och SQL nikos dimitrakas rum 6626"— Presentationens avskrift:

1 Frågespråk och SQL nikos dimitrakas nikosd@kth.se 08-162099 rum 6626
Connolly/Begg (3rd edition) Kapitel 5, 6 (och lite överallt) (4.1, 4.2) (4th edition) Kapitel 5, 6 (och lite överallt) (4.1, 4.2) (5th edition) Kapitel 6, 7, 8.3 (och lite överallt) (5.1, 5.2)

2 Frågespråk Ett språk för att ställa frågor mot en relationsdatabas.
Ett slutet språk: Ett uttryck tar emot en eller flera tabeller och resulterar i en ny tabell. Procedurella vs. Deklarativa frågespråk Procedurella - Man berättar hur, inte vad! (Relationsalgebra) Deklarativa – Man berättad vad, inte hur! (Tuppelkalkyl) 2

3 Relationsalgebra Procedurellt språk
Består av ett antal operatorer/operationer Varje operation tar en eller två källor och returnerar ett resultat som kan i sin tur bli källa till en annan operation Operationer exekveras i en följd Exempel på operationer: Projektion Π Selektion s Join q Union ⋃ Dubblettfritt (bygger på mängdläran) 3

4 Tuppelkalkyl/Relationskalkyl
Ett deklarativt språk som bygger på predikatlogik Databasen betraktas som en tuppelvärld och man letar efter tuppler som kan få ett villkor att bli sant 4

5 SQL Structured Query Language
olika förslag till databasspråk för relations-DBMS har förekommit, QUEL, SQL SQL fick tidigt dominerande ställning, IBM internationella standarden för data sub-language för relations-DBMS kallas SQL, togs 1986. 1992 publicerade ISO en standard som kallas SQL2 (eller SQL92) standarden överensstämmer till stora delar med aktuella SQL-dialekter för de vanligaste DBMS 1999 publicerade ISO en ny version av standarden, SQL1999 (eller SQL3). Denna standard innehåller en del objektorienterade funktionalitet. 2003 & 2006 kom de senaste versionerna. De introducerade en hel del XML-funktionalitet.

6 SQL Uppdelning Databeskrivning, SQL-DDL (Data Definition Language)
Databearbetning, SQL-DML (Data Manipulation Language) Behörighet, SQL-DCL (Data Control Language) Egenskaper Case insensitive (nyckelord, tabellnamn, kolumnnamn) Relationally complete - kan uttrycka allt som går att uttrycka i relationsalgebran Standarden består av mycket mer än bara språket och språket består av mycket mer än bara ett frågespråk

7 SQL - DDL CREATE TABLE, skapa tabell ALTER TABLE, ändra tabell
DROP TABLE, ta bort tabell CREATE INDEX, skapa index DROP INDEX, ta bort index CREATE VIEW, skapa vy DROP VIEW, ta bort vy CREATE SCHEMA CREATE DATABASE (även CATALOG) CREATE TRIGGER DROP TRIGGER CREATE PROCEDURE DROP PROCEDURE

8 SQL-DML INSERT, lägg till UPDATE, ändra DELETE, ta bort COMMIT, spara
ROLLBACK, återställ SELECT, utsökning (relationsalgebra)

9 SQL-DCL CREATE USER, skapa användare DROP USER, ta bort användare
CREATE SCHEMA DROP USER, ta bort användare DROP SCHEMA GRANT, ge behörighet REVOKE, ta bort behörighet

10 Exempel DDL, DML Skapa en databas Fylla på med data
från konceptuell modell till färdiga tabeller Fylla på med data mata in data ändra data ta bort data Ställa frågor mot databasen enkla frågor aggregerade frågor

11 Konceptuell modell  Logisk modell  Relationsdatabas

12 Konceptuell modell  Logisk modell  Relationsdatabas
CREATE TABLE Hund ( hid NUMBER PRIMARY KEY, namn STRING NOT NULL UNIQUE, ras STRING, ägare STRING NOT NULL) DDL

13 Konceptuell modell  Logisk modell  Relationsdatabas
CREATE TABLE Katt ( kid NUMBER PRIMARY KEY, namn STRING NOT NULL UNIQUE, färg STRING) DDL

14 Konceptuell modell  Logisk modell  Relationsdatabas
CREATE TABLE Jakt ( hundid NUMBER, katt NUMBER, PRIMARY KEY (hundid, katt), FOREIGN KEY (hundid) REFERENCES Hund (hid) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE) DDL

15 Konceptuell modell  Logisk modell  Relationsdatabas
ALTER TABLE Jakt ADD FOREIGN KEY (katt) REFERENCES Katt ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE DDL

16 DROP TABLE DDL Tar bort en tabell Ta bort tabellen Bil! DROP TABLE Bil
Ta bort tabellen Bil och alla referenser! Tar bort tabellen bil samt andra databasobjekt som beror på tabellen bil. DROP TABLE Bil CASCADE DDL

17 Datatyper i SQL Varierar från DMBS till DBMS! INTEGER SMALLINT NUMBER
DECIMAL(p[,q]) FLOAT BOOLEAN CHAR(n) VARCHAR(n) STRING(n) TEXT DATE TIME TIMESTAMP MONEY CLOB (Character Large OBject) BLOB (Binary Large OBject) XML Varierar från DMBS till DBMS!

18 INSERT DML Används för att lägga till rader i en existerande tabell
Det finns två sätt med specificerade värden via SELECT Man kan ange ett värde för varje kolumn i den förbestämda ordningen Man kan ange värden endast för vissa kolumner i valfri ordning Man kan lägga till en eller flera rader med ett kommando

19 INSERT med specificerade värden
DML Lägg till en rad i tabellen Hund med värden 151, ”Woolfy”, ”Pudel”, ”Johan” INSERT INTO Hund VALUES (151, ’Woolfy’, ’Pudel’, ’Johan’) INSERT INTO Hund (ras, hid, namn, ägare) VALUES (’Pudel’, 151, ’Woolfy’,’Johan’) Lägg till en rad i tabellen Hund med värden 21, ”Jumpy”, ”Lisa”. Alltså ingen ras! INSERT INTO Hund VALUES (21, ’Jumpy’, NULL, ’Lisa’) INSERT INTO Hund (namn, hid, ägare) VALUES (’Jumpy’, 21, ’Lisa’)

20 INSERT med specificerade värden
Lägg till flera rader med en gång (fungerar inte med alla databashanterare, men ingår i standarden): INSERT INTO Hund VALUES (124, ’Scrapy’, NULL, ’Lisa’), (125, ’Lucky’, ’Rottweiler’, ’Nils’), (126, ’Ruddy’, ’Pudel’, ’Lisa’) DML

21 INSERT via SELECT DML Antag att vi har en tabell temp(hund, antaljakter) där vi vill lägga in hund-id och totalt antal jagade katter. Vi kan då räkna fram innehållet till tabellen temp med en SELECT-sats. Vi skall se hur man skriver sådana satser snart! SELECT-satsens resultat blir nya rader i tabellen temp. INSERT INTO temp(hund, antaljakter) SELECT-sats

22 INSERT och främmande nycklar
Lägger man in ett värde i en kolumn som är främmande nyckel måste detta värde finnas i den relaterade tabellen. Annars misslyckas inmatningen. Lägg till en rad i tabellen Jakt med värden 125 och 22: Fungerar förutsatt att det finns en rad i tabellen Hund med id = 125 och en rad i tabellen Katt med kid = 22. INSERT INTO Jakt (hundid, katt) VALUES (125, 22) DML

23 UPDATE DML Ändrar innehållet i ett eller flera attribut på noll eller flera rader Ändra färgen för alla vita katter till brunt! UPDATE Katt SET färg = ’brunt’ WHERE färg = ’vitt’

24 DELETE DML Används för att ta bort en eller flera rader i en tabell
Ta bort alla hundar som ägs av Johan DELETE FROM Hund WHERE ägare = ’Johan’ Ta bort alla gråa katter DELETE FROM Katt WHERE färg = ’grått’ Vad händer med främmande nycklarna?

25 Exempeldata Katt Jakt Hund kid namn färg 11 Kitty grått 12 Smokey
svart 13 Misty vitt 14 Tiger 16 Patches 17 Fluffy 18 Muffin 19 Missy 20 Lucy brunt 21 Lacey hundid katt 101 12 14 17 102 103 16 20 105 13 18 107 110 111 Hund hid namn ras ägare 101 Barky Dalmatin Johan 102 Woolfy 103 Beasty Dobermann Maria 104 Scrapy Lisa 105 Lucky Foxterrier Nils 107 Ruddy Labrador 108 Grumpy Pudel 110 Slicky Peter 111 Jumpy

26 SELECT … FROM … WHERE … DML
Väljer ut data från en eller flera tabeller när alla villkor blir uppfyllda. Ta fram namn och ras för alla hundar som ägs av Johan! Går igenom tabellen rad för rad och tar med i resultatet de rader som uppfyller villkoret. SELECT namn, ras FROM Hund WHERE ägare = ’Johan’ DML

27 SELECT vs Relationsalgebra
Ta fram namn och ras för alla hundar som ägs av Johan! Π namn, ras s ägare = ’Johan’ Hund SELECT namn, ras FROM Hund WHERE ägare = ’Johan’ projektion selektion

28 SELECT vs Tuppelkalkyl
Ta fram namn och ras för alla hundar som ägs av Johan! {t.namn, t.ras | Hund(t)  t.ägare = 'Johan'} resultatet villkor SELECT namn, ras FROM Hund WHERE ägare = ’Johan’ 28

29 WHERE-klausulen Kan innehålla:
jämförelseoperatorerna =, <>, >, >=, <, <= logiska operatorerna t ex AND, OR och NOT parenteser för att styra utvärderingen BETWEEN för att testa intervall LIKE för att matcha mönster % _ (eller * ?) IN och EXISTS för att hantera mängder SELECT * FROM Hund WHERE (ras = ’Dalmatin’ OR ras = ’Pudel’) AND ägare <> ’Peter’ AND namn LIKE ’%ky’

30 ORDER BY klausulen Används för att sortera resultatet
i stigande ordning: ASC (default) i fallande ordning: DESC SELECT ras, namn FROM Hund WHERE ägare <> ’Johan’ ORDER BY ras DESC, namn ASC

31 SELECT DISTINCT Används för att ta bort dubbletter från resultatet
Ta fram alla hundraser i stigande ordning! SELECT DISTINCT ras FROM Hund ORDER BY ras

32 NULL Hur skall NULL tolkas? Visa alla vita katter!
SELECT kid FROM Katt WHERE färg = ’vitt’; Visa alla icke-vita katter! SELECT kid FROM Katt WHERE färg <> ’vitt’;

33 SELECT från flera tabeller SQL vs relationsalgebra
Ta fram namn för de personer som äger en hund som jagar en katt! Π ägare s hundid = hid (Hund x Jakt) Π ägare (Hund θ hundid = hid Jakt) SELECT ägare FROM Hund, Jakt WHERE hundid=hid projektion join-villkor selektion SELECT Hund.ägare FROM Hund, Jakt WHERE Jakt.hundid = Hund.hid

34 SELECT från flera tabeller SQL vs tuppelkalkyl
Ta fram namn för de personer som äger en hund som jagar en katt! {t.ägare | Hund(t) ( t2)(Jakt(t2)  t.hid = t2.hundid) SELECT Hund.ägare FROM Hund, Jakt WHERE Jakt.hundid = Hund.hid 34

35 Alias Använd ett alias istället för tabellnamnet för att
undvika skriva långa tabellnamn om och om igen skilja mellan olika instanser av samma tabell Obs! Hund kan inte användas i SELECT och WHERE, bara h SELECT h.namn, h.ras FROM Hund AS h WHERE h.ägare = ’Johan’

36 Alias, exempel Vilka två hundar har samma ägare?
SELECT h1.namn, h2.namn FROM Hund AS h1, Hund h2 WHERE h1.ägare = h2.ägare AND h1.hid < h2.hid

37 Ett till exempel Vilka två hundar jagar samma katt?
SELECT DISTINCT h1.namn, h2.namn FROM Hund h1, Hund h2, Jakt j1, Jakt j2 WHERE h1.hid = j1.hundid AND h2.hid = j2.hundid AND j1.katt = j2.katt AND h1.hid < h2.hid

38 IN och EXISTS Används för att jobba med mängder (oftast genererade med nästlade SELECT-satser) Vilka hundar jagar en katt med id 12? SELECT namn FROM Hund WHERE hid IN (SELECT hundid FROM Jakt WHERE katt=12)

39 IN och EXISTS Vilka hundar jagar en katt med id 12?
SELECT namn FROM Hund WHERE EXISTS (SELECT hundid FROM Jakt WHERE katt=12 AND hundid=hid)

40 Ett till exempel Vilka två hundar jagar samma katt?
SELECT h1.namn, h2.namn FROM Hund h1, Hund h2 WHERE h1.hid < h2.hid AND h1.hid IN (SELECT hundid FROM Jakt WHERE katt IN (SELECT katt FROM Jakt WHERE hundid=h2.hid))

41 Division i SQL Vilka hundar jagar alla vita katter? (Division)
SELECT namn FROM Hund WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Katt WHERE färg = ’vitt’ AND kid NOT IN (SELECT katt FROM Jakt WHERE hundid=hid))

42 Division i SQL Vad har man i de tre nivåerna?
Nivå 1 – Det som vi vill ha i resultatet. Inget annat. Nivå 2 – Det som utgör alla. Har ingen direkt koppling till nivå 1. Nivå 3 – Det som kombinerar det vi letar efter (som finns i nivå 1) och det som utgör alla (som finns i nivå 2).

43 Andra mängdoperationer
UNION EXCEPT (MINUS) INTERSECT(ION) Kom ihåg unionskompatibilitet!

44 Unionskompatibilitet
Mängdoperationer som UNION, DIFFERENCE och INTERSECTION kräver att de två mängder som ingår i operationen är kompatibla. Unionskompatibilitet innebär: Lika många kolumner Kolumner i samma ordning Kolumner av samma datatyper 44

45 UNION exempel Vilka hundar jagar katt 12 eller katt 17?
SELECT namn FROM Hund, Jakt WHERE hid = hundid AND katt = 12 UNION SELECT namn FROM Hund, Jakt WHERE hid = hundid AND katt = 17

46 INTERSECT exempel Vilka hundar jagar både katt 12 och katt 17?
SELECT namn FROM Hund, Jakt WHERE hid = hundid AND katt = 12 INTERSECT SELECT namn FROM Hund, Jakt WHERE hid = hundid AND katt = 17

47 EXCEPT exempel Vilka hundar jagar inga katter? SELECT namn FROM Hund
SELECT namn FROM Hund, Jakt WHERE hid = hundid SELECT namn FROM Hund WHERE hid NOT IN (SELECT hundid FROM Jakt)

48 Mängdoperationer Mängdoperationer kan i vissa fall uttryckas utan mängdoperatorer. Union kan uttryckas med hjälp av OR-villkor Snitt kan uttryckas med hjälp av AND-villkor Differens kan uttryckas med hjälp av NOT-villkor 48

49 Aggregatfunktioner COUNT(*) räknar antalet rader i en tabell
COUNT(att) räknar antalet värden i en kolumn/attribut MAX(att) ger det största värdet i en kolumn/attribut MIN(att) ger det minsta värdet i en kolumn/attribut Bara numeriska kolumner/attribut: SUM(att) summerar värdena i en kolumn/attribut AVG(att) tar genomsnittet av värdena i en kolumn/attribut VARIANCE(att) räknar ”variationen” av värdena i en kolumn/attribut STDEV(att) räknar standardavvikelse av värdena i en kolumn/attribut

50 Exempel på funktioner Hur många jakter finns det i databasen?
SELECT COUNT(*) FROM Jakt Hur många katter jagas? SELECT COUNT(DISTINCT katt) FROM Jakt

51 Nya kolumnnamn Skapar man kolumner med aggregatfunktioner, har de ursprungligen inget namn. Hur många katter jagas av hund 101 eller hund 103? SELECT COUNT(DISTINCT katt) AS kattantal FROM Jakt WHERE hundid = 101 OR hundid = 103 Notera att COUNT(DISTINCT) inte stöds i Access.

52 GROUP BY Grupperar rader på angivna kolumner.
Rader grupperas i mindre grupper så att inom varje grupp alla rader har samma värden på de angivna kolumnerna. Kombineras oftast med aggregatfunktionerna. Räkna antal katter av varje färg! SELECT färg, COUNT(kid) AS antal FROM Katt GROUP BY färg; Alla icke aggregerade kolumner som förekommer i SELECT-klausulen måste finnas med i GROUP BY klausulen!

53 GROUP BY Exempel Hur många katter jagas av varje hund?
SELECT namn, COUNT(katt) AS antal FROM Jakt, Hund WHERE hundid=hid GROUP BY hundid, namn ORDER BY antal DESC, namn ASC

54 HAVING Används för att sätta villkor på resultatet av aggregatfunktioner (villkor på grupper) Vilka katter jagas av minst 3 hundar? SELECT katt FROM Jakt GROUP BY katt HAVING COUNT(hundid) > 2

55 HAVING Vilka katter jagas av minst 3 hundar? Visa namnet!
SELECT namn FROM Jakt, Katt WHERE katt=kid GROUP BY namn HAVING COUNT(hundid) > 2

56 HAVING Exempel Hur många katter av varje färg jagar varje hund? Visa bara hundar som jagar minst 3 katter! SELECT Hund.namn, färg, COUNT(kid) AS antal FROM Jakt, Hund, Katt WHERE hundid=hid AND katt=kid AND hundid IN (SELECT hundid FROM Jakt GROUP BY hundid HAVING COUNT(katt)>2) GROUP BY Hund.namn, färg

57 Nästlade SELECT-satser
Det är också möjligt att nästla satser i FROM-klausulen Ta fram alla personer som äger endast 1 hund! (utan att använda HAVING, EXISTS eller IN) SELECT ägare FROM (SELECT ägare, COUNT(hid) AS antal FROM Hund GROUP BY ägare) AS nytabell WHERE antal = 1

58 Utan COUNT(DISTINCT) COUNT(DISTINCT) utan COUNT(DISTINCT):
Hur många katter jagas av hund 101 eller hund 103? SELECT COUNT(katt) AS kattantal FROM (SELECT DISTINCT katt FROM Jakt WHERE hundid = 101 OR hundid = 103)

59 Ett till exempel på nästlade satser
Ta fram den eller de personer som äger de flesta hundar! SELECT ägare FROM Hund GROUP BY ägare HAVING COUNT(hid) = (SELECT MAX(antal) FROM (SELECT ägare, COUNT(hid) AS antal FROM Hund GROUP BY ägare) AS nytabell)

60 Mera nästlade SELECT-satser
Det är också möjligt att nästla satser i SELECT-klausulen under förutsättningen att de endast producerar en rad och en kolumn. Ta fram alla hundar och antalet katter de jagar! Ta med samtliga hundar! SELECT namn, (SELECT COUNT(*) FROM Jakt WHERE hundid = hid) AS antal FROM Hund Här blir hela den nästlade satsen ett värde i varje rad i resultatet. Det finns ingen WHERE-klausul så alla hundar kommer med.

61 Aritmetiska uttryck +, -, *, / kan användas direkt i SELECT-satser
Om varje hund kostar 500 kronor per månad, vad är då kostnaden för varje hundägare? SELECT ägare, COUNT(hid)*500 AS hundkostnad FROM Hund GROUP BY ägare

62 JOIN-operationer INNER JOIN LEFT OUTER JOIN RIGHT OUTER JOIN
Tar med alla kombinationer av rader från båda tabellerna då villkoret stämmer LEFT OUTER JOIN Tar med alla rader från tabellen till vänster och de rader från tabellen till höger som uppfyller villkoret RIGHT OUTER JOIN Tar med alla rader från tabellen till höger och de rader från tabellen till vänster som uppfyller villkoret FULL OUTER JOIN Tar med alla rader från båda tabeller CROSS JOIN UNION JOIN

63 INNER JOIN Visa alla hundar som jagar katter!
SELECT namn FROM Hund INNER JOIN Jakt ON (hid=hundid)

64 OUTER JOIN Visa alla katter och vilka hundar som jagar dem!
SELECT kid, hundid FROM Katt LEFT OUTER JOIN Jakt ON (kid=katt) Visa alla katter och alla hundar och alla jaktförhållanden! SELECT kid, hundid FROM Katt LEFT OUTER JOIN Jakt ON (kid=katt) FULL OUTER JOIN Hund ON (hundid=hid)

65 SELECT-satsens syntax
SELECT [DISTINCT] <attributlista> FROM <tabellista> [WHERE <villkorsuttryck>] [GROUP BY <kolumnlista> [HAVING <villkorsuttryck>]] [ORDER BY <kolumnlista>];

66 VIEWS En vy (view) är en virtuell tabell som finns för användarna, men skapas med data från andra tabeller. Skapa en vy med alla hundägare och antalet hundar de äger! CREATE VIEW Hundägande AS SELECT ägare, COUNT(hid) AS antal FROM Hund GROUP BY ägare SELECT ägare, antal FROM Hundägande WHERE antal > 1

67 Fördelar med VIEWS Samma data kan betraktas av olika användare på olika sätt (på samma gång) Användaren kan få en förenklad bild av databasen - mindre komplex DML Flexibel behörighetskontroll Optimering (materialized views) Återanvändning

68 INDEX Ett index skapas för att snabbt kunna komma åt data, genom att :
begränsa kolumner sortera om rader Skapa ett index på kattfärgerna! CREATE INDEX kattfärg ON Katt(färg, kid) Skapa ett index på hundägarna och ras! CREATE INDEX hundägare ON Hund(ägare, ras)

69 VIEWS & INDEX Tänk på att dessa tar plats och kräver tid för att hålla uppdaterade! Skapa endast de som verkligen behövs!

70 Domän Constraint CHECK Constraint DOMAIN
… kön STRING(1) CHECK (kön IN (’m’, ’k’) ) … DOMAIN … kön MK … CREATE DOMAIN MK AS STRING(1) CHECK VALUE IN (’m’, ’k’) CREATE DOMAIN COUNTRYTYPE AS STRING(50) CHECK VALUE IN (SELECT namn FROM land)

71 General Constraint Assertion
CREATE ASSERTION könkoll CHECK (NOT EXISTS (SELECT kön FROM person WHERE kön NOT IN (’m’, ’k’)))

72 Enterprise Constraint
ECA Event Condition Action Trigger CREATE TRIGGER triggernamn AFTER/BEFORE händelse ON tabellnamn REFERENCING ny & gammal FOR EACH ROW/STATEMENT WHEN villkor logik att utföras

73 CREATE TRIGGER Räkna hur många rottweiler samma ägare äger vid inmatning av en ny rottweiler och gör något. CREATE TRIGGER hundantalkoll BEFORE INSERT ON HUND REFERENCING NEW AS n FOR EACH ROW WHEN n.ras = ’rottweiler’ IF (SELECT COUNT(*) FROM Hund WHERE ras=’rottweiler’ AND ägare = n.ägare) > 5 THEN gör något.

74 CREATE / DROP USER DCL CREATE USER – Skapa användare
Skapa användaren Kalle! CREATE USER Kalle DROP USER – Ta bort användare Ta bort användaren Kalle! DROP USER Kalle DCL

75 GRANT Beviljar ett subjekt (användare) vissa privilegier (läsa/skriva/etc) på ett objekt (tabell/vy/etc) Ge Kalle behörighet att titta i tabellen Hund! GRANT SELECT ON Hund TO Kalle Förutsätter att man själv har behörighet att ge denna behörighet!

76 GRANT GRANT privilegier ON objekt TO subjekt [WITH GRANT OPTION]
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, REFERENCES, USAGE, ALL PRIVILEGES, roll Specifika kolumner: UPDATE(adress) Objekt Tabell, vy, domän, etc Subjekt Användare, grupp, roll, PUBLIC WITH GRANT OPTION Tillåt subjektet att ge bort samma behörighet vidare

77 REVOKE Ta bort vissa privilegier (läsa/skriva/etc) från ett subjekt (användare) Ta bort Kalles behörighet att titta i tabellen Hund! REVOKE SELECT ON Hund TO Kalle Man måste ha gett användaren behörigheten för att få ta bort den!

78 Tumregler Tänk ut vad ni vill göra innan ni börjar skriva satsen.
Tänk ett steg i taget. Dela upp ett komplext problem till flera mindre problem som kan lösas var för sig. Använd vyer vid behov. Kontrollera vilka kolumner som finns och hur främmande nycklar länkar tabellerna. Kvalificera kolumnerna vid behov. Tänk på ordningen som villkor utvärderas (OR, AND). Styr med parenteser. Ta inte med onödiga tabeller eller kolumner. 78

79 SQL Validator Ni kan kontrollera om era SQL-satser följer standarden här: