DQL (una tabla)

Tema	Título	Subtema	Versión
04	*El modelo físco: SQL*	*PARTE II*	v 1.0
04	DQL Una tabla

DQL (Data Query Language)

Introducción

La sentencia SELECT, que se utiliza para expresar consultas SQL, es la más potente y compleja de las sentencias de SQL. Este capítulo discute las consultas SQL más simples: aquellas que recuperen datos de una única tabla de la BD.

La sentencia SELECT consta de 6 cláusulas:

Clausula	Descripción
SELECT	Lista los elementos a recuperar. Pueden ser columnas de la BD o expresiones a partir de las columnas, etc.
FROM	Lista las tablas de donde se recuperan los elementos. Las consultas que extraen sus datos de una única tabla se describen en este capítulo. Las de más de 2 tablas las veremos más adelante.
WHERE	Especifica las filas a recuperar. Se utilizan una expresión condicional
GROUP BY	Agrupa las filas similares y produce una fila de resultados por cada grupo.
HAVING	especifica una consulta sumaria. En lugar de producir una fila de resultados por cada fila de datos, una consulta sumaria agrupa todas las filas similares y después produce una fila de resultados por cada grupo.
ORDER BY	ordena los resultados de la consulta en base a los datos de una o más columnas. Si se omite, los resultados de la consulta no aparecen ordenados

La cláusula SELECT

Esta cláusula consta de la palabra SELECT, seguida por la lista de elementos que queremos obtener (separados por comas). Cada elemento de la lista puede ser: un nombre de columna, una constante, una expresión, el símbolo * (se lee all) o funciones internas:

a) Nombre de las columnas
```
SELECT cod, precio 
FROM artículos
```
cod precio

Tomates 2.50

Patatas 1.25

Manzanas 1.90

Cebollas 1.50

Si queremos renombrar las columnas en el resultado de la consulta podemos utilizar AS y luego el alias que queremos que aparezca:
```
SELECT cod as COD_ART, precio as PRICE_ART
FROM artículos
```
COD_ART PRICE_ART

Tomates 2.50

Patatas 1.25

Manzanas 1.90

Cebollas 1.50
b) Una constante

Cuando utilizamos constantes, el valor que le demos se reproducirá en todas las filas del resultado de la consulta. Las constantes pueden ser numéricas, de cadena, de fecha y hora o simbólicas.

Constantes numéricas
```
SELECT código, precio, 21 AS 'IVA' FROM artículos
```
código precio IVA

Tomates 2.50 21

Patatas 1.25 21

Manzanas 1.90 21

Cebollas 1.50 21

Van sin comillas. El separador decimal es el punto. Pueden llevar los signos + o -

Ejemplos numéricos: 21, -375, 2000.00, +497500.8778

Constantes de cadena

Van siempre entre comillas simples o dobles. Si queremos poner una cadena que contiene comillas, lo cerraremos entre comillas dobles. Si queremos poner dentro de unas comillas dobles, lo pondremos entre comillas simples.

Ejemplos:
- 'Del “Marenyet”'
- "L'Alcudia"
```
SELECT código, "del Mareny" AS 'origen', precio
FROM artículos
```
código origen precio

Tomates del Mareny 2.50

Patatas del Mareny 1.25

Manzanas del Mareny 1.90

Cebollas del Mareny 1.50
Constantes de fecha y hora

Entre comillas simples o dobles. Se indica año, mes y día separados por la barra (/), guión (-) o dos puntos (:). No tiene mucho sentido ponerlas en la cláusula SELECT pero sí en la WHERE:
```
SELECT código, precio, fecha
  FROM artículos
  WHERE fecha > '2015/7/8'; -- o bien: “2015-7-8” o '2015:07:08'
```
código precio fecha

Tomates 2.50 2015/7/9

Patatas 1.25 2015/9/4

Manzanas 1.90 2015/9/2

Cebollas 1.50 2016/1/9

Investiga: averigua si la fecha se puede poner en otro formato, y la forma de poner las horas. Fechas
- Constantes simbólicas
SQL incluye constantes simbólicas especiales que devuelven valores de datos mantenidos por el propio SGBD. Algunas son: CURRENT_DATE (para la fecha), CURRENT_TIME (para la hora), CURRENT_TIMESTAMP (para fecha y hora). No requieren la cláusula FROM.
```
SELECT CURRENT_DATE, CURRENT_TIME;
```
CURRENT_DATE CURRENT_TIME

2016-01-25 19:32:34

Funciones de fecha y hora
c) Una expresión

Las expresiones se utilizan en el lenguaje SQL para calcular valores derivados de los existentes en la BD (y para realizar búsquedas en la BD). Los operadores matemáticos son los normales: suma ( + ), resta ( – ), multiplicación ( * ) y división ( / ).
```
SELECT cantidad, precio, precio * 1.21
    FROM artículos
    WHERE cantidad * precio > 1.50;
```
cantidad precio (cantidad * precio) * 1.21

3 3.00 10.89

2 4.00 9.68

3 2.00 7.26

4 5.00 24.20
d) El símbolo *

Sirve para mostrar todas las columnas de una tabla.
Uso de *

Se utiliza con mucha frecuencia para obtener de manera rápida todo el contenido de una tabla, no hace falta concocer su estructura ya que actúa como un comodín que representa todas las columnas de la tabla.
```
SELECT * FROM [nombre_tabla];
```
```
SELECT *
    FROM autores;
```
codigo nombre país

1 Umberto Eco Italia

3 Camilo J. Cela España

4 Homero Grecia

5 M. Cervantes España

De esta manera rápida podemos ver la estructura de la taba autores que son 3 columnas (codigo, nombre y país) y todo el contenido, 4 registros.

e) Funciones internas

MySQL incluye algunas funciones internas. Por ejemplo:

Sobre fechas:

SELECT fecha_nacimiento, DAY(fecha_nacimiento), MONTH(fecha_nacimiento),
    YEAR(fecha_nacimiento), DAYNAME(fecha_nacimiento)
    FROM alumnos
    WHERE YEAR(fecha_nacimiento) > 1960;

fecha_nacimiento	DAY(fecha_nacimiento)	MONTH(fecha_nacimiento)	YEAR(fecha_nacimiento)	DAYNAME(fecha_nacimiento)
1970-12-30	30	12	1970	Wednesday
1975-11-03	3	11	1975	Monday
1985-10-18	18	10	1985	Friday

Sobre cadenas:

SELECT nombre, CHAR_LENGTH(nombre), 
        CONCAT(ap1, “ “, ap2, “, ”, nombre) as `Nombre_completo`,
    LOWER(nombre), UPPER(nombre)
    FROM alumnos;

nombre	longitud	Nombre_completo	Minúsculas	Mayúsculas
Pep	3	Garcia Garcia, Pep	pep	PEP
Jaime	5	Peris Martí, Jaume	jaume	JAUME
Sebastián	8	Pino Garcia, Sebastián	sebastián	SEBASTIÁN

Investiga: mira en Internet otras funciones para trabajar en las fechas, cadenas, etc.

Ejercicios.

1). Para realizar los siguientes ejercicios de funciones, primero añade la fecha de nacimiento (f_nac) a cada empleado (con ALTER TABLE). Después, pone fechas de nacimiento a los empleados existentes (con diferentes UPDATE).

2). Muestra todos los datos de la tabla de empleados y, además, de cada uno de ellos: la longitud de su nombre, la comisión en tanto por 1 (en la tabla está como %), el día de la semana en que nacieron, la fecha de nacimiento expresado en formato: 19 de 3 de 1970

3). Muestra los nombres de los departamentos en minúscula y mayúscula.

f) Funciones de agregado

Las funciones que hemos visto muestran UN RESULTADO POR CADA FILA de la tabla. Las funciones de agregado que vamos a ver muestran UNO ÚNICO RESULTADO PARA TODA LA TABLA.

Ejemplo:
```
SELECT MAX(precio), MIN(precio), AVG(precio), SUM(precio), COUNT(*), COUNT(precio)
    FROM libros;
```
MAX(precio) MIN(precio) AVG(precio) SUM(precio) COUNT(*) COUNT(precio)

26.00 10:50 17.00 136.0 8 6

Explicación:
- MAX(precio): Calcula el máximo precio entre todas las filas (entre todos los libros)
- MIN(precio): Calcula el mínimo precio
- AVG(precio): Calcula el precio medio (entre aquellos que el precio no es NULL)
- SUM(precio): Calcula la suma de todos los precios
- COUNT(*): Cuenta cuántas filas (cuántos libros en este caso) hay
- COUNT(precio): Cuenta cuántas filas (cuántos libros) tienen el precio no NULL.

Filtro

Si en la SELECT hubiese un WHERE, los cálculos se aplicarían sólo teniendo en cuenta las filas seleccionadas en ese WHERE.

Por ejemplo estas dos consultas no darán el mismo resultado:

codigo	articulo	precio
1	Tomates	3.50
2	Patatas	4.00
3	Manzanas	2.00
4	Cebollas	1.50

SELECT SUM(precio), COUNT(*) FROM articulos;
SELECT SUM(precio), COUNT(*) FROM articulos WHERE precio > 2.00;

El primero devolverá: 11.00 y 4, ya que hay 4 artículos y la suma de sus precios es 11.00.

Sum(precio)	COUNT(*)
11.00	4

El segundo devolverá: 7.50 y 2, ya que sólo hay 2 artículos con precio mayor que 2.00 (Tomates y Patatas) y la suma de sus precios es 7.50.

Sum(precio)	COUNT(*)
7.50	2

Operadores y funciones de agregado

Las funciones de agregado pueden utilizarse con operadores y otras funciones de agregado. Por ejemplo:

SELECT SUM(precio_venta - precio_coste)
     FROM artículos;

Y también podemos operar con las funciones de agregado:

SELECT MAX(precio_venta) - MIN(precio_coste)
    FROM artículos;

Ejercicios (Funciones de agregado)

A partir de ahora trabajaremos con la base de datos lliga1213. Para crearla (con todas sus tablas y registros) descarga el escript lliga1213.sql. Echa un vistazo por las tablas y columnas para familiarizarte con esa BD y lee el archivo que explica el contenido de la base de datos. Después, resuelve los siguientes ejercicios. Te aconseje que tengas delante del esquema de las tablas con las respectivas columnas del archivo que explica la base de datos.

Entidad Relación

Esquema relacional

Advertencia

Los 2 primeros no son de funciones de agregado pero nos servirán para entrar en contacto en esta base de datos.

Ejercicios 1

Muestra toda la estadística de aquellos goleadores que han marcado algún penalti.

Ejercicio 2

De cada partido muestra la jornada, el equipo de casa y el de afuera, los goles de cada equipo, el total de goles, la posesión del equipo de casa y la del equipo de afuera. Pone nombres coherentes en las columnas.

Ejercicio 3

Goles marcados por el pichichi (sólo los goles; el nombre del jugador no).

Ejercicios 4

Media de goles por partido en toda la liga.

Ejercicio 5

Muestra los siguientes sueldos: el más caro, el más barato y el promedio.

Ejercicio 6

Total de goles marcados en toda la liga.

Advertencia

Nota: esta información está en 2 tablas: en los resultados de los partidos y en los goles marcados por cada goleador. No cuadra porque hay goles que no les han marcado los goleadores (sino porteros, defensas, en propia puerta...).

Total de goles marcados en todos los partidos
Total de goles marcados por todos los goleadores.

Ejercicio 7

Muestra cuántos partidos hay, cuántos se han jugado y cuántos no se han jugado.

Ejercicio 8

Muestra la diferencia entre el mayor presupuesto y el menor.

Ejercicio 9

Muestra la fecha más antigua y la más reciente de las jornadas.

La cláusula FROM

Esta cláusula la hemos utilizado ya. Sirve para decir de qué tabla/s vamos a mostrar los datos de la sentencia SELECT.

Ahora bien, hasta ahora sólo hemos hecho consultas que se obtienen de una única tabla, pero más adelante veremos cómo hacer sentencias para obtener información de más de una tabla. En esos casos después de la palabra clave FROM, pondremos todas las tablas necesarias separadas por comas.

   SELECT nombre, precio
      FROM artículos;

Aquí tenemos un ejemplo de cómo se haría, pero no te preocupes por entenderlo ahora, ya veremos más adelante:

   SELECT   proveedores.nombre AS “Nombre proveedor”, 
            articulos.descripcion AS “Descr.artículo”
      FROM proveesores, proveer, articulos
      WHERE proveedores.codigo = proveer.pro
      AND proveer.art = articulos.codigo;

Nombre proveedor	Descr. artículo
ANECOOP	tomates
COPSEMAR	arroz
UNIANA	naranjas

FROM

La cláusula FROM es obligatoria en las sentencias SELECT, salvo casos muy especiales como, por ejemplo, mostrar el valor de variables del sistema, alguna operación matemática o llamada a una función

    SELECT SYSDATE(); -- Función del sistema que muestra la fecha y hora actual
    SELECT 10/3; -- operación matemática
    SELECT myfunction(); -- llamada a una función (se debe haber creado previamente)

La cláusula ORDER BY

Esta clausula no es obligatoria, pero si la ponemos debe ir siempre al final de la sentencia SELECT. Esto asegura que el orden de las filas del resultado de la consulta sea el que nosotros queramos, cabe recordar que una de las premisas de los sistemas de bases de datos es que no se garantiza el orden de las filas a menos que se especifique explícitamente.

   SELECT editorial, precio, título
      FROM libro
      ORDER BY editorial DESC, título ASC;

Esto mostrará los libros ordenados por la editorial, de forma descendente. Si existen varias filas de la misma editorial, las ordenará por el título, de forma ascendente.

editorial	precio	título
Plaza & Janés	26.00	Aplique SQL
Plaza & Janés	17.00	Atlas de España
Planeta	12:00	Cañas y barro
McGraw-Hill	10:50	Cinco horas con Màrius
McGraw-Hill	23.50	Don Quijote
Altaya	21.00	El nombre de la rosa
Altaya	15:00	La odisea
Altaya	11.00	La Barraca

Tipo de orden

Podemos utilizar:

ASC: Orden ascendente (de menor a mayor, de A a Z, de 1 a 10, etc.)
DESC: Orden descendente (de mayor a menor, de Z a A, de 10 a 1, etc.)

Si no se indica nada, por defecto es ASC (ascendente).

Orden por número de columna

Para indicar la columna en el ORDER BY, en lugar de poner el nombre de la columna podemos poner el número en el que aparece esa columna en la cláusula SELECT. El resultado será el mismo. En nuestro ejemplo:

SELECT editorial, precio, título
    FROM libros
    ORDER BY 1 DESC, 3 ASC

Advertencia

Para utilizar el orden por número de columna es importante tener en cuenta que: las columnas se numeran desde 1, no desde 0. Por tanto, la primera columna de la cláusula SELECT es la número 1, la segunda es la número 2, etc.

La cláusula ORDER BY va al final de todo de la sentencia SELECT, pero existen otras cláusulas entre el FROM y el ORDER BY que ya iremos viendo (como GROUP BY, HAVING y UNION).

Ejercicios ORDER BY

Ejercicio 1

Muestra el nombre largo de cada equipo y su presupuesto, ordenado por el presupuesto, de menor a mayor.

Ejercicio 2

De cada partido, muestra la jornada, el equipo de casa y sus goles, primero saldrán los que han marcado más goles.

Ejercicio 3

De cada partido, muestra la jornada, el equipo de casa y sus goles. Estará ordenado por equipo (de menor a mayor). Los partidos de cada equipo estarán ordenados de más goles a menos.

Ejercicio 4

Muestra todos los datos de los partidos pero primero saldrán los partidos que se hayan marcado más goles. En caso de igualdad, saldrán primero los que se marcaran más goles en casa. En caso de igualdad saldrán ordenados por el código del equipo de casa (de menor a mayor). En caso de igualdad saldrán ordenados por la jornada.

Resultados de consultas

El resultado de una consulta SQL es similar a una tabla de la BD, con filas y columnas. En lugar de mostrar ese resultado por pantalla, podemos aprovecharlo para varias cosas:

Insertarlo en otra tabla existente (ya lo hemos visto en el apartado del inserto):
```
INSERT INTO ventas_febrero -- Tabla ya existente
    SELECT * 
        FROM ventas
        WHERE mes = 2;
```
Estamos añadiendo en la tabla ventas_febrero (que ya existía) los registros de la tabla ventas que cumplían una determinada condición. Los campos de la tabla ventas_febrero deberán coincidir con cantidad y tipos de las columnas de la cláusula select.
Crear otra tabla con las filas y columnas seleccionadas:
```
CREATE TABLE socios_sin_tel AS -- Tabla que creamos ahora
    SELECT código_socio, nombre_socio
        FROM socios
        WHERE teléfono IS NULL
```
Estamos creando la tabla socios_sin_tel con 2 campos (código_socio y nombre_socio) y con los datos resultantes de aplicar la “SELECT” en la tabla socios:

Crear una vista con las filas y columnas seleccionadas. Lo veremos más adelante. Ya veremos más adelante, pero sería así:

CREATE VIEW socios_sin_tel AS
    SELECT código_socio, nombre_socio
        FROM socios
        WHERE teléfono IS NULL

Ni estaba creada la tabla socios_sin_tel ni la estamos creando ahora, sino que le estamos poniendo un nombre al resultado de la select, de forma que podremos utilizarlo como si fuera otra tabla pero no ocupa espacio en disco duro, ya que las filas son las mismas que la tabla original (socios).

Ejercicios resultados de consultas

En los siguientes ejercicios veremos los pasos para pasar los datos de una tabla a otra/s, de diversas formas.

Ejercicios. Resultados de consultas (BD instituto)

Crea la BD instituto.
Crea en ella la tabla alumnos con los campos código (entero), nombre y estudios (4 caracteres).
Introduce 3 alumnos con estudios de PCPI, 3 de ESO y 3 de DAM.
A partir de esa tabla, crea la tabla a_dam con los alumnos de DAM (código y nombre) utiliza la sentencia de crear una tabla a partir de una select.
Crea la tabla a_eso con código (entero) y nombre
Introduce 3 alumnos de ESO en a_eso (con códigos que no estén en tabla de alumnos).
Copia a los alumnos de ESO de la tabla alumnos en la tabla a_eso (con la sentencia de inserción de filas a partir de una select).
Borra de la tabla alumnos los de ESO y DAM.
La tabla alumnos ahora debe decirse a_pqpi
Elimina el campo estudios de la tabla a_pqpi

Mostrar sólo las filas distintas (DISTINCT)

A veces, una consulta sacará filas repetidas.

Ejemplo de filas repetidas

Por ejemplo, si tenemos una tabla de autores con los siguientes datos:

SELECT país, lengua
  FROM autores

Filas repetidas

país	lengua
España	Castellano
España	Catalán
Argentina	Castellano
España	Catalán
España	Vasco
Argentina	Castellano

Si después de la palabra SELECT ponemos DISTINCT, no mostrará esas filas repetidas:

Uso de DISTINCT

SELECT DISTINCT país, lengua
  FROM autores

DISTINCT

país	lengua
España	Castellano
España	Catalán
España	Vasco
Argentina	Castellano

DISTINCT

Aunque la cláusula SELECT tenga más de un campo (como en el ejemplo anterior), sólo se pone un DISTINCT, el cual descartará las filas repetidas en todos los campos de la SELECT.

Cuidado se entiende por fila duplicada aquella en que TODOS sus campos son iguales. En el ejemplo anterior, la fila con país=España y lengua=Catalán aparece 2 veces, por tanto se considera una fila repetida y sólo se muestra una vez.

La función de agregado COUNT también admite el DISTINCT. Se usa cuando queremos contar cuántos elementos distintos tenemos. Por ejemplo:

SELECT COUNT(*), COUNT(pais), COUNT(DISTINCT pais), COUNT(DISTINCT(lengua))
   FROM autores

count(*)	count(país)	count(distinct país)	count(distinct lengua)
6	6	2	3

Ejercicios DISTINCT

Ejercicio 1

Muestra los departamentos que tienen algún empleado. En la tabla dept están todos los departamentos pero quizá alguno no tiene empleados. Por tanto, deberás sacarlo a partir de la tabla emp. Que no aparezcan repetidos los departamentos.

Ejercicio 2

Muestra las parejas de comisión y departamento (de la tabla de empleados) sin que aparezcan parejas repetidas.

Ejercicio 3

Muestra en cuántos pueblos hay departamentos.

Ejercicio 4

De la tabla jugadores saca los códigos de los equipos sin repetidos.

Ejercicio 5

De la tabla equipos saca los cósigos de las ciudades sin repetidos.

La cláusula WHERE

La cláusula WHERE se utiliza cuando no queremos mostrar datos de todas las filas de la tabla, sino sólo algunas. Actua como un filtro que se aplicada a cada una de las filas de la tabla indicada en FROM. De manera que solo las que cumplen el filtro serán devueltas.

Si tenemos los siguientes datos:

nombre	edad
Juan	21
Pep	17
Juanito	20
Pepa	16
Toni	15
María	17
Juanita	23
Sole	NULL

Por ejemplo: Muéstrame a los alumnos menores de edad

consulta con filtro

SELECT nombre, edad
FROM alumnos
WHERE edad < 18 -- Condición de investigación: edad < 18

resultado

nombre	edad
Pep	17
Pepa	16
Toni	15
María	17
() en el resultado nunca* puede haber ninguna fila que contradiga el filtro.

Al aplicar el filtro fila a fila el sistema gestor habrá hecho algo como:

nombre	edad	filtro
Juan	21	❌
Pep	17	✅
Juanito	20	❌
Pepa	16	✅
Toni	15	✅
María	17	✅
Juanita	23	❌
Sole	NULL	❌

lógica trievaluada

La cláusula WHERE consta de la palabra clave WHERE seguida de una condición de búsqueda que especifica las filas a recuperar. Por cada fila de la tabla seleccionada, la condición de búsqueda puede producir uno de estos tres resultados:

Si la condición de investigación es true (cierta), la fila SÍ que sale en la consulta.
Si la condición de investigación es false (falsa), la fila NO sale en la consulta.
Si la condición de investigación tiene un valor NULL, la fila NO sale en la consulta.

En el ejemplo anterior, los alumnos que no tenían puesta su edad (tenían un NULL), la condición de: NULL<18 tiene como resultado el valor NULL y, por tanto, esos alumnos NO saldrían en la consulta. Ya veremos más adelante cómo consultar en la WHERE si un campo tiene el valor NULL.

La condición de investigación es lo que podemos poner dentro de la cláusula WHERE (o del HAVING, otro filtro que ya veremos más adelante). ¿Qué podemos poner en una condición de investigación?

Test de comparación
Test de rango
Test de pertenencia a un conjunto
Test de correspondencia con patrón
Test de valor nulo.

Además, la condición de investigación puede estar compuesta (tener varias condiciones). Para ello utilizaremos los operadores relacionales AND, OR y NOT.

Vemos cada uno de estos test así como las condiciones de búsquedas compuestas.

Test de comparación ( =, <>, <, <=, >, >= )

Compara expresiones (nombres de columnas, constantes, expresiones aritméticas o funciones).

Ejemplos:

... WHERE iva < 16
... WHERE nombre = 'Pep'
... WHERE (entradas - salidas) <> saldo
... WHERE precio\_euros > (precio\_ptas / 166.386)

Test de rango (BETWEEN)

SELECT código_socio
FROM préstamos
WHERE fecha BETWEEN “2013/02/01” AND “2013/02/15”

Esto mostrará a los socios con un préstamo en la primera quincena de febrero de 2013. La condición contraria sería:

WHERE fecha NOT BETWEEN “2013/02/01” AND “2013/02/15”. 
-- O bien: 
WHERE NOT (fecha BETWEEN 01/02/2013” AND “2013/02/15”).

BETWEEN no es realmente necesario, ya que podríamos reemplazarlo con expresiones con AND y OR:

-- BETWEEN B AND C
-- es equivalente a:
WHERE (A >= B) AND (A <= C)

-- NOT BETWEEN B AND C
-- es equivalente a:
WHERE (A < B) OR (A > C)

Test de pertenencia a un conjunto (IN)
```
SELECT código_libro, código_socio, fecha_pre
FROM préstamos
WHERE fecha_pre IN ('2015/09/02', '2015/04/05', '2016/01/09')
```
Mostrará los datos de los préstamos que sean de alguna de esas fechas.

código_libro código_socio fecha_pre

0001 1 2015/09/02

0002 4 09/01/2016

0002 3 05/04/2015

0007 1 2015/09/02

Para obtener los demás resultados, debería utilizarse el NOT IN (pero recordemos que no saldrían aquellos préstamos que tienen un NULL en su fecha).

Al igual que el test BETWEEN, el test IN tampoco es necesario, ya que la condición:
```
-- WHERE x IN (a, b, c)...
-- es equivalente a:
WHERE (x = a) OR (x = b) OR (x = c)...
```
Test de correspondencia con patrón (LIKE)

Se utiliza para buscar cadenas de caracteres que se ajusten a un patrón.
```
nombre_columna [NOT] LIKE patrón
```
El patrón es una cadena que puede incluir uno o más caracteres comodines:
- _ (símbolo barra baja) a cualquier carácter (pero 1 y sólo 1).
- % (símbolo del porcentaje) a cualquier secuencia de 0, 1 o más caracteres.
Ejemplo 1

Sacar nombre y apellidos de los alumnos que tengan de apellido Escrivá o Escribano
```
SELECT nombre, apellidos
FROM alumnos
WHERE apellidos LIKE '%Escri_á%'
```
|nombre|apellidos| | :-: | :-: | |Pep|Pons Escrivá| |Pepa|Escribano García|
Ejemplo 2

Sacar nombre y apellidos de los alumnos que tienen un nombre de 3 letras
```
SELECT nombre, apellidos
FROM alumnos
WHERE nombre LIKE '___'
```
nombre apellidos

Pep Pons Escrivá

Roque Garcia y Garcia
Pueden localizarse cadenas que no se ajustan a un patrón utilizando NOT LIKE.

Si el valor de esa columna en alguna fila es NULL, tanto si ponemos LIKE como NOT LIKE, la fila no saldrá en el resultado.

Carácter de escape Si quisiéramos buscar si aparece el símbolo de % o _ en una cadena de texto, habría que utilizar un carácter de escape, que en MySQL es “\”.

Ejemplo: Halla el título de los libros que contengan el símbolo del porcentaje.
```
SELECT título
FROM libros
WHERE título LIKE '%\%%'
```
Esto sacará títulos como: "El 50% de los alumnos son la mitad"
Test de valor nulo (IS NULL)

Un campo de una tabla que no contiene ningún valor se dice que contiene un valor nulo. No es que el valor sea cero o sea una cadena vacía, sino que no tiene valor.

Por ejemplo, pondremos valores nulos en los siguientes casos:
- Cuando desconocemos el valor (por ejemplo, la fecha de nacimiento de un cliente).
- Cuando no tiene valor (por ejemplo, el correo electrónico de alguien que no lo tiene).
- Cuando carece de sentido el valor (por ejemplo, el nombre del padre de un alumno mayor de edad).
Para consultar dónde aparecen valores nulos es necesario usar una sentencia de comparación específica “IS NULL”. No es correcto realizar comparaciones con el comparador de igualdad “=”. Por ejemplo, si queremos saber a los clientes que no nos deben nada o aquellos que no sabemos lo que nos deben, haríamos:

código nombre deuda

3 Pep 0

5 Pepa NULL

7 María NULL
```
SELECT código, nombre, deuda
    FROM socios
    WHERE deuda = 0 OR deuda IS NULL
```
Y para consultar dónde aparecen valores no nulos, usaremos IS NOT NULL:
```
SELECT código, nombre, deuda
FROM socios
WHERE deuda IS NOT NULL
```
Que es lo mismo que:
```
... WHERE NOT (deuda IS NULL)
```
Lógica trivaluada

Debe tenerse en cuenta que los valores NULL crean una lógica trivaluada para las condiciones de investigación en SQL. Es decir, cuando SQL compara los valores de dos expresiones en el test de comparación, para una fila determinada, pueden producirse tres resultados: TRUE, FALSE o NULL.
- Si la comparación es cierta -> el resultado es TRUE.
- Si la comparación es falsa -> el resultado es FALSE.
- Si el valor de algún campo de la comparación es NULL -> el resultado es NULL.
La cláusula WHERE sólo seleccionará los resultados TRUE.

Veámoslo con ejemplos. Supongamos que tenemos la siguiente tabla de alumnos:

nombre edad

Pep 20

Pepa NULL

Pepepito 15

Para mostrar a los alumnos mayores de edad haremos:
```
SELECT nombre FROM alumnos WHERE edad >= 18;    // Pep
```
Para mostrar a los menores de edad, habría que indicar la condición contraria:
```
SELECT nombre FROM alumnos WHERE NOT (edad >= 18);  // Pepet
```
Pero vemos que Pepa no ha salido ni como menor de edad ni mayor. Para mostrar aquellos que no tienen edad, debemos utilizar IS NULL:
```
SELECT nombre FROM alumnos WHERE edad IS NULL;      // Pepa
```
Y para mostrar a los que sí tienen edad:
```
SELECT nombre FROM alumnos WHERE edad IS NOT NULL;  // Pep y Pepet
```
Si quisiéramos mostrar a los menores de edad pero también a los que no tienen edad (edad NULL), deberíamos hacer:
```
SELECT nombre FROM alumnos WHERE edad < 18 OR edad IS NULL; // Pepa y Pepet
```
Cuidado con el uso de NULL en WHERE

Hay que tener cuidado y NO utilizar la siguiente condición:
```
    ... WHERE teléfono = NULL; -- ❌
```
Es decir: para comparar con el NULL es necesario usar IS y no el signo =.
Condiciones de investigación compuestas: AND, OR y NOT

Ya hemos visto en algún ejemplo que en el apartado WHERE ya han aparecido algunos operadores relacionales. Los que usa MySQL son AND, OR y NOT. Es decir: las condiciones de investigación pueden estar compuestas y así combinar diferentes condiciones simples. También podemos hacer uso de paréntesis, sobre todo cuando queremos romper el orden de prioridad de los operadores, que es el siguiente:

Prioridad de operadores

1). NOT

2). AND

3). OR

La sentencia SELECT calculará esa condición compuesta por cada fila de la tabla y devolverá aquellas filas que el resultado sea verdadero.

Ejemplo 1

Mostrar los alumnos que son de Sueca y que nacieron antes de 1970
Consulta
```
SELECT nombre, edad
    FROM amigos
    WHERE ciudad = 'Sueca' AND fecha_nace < '01/01/1970'
```
Ejemplo 2

Mostrar los libros de Joan Fuster o que son de tipo asignatura
Consulta
```
SELECT título, editorial
    FROM libros
    WHERE autor = 'Joan Fuster' OR tipo = 'asig'
```
Ejemplo 3

Mostrar el nomre y la nacinoalidad de los autores que su nombre no contiene la palabra Delibes
Consulta
```
SELECT nombre, nacionalidad
    FROM autores
    WHERE NOT (nombre LIKE '%Delibes%')
```
Ejemplo 4

Mostrar los discos de rock o pop y que no están en castellano, catalán o inglés
Consulta
```
SELECT titulo_disco, grupo
    FROM discos
    WHERE (tipo = 'rock' OR tipo = 'pop')
        AND NOT (lengua IN ('castellano', 'catalán', 'inglés'))
```

Ejercicios WHERE `EMPRESA`

Ejercicios. WHERE (BD empresa)

A partir de la base de datos empresa, resuelve los siguientes ejercicios:

Muestra nombre y comisión de aquellos empleados que NO tengan comisión (piensa que puede haber empleados con comisión 0 y empleados con comisión NULL).
Muestra nombre y comisión de los empleados que sean del departamento 2 con una comisión superior al 10%.
Muestra nombre y comisión de los empleados cuya comisión es entre el 20 y el 50%. Hazlo de 2 formas: con BETWEEN y sin BETWEEN.
Muestra el nombre de los empleados de los departamentos 2, 5 y 6. Muestra también el departamento de cada uno. Hazlo de 2 formas: con IN y sin IN.
Muestra todos los datos de los empleados que el nombre empiece por A, que terminan con E y que la tercera letra de su nombre sea una I.

EJERCICIOS. WHERE `LLIGA1213`

Ejercicio 1

Partidos que ha perdido al Barça (código 'bar') jugando en casa.

Ejercicio 2

Partidos que ha perdido al Barça jugando fuera.

Ejercicio 3

Cantidad de partidos que ha perdido el Barça.

Ejercicio 4

Partidos en los que se han marcado más de 5 goles.

Ejercicio 5

Qué jornadas se jugaron en febrero.

Ejercicio 6

¿Cuántos partidos todavía no ha jugado el Valencia (no ha jugado si no están puestos los goles).

Ejercicio 7

Partidos donde el Madrid (código 'rma') ha recibido 3 o más goles.

Ejercicio 8

Partidos en los que el Madrid ha perdido por más de un gol de diferencia.

Ejercicio 9

Partidos en los que un equipo ha tenido más del 60% de posesión.

Ejercicio 10

Partidos en los que un equipo ha tenido más del 60% de posesión y ha perdido el partido.

Ejercicio 11

Muestra la quiniela de la primera jornada (equipo casa, equipo fuera, 1x2). Deberás utilizar la función “IF”.

Ejemplo de uso: IF

Tabla Alumnos:

nombre	apellidos	edad
Pep	García	20
Pepito	Martí	17
Pepa	Granillo	18
Pepona	Albores	19

SELECT nombre, apellidos, IF(edad >= 18, 'Sí', 'No') AS 'Mayor de edad'
    FROM alumnos

nombre	apellidos	Mayor de edad
Pep	García	Sí
Pepito	Martí	No
Pepa	Granillo	Sí
Pepona	Albores	Sí

Podemos usar una función IF dentro de otra. Función IF

cláusula GROUP BY

Supongamos que tenemos esta tabla de libros:

Tabla libros

título	editorial	precio
La odisea	Altaya	15.00
Cinco horas con Màrius	McGraw-Hill	10.50
La Barraca	Altaya	11.00
Cañas y barro	Planeta	12.00
El nombre de la rosa	Altaya	21.00
Don Quijote	McGraw-Hill	23.50
Atlas de España	Plaza & Janés	17.00
Aplique SQL	Plaza & Janés	26.00

Vemos que cada libro pertenece a una editorial (y que una editorial tiene muchos libros). La tabla libros tiene tantos libros como filas. Pero imagina que no queremos obtener información de cada libro (de cada fila) sino de cada editorial (de cada GRUPO de libros de la misma editorial). Por ejemplo, de cada editorial queremos saber (además del nombre): el precio del libro más caro de esa editorial, el precio del libro más barato de esa editorial, el precio medio de los libros de esa editorial, la suma de los precios de todos los libros de esa editorial y la cantidad de libros que tiene esa editorial.

Es decir: querremos obtener la siguiente información:

Tabla de resultados

editorial	precio máximo	precio mínimo	precio medio	suma de precios	cantidad de libros
Altaya	21.00	11.00	15.67	47.00	3
McGraw-Hill	23.50	10:50	17.00	34.00	2
Planeta	12:00	12:00	12:00	12:00	1
Plaza & Janés	26.00	17.00	21.50	43.00	2

¿Cómo obtenemos esto con una sentencia select?

Deberemos decir a la select que no muestre información de cada fila (de cada libro) sino de cada grupo de filas de la misma editorial. Y, para mostrar la información, usaremos unas funciones de MySQL que actúan sobre grupos de filas (funciones de agregado): max, min, avg, sum, count.

Es decir: deberemos decir a la select que, internamente, agrupe los libros por la editorial...

Tabla de liboros ordenada por editorial para agrupar...

título	editorial	precio
La odisea	Altaya	15:00
La Barraca	Altaya	11.00
El nombre de la rosa	Altaya	21.00
Cinco horas con Màrius	McGraw-Hill	10:50
Don Quijote	McGraw-Hill	23.50
Cañas y barro	Planeta	12:00
Atlas de España	Plaza & Janés	17.00
Aplique SQL	Plaza & Janés	26.00

... y, así, obtener una fila de resultados por cada grupo. Es decir, la sentencia sería esta:

SELECT editorial, MAX(precio), MIN(precio), AVG(precio), SUM(precio), COUNT(*)
   FROM libros
   GROUP BY editorial

Esta consulta nos devolverá una fila por cada editorial, con el precio máximo, mínimo, medio, la suma de los precios y la cantidad de libros de esa editorial.

Expresiones en funciones de agregado

Las funciones de agregado pueden recibir expresiones, no sólo nombres de columnas. Por ejemplo, si quisiéramos calcular el beneficio de cada libro (precio - precio_compra), podríamos hacer:

SELECT editorial, MAX(precio – precio_compra)
FROM libros
GROUP BY editorial

Contar filas de un grupo

Si queremos contar las filas de cada grupo, podemos utilizar la función de agregado COUNT. Esta función cuenta las filas que cumplen una condición. Si no se le pasa ningún parámetro, cuenta todas las filas del grupo. Si se le pasa un nombre de columna, cuenta sólo aquellas filas donde ese campo no es NULL.

SELECT editorial, COUNT(*)
FROM libros
GROUP BY editorial

COUNT(precio): cuenta las filas del grupo donde el precio no es NULL.

SELECT editorial, COUNT(precio)
FROM libros
GROUP BY editorial

La sintaxis de la sentencia selecSELECT completa con la cláusula GROPU BY es:

SELECT ... /*Aquí podremos poner o bien los nombres de las columnas por las que estamos agrupando o bien funciones de agregado (max, min, avg, sum, count) o expresiones.*/
FROM ...
WHERE ...
GROUP BY ... /* Aquí pondremos el nombre de la columna (o columnas separadas por comas) por la que queremos agrupar. Es decir: todas las filas de ese grupo tendrán el mismo valor de esa columna. */

Cuidado con el uso de GROUP BY

Si utilizamos funciones de agregado, todos los demás campos de la cláusula SELECT deben aparecer también en la cláusula GROUP BY. Es decir: si agrupamos por editorial, no podemos mostrar el título del libro, ya que cada editorial puede tener varios títulos y no tendría sentido mostrar un título cualquiera de esa editorial.

SELECT editorial, titulo, MAX(precio)
FROM libros
GROUP BY editorial

Esto daría error porque estamos agrupando por editorial pero no por título. No se puede agrupar por una columna y mostrar otra que no esté agrupada.

Recordemos que si usamos funciones de agregado pero no ponemos el GROUP BY, sólo nos mostrará una única fila de resultados para toda la tabla:

SELECT MAX(precio), MIN(precio), AVG(precio), SUM(precio), COUNT(*), editorial
FROM libros

Como en este caso no estamos agrupando por la editorial, no tiene sentido que nos muestre la editorial, ya que mostraría el nombre de una editorial cualquiera de toda la tabla. No daría error, pero no tendría sentido.

MAX(precio)	MIN(precio)	AVG(precio)	SUMO(precio)	COUNTO(*)
26.00	10:50	17.00	136.0	8

links a W3Schools

Agrupación por más de una columna

Tabla alumnos

Supongamos que tenemos la siguiente tabla de alumnos:

ALUMNOS
núm	nombre	curso	grupo	pueblo	edad
1	Pep	1	A	Sueca	17
2	Pepa	1	A	Sueca	17
3	Pepito	1	A	Tabernas	18
4	Pepita	1	A	Tabernas	19
5	Pepot	1	B	Sueca	17
6	Pepota	1	B	Sueca	18
7	Pepi	1	B	Sueca	17
8	José	1	B	Tabernas	17
9	Josepa	2	A	Sueca	18
10	Josepet	2	En	Sueca	18
11	Josefa	2	A	Tabernas	21
12	Josepot	2	B	Tabernas	19

También podemos agrupar por más de una columna. En ese caso, cada grupo tendrá los mismos valores en cada una de esas columnas.

Cuantas más columnas ponemos en el group by, más grupos saldrán (pero con menos filas cada uno, claro).

Veámoslo con ejemplos de la tabla alumnos:

Número de alumnos por curso, máximo y mínimo de edad en cada curso

SELECT curso, count(*), min(edad), max(edad)
    FROM alumnos
    GROUP BY curso

curso	count(*)	min(edad)	max(edad)
1	8	17	19
2	4	18	21

Del curso 1º hay 8 alumnos y del curso 2º hay 4 alumnos

Número de alumnos por curso y grupo, máximo y mínimo de edad en cada curso y grupo

SELECT curso, grupo, count(*), min(edad), max(edad)
    FROM alumnos
    GROUP BY curso, grupo

curso	grupo	count(*)	min(edad)	max(edad)
1	A	4	17	19
1	B	4	17	18
2	A	3	18	21
2	B	1	19	19

En esta tabla podemos ver que del curso 1º, grupo En hay 4 alumnos y del curso 1º, grupo B hay 4 alumnos. Del curso 2º, grupo En hay 3 alumnos y del curso 2º, grupo B hay 1 alumno.

Número de alumnos por curso, grupo y pueblo, máximo y mínimo de edad en cada curso, grupo y pueblo

SELECT curso, grupo, pueblo, count(*), min(edad), max(edad)
    FROM alumnos
    GROUP BY curso, grupo, pueblo

curso	grupo	pueblo	count(*)	min(edad)	max(edad)
1	A	Sueca	2	17	17
1	A	Tabernas	2	18	19
1	B	Sueca	3	17	18
1	B	Tavermas	1	17	17
2	A	Sueca	2	18	18
2	B	Tabernas	1	19	19

Del curso 2, grupo A que sean de Sueca hay 2 alumnos

Cuidado con el uso de GROUP BY - no poner campos en la cláusula SELECT

Si utilizamos funciones de agregado, todos los demás campos de la cláusula SELECT deben aparecer también en la cláusula GROUP BY. Es decir: si agrupamos por curso, el curso debe aparecer en la cláusula SELECT.

Vamos a utilizar el primer ejemplo de antes pero sin poner el campo curso en la cláusula SELECT:

SELECT count(*), min(edad), max(edad)
    FROM alumnos
    GROUP BY curso

Esta consulta no da error pero obtenemos el siguiente resultado:

count(*)	min(edad)	max(edad)
8	17	19
4	18	21

EL resultado es correcto, pero no tiene sentido. Nos dice que hay 8 alumnos y 4 alumnos, pero no sabemos a qué curso pertenecen esos alumnos. La información no no es útil

Cuidado con el uso de GROUP BY - poner campos de más en la cláusula SELECT

Ahora vamos con este ejemplo, al contrario que el anterior ahora tenemos un campo en la cláusula SELECT nombre que no está en la cláusula GROUP BY:

SELECT curso, grupo, nombre, COUNT(*)
    FROM alumnos
    GROUP BY curso, grupo

Esto daría error porque estamos agrupando por curso y grupo pero no por nombre. No se puede agrupar por una columna y mostrar otra que no esté agrupada.

Si analizamos la consulta veremos que vuelve a no tener sentido. Por ejemplo, si agrupamos por curso y grupo sabemos que de 1º A hay 4 alumnos, pero ¿qué nombre queremos mostrar?¿de cuál de esos 4 alumnos? ¿del primero? ¿del último? ¿de uno al azar? No tiene sentido mostrar un nombre cualquiera de un grupo de alumnos.

EJERCICIOS. GROUP BY (BD liga1213)

Ejerccicio 1

Muestra de cada equipo: el código, sueldo máximo, mínimo, la suma de todos los sueldos, cuántos jugadores hay, de cuántos jugadores se conoce el sueldo, la media de sueldos entre los que sabemos el sueldo y la media de sueldos entre todos los jugadores.

Ejercicio 2

Muestra cuántos jugadores tiene cada equipo en cada posición.

Ejercicio 3

Goles marcados en total en cada jornada.

Ejercicio 4

Media de goles por partido en cada jornada.

Ejercicio 5

Goles marcados por el pichichi de cada equipo. Es decir: es necesario mostrar el código del equipo y los goles marcados por su máximo goleador.

Ejercicio 6

Goles marcados en total por cada equipo en casa.

Ejercicio 7

Goles que ha recibido en total a cada equipo como visitante.

Ejercicio 8

¿Cuántos partidos ha ganado cada equipo jugando en casa

La cláusula HAVING

Si la cláusula WHERE descartaba filas, la cláusula HAVING descarta grupos. Es decir: en la condición de filtrado del HAVING indicaremos qué debe cumplir un grupo para que no sea descartado. No puede haber cláusula HAVING si no existe GROUP BY. Importante tener en cuenta que el filtro de la cláusula HAVING se aplica después de que se hayan agrupado las filas. Es decir: la cláusula HAVING actúa sobre los grupos de filas y no sobre las filas individuales.

   SELECT ...
      FROM ...
      WHERE ...
      GROUP BY ...
      HAVING [condición_de_búsqueda]

Volvamos al ejemplo de la tabla de libros, recordemos:

consulta

SELECT editorial, 
        MAX(precio), 
        MIN(precio), 
        AVG(precio), 
        SUM(precio), 
        COUNT(*)
   FROM libros
   GROUP BY editorial

resultado de la consulta

editorial	precio máximo	precio mínimo	precio medio	suma de precios	cantidad de libros
Altaya	21.00	11.00	15.67	47.00	3
McGraw-Hill	23.50	10:50	17.00	34.00	2
Planeta	12:00	12:00	12:00	12:00	1
Plaza & Janés	26.00	17.00	21.50	43.00	2

Ahora modificamos la consulta SELECT de antes para que sólo muestre las editoriales que tienen más de un libro y que la media de sus precios sea mayor de 16 euros:

consulta con HAVING

SELECT editorial, 
        MAX(precio), 
        MIN(precio), 
        AVG(precio), 
        SUM(precio), 
        COUNT(*)
    FROM libros
    GROUP BY editorial
    HAVING COUNT(*) > 1 AND 
           AVG(precio) > 16

resultado de la consulta con HAVING

editorial	precio máximo	precio mínimo	precio medio	suma de precios	cantidad de libros
McGraw-Hill	23.50	10:50	17.00	34.00	2
Plaza & Janés	26.00	17.00	21.50	43.00	2

Cuidado con el uso de HAVING

Las condiciones sobre funciones de agregado NO deben ir en el WHERE porque no pueden aplicarse a cada fila de la tabla, sino a cada grupo de filas. Cuando la base de datos está filtrando las filas, aún no ha agrupado las filas, por lo que no puede aplicar la condición de búsqueda a los grupos. Por eso, si queremos filtrar grupos, debemos usar HAVING.

links a W3Schools

Clausula HAVING

Ejercicios HAVING

Ejercicio 1

Comprueba si hay algún nombre de jugador repetido. Es decir: es necesario mostrar el nombre del jugador y cuántas vueltas aparece pero sólo para aquellos jugadores que tengan el nombre repetido.

Ejercicio 2

Jornadas en las que se han marcado más de 35 goles. Debe aparecer el número de la jornada y la cantidad total de goles correspondiente.

Ejercicio 3

Queremos saber la media de posesión del balón de cada equipo jugando en casa de aquellos equipos en los que su mínima posesión jugando en casa es mayor de 40. Ordenado de mayor a menor posesión. La media de la posesión debe salir sin decimales.

Reglas para procesamiento de consultas de tabla única

Vemos los pasos que sigue el SGBD para procesar una sentencia SELECT:

Seleccionará todas las filas de la tabla que se encuentran en la cláusula FROM.
Si existe cláusula WHERE, aplicará su condición de búsqueda en cada fila de la tabla. Si para una fila la condición de búsqueda es TRUE, la seleccionará. Pero si es FALSE o NULL, la descartará.
Si existe cláusula GROUP BY, las filas seleccionadas anteriormente las clasifica en grupos (donde cada grupo tiene los mismos valores en los campos del GROUP BY).
Si hay HAVING, descarta a los grupos anteriores que no cumplen la condición de búsqueda del HAVING.
Calcula el valor de cada elemento de la cláusula SELECT para cada fila seleccionada (o bien, para cada grupo si había GROUP BY).
Si se especifica SELECT DISTINCT, elimina las filas duplicadas de los resultados que se hubiesen producido.
Si existe una cláusula ORDER BY, ordena los resultados de la consulta.

Estas reglas serán ampliadas posteriormente para incluir sentencias SELECT más complejas (con más de una tabla, etc.).

Combinación de resultados de consulta (UNION)

Podemos “unir” dos o más consultas en una sola. Esto es, a partir del conjunto de resultados de una SELECT y del conjunto de resultados de otra SELECT, podemos obtener un único conjunto de resultados.

Para ello, utilizamos la operación UNION. Esta operación combina los resultados de dos o más consultas en un único conjunto de resultados. Las consultas que se combinan deben tener el mismo número de columnas y las columnas deben ser del mismo tipo.

1a consulta: Lista todos los productos que valgan más de 200 €

consulta

SELECT código, nombre
   FROM artículos
   WHERE precio > 200

resultado de la consulta

CÓDIGO	NOMBRE
ACI	4100I
REI	2A44L
ACI	4100Z
REI	2A44R

2a consulta: Lista todos los productos que se hayan vendido por importe de más de 3.000€.

consulta

SELECT DISTINCT artículo, descripción
   FROM ventas
   WHERE importe > 3000

resultado de la consulta

ARTÍCULO	DESCRIPCIÓN
IMM	775C
REI	2A44L
REI	2A44R

Unión: Lista todos los productos que valgan más de 200 € o que se hayan vendido por importe de más de 3.000 €. Es decir: lista los productos que cumplan la primera condición y también aquellos que cumplan la segunda condición.

consulta con UNION

SELECT código, nombre
FROM artículos
WHERE precio > 200
UNION
SELECT DISTINCT artículo, descripción
FROM ventas
WHERE importe > 3000

resultado de la consulta con UNION

codigo	nombre
ACI	4100I
ACI	4100Z
IMM	775C
REI	2A44L
REI	2A44R

Algunas consideraciones sobre el UNION:

UNION quita los resultados duplicados. Si no queremos que los quite es necesario poner UNION ALL.

Se pueden poner más de dos SELECT, separadas por UNION:

SELECT * 
    FROM a
UNION
    ( SELECT * 
            FROM b 
        UNION 
            SELECT * 
            FROM c )

Las SELECT deben tener el mismo número de columnas y ser del mismo tipo.
Los nombres de columnas de las SELECT no tienen por qué ser igual. Si son distintos, el nombre de las columnas que se mostrarán en el resultado final serán las de la primera SELECT.
Ninguna de las SELECT puede tener la cláusula ORDER BY, pero se puede poner una al final de todo.

Ejercicios UNION

Ejercicio 1

Muestra la quiniela de la primera jornada (equipo casa, equipo fuera, 1x2). Este ejercicio ya se hizo con la función IF. Ahora hazlo sin usar esa función. Y ordenado por el código del equipo que juega en casa.

Ejercicio 2

Cuántos unos, cuántas y cuántos 2 en la primera jornada.

Ejercicio 3

Cuántos unos, cuantas xy cuántos 2 en cada jornada (ordenado por la jornada).

Ejercicio 4

¿Cuántos partidos le queda por jugar a cada equipo en casa y cuántos fuera? Muestra la información ordenada por equipo. Dentro de cada equipo, primero los de casa.

Ejercicio 5

Cuántos partidos ha ganado/empatado/perdido cada equipo jugando en casa/fuera. Ordenado por equipo. Así (da igual si aparecen primero los ganados o empatados o perdidos):

Verás que no salen las líneas en las que la cantidad de partidos es 0. No te preocupes. Para que salgan habría que usar subconsultas (aún no lo hemos visto).

Resumen de las consultas simples

La sentencia SELECT se utiliza para expresar una consulta SQL. Toda sentencia SELECT produce unatablaresultados que contiene una o más columnas y cero o más filas.
La cláusula FROM especifica lastablasque tienen los datos a recuperar en una consulta.
La cláusula SELECT especifica lascolumnasdatos a incluir en los resultados de la consulta, que pueden ser columnas de datos de la BD o columnas calculadas.
La cláusula WHERE selecciona lasfilasa incluir en los resultados aplicando una condición de investigación en las filas de la BD.
Una condición de búsqueda puede seleccionar filas mediante comparación de valores(<, >, = ...), mediante comparación de valor con un rango (BETWEEN) o un grupo de valores (IN), por correspondencia con un patrón de columna (LIKE) o por comprobación de valores nulos (IS NULL) .
Las condiciones de investigación simples pueden combinarse mediante AND, OR y NOT para formar condiciones de investigación más complejas.
La cláusula ORDER BY especifica que los resultados de la consulta deben ser ordenados en sentido ascendente o descendente, basándose en los valores de una o más columnas.
La operación UNION puede utilizarse dentro de una sentencia SELECT para combinar dos o más conjuntos de resultados y formar un único conjunto.

Ejercicios de la unidad 4.5

código	origen	precio
Tomates	del Mareny	2.50
Patatas	del Mareny	1.25
Manzanas	del Mareny	1.90
Cebollas	del Mareny	1.50

código	precio	fecha
Tomates	2.50	2015/7/9
Patatas	1.25	2015/9/4
Manzanas	1.90	2015/9/2
Cebollas	1.50	2016/1/9

codigo	nombre	país
1	Umberto Eco	Italia
3	Camilo J. Cela	España
4	Homero	Grecia
5	M. Cervantes	España

código_libro	código_socio	fecha_pre
0001	1	2015/09/02
0002	4	09/01/2016
0002	3	05/04/2015
0007	1	2015/09/02

cantidad	precio	(cantidad * precio) * 1.21
3	3.00	10.89
2	4.00	9.68
3	2.00	7.26
4	5.00	24.20

DQL (una tabla)

DQL (Data Query Language)

Introducción

La cláusula SELECT

Ejercicios (Funciones de agregado)

La cláusula FROM

La cláusula ORDER BY

Ejercicios ORDER BY

Resultados de consultas

Ejercicios resultados de consultas

Mostrar sólo las filas distintas (DISTINCT)

Ejercicios DISTINCT

La cláusula WHERE

Ejercicios WHERE EMPRESA

EJERCICIOS. WHERE LLIGA1213

cláusula GROUP BY

EJERCICIOS. GROUP BY (BD liga1213)

La cláusula HAVING

Ejercicios HAVING

Reglas para procesamiento de consultas de tabla única

Combinación de resultados de consulta (UNION)

Ejercicios UNION

Resumen de las consultas simples

Ejercicios de la unidad 4.5

Ejercicios WHERE `EMPRESA`

EJERCICIOS. WHERE `LLIGA1213`