Este documento discute funções SQL, incluindo funções de caracteres, números e datas. Ele explica como usar funções como LOWER, UPPER, SUBSTRING, LEN, SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN, GETDATE, DATEPART e DATEDIFF. Também cobre o uso de GROUP BY e HAVING para agrupar e filtrar dados agrupados.

1. Gerenciamento eGerenciamento e
Programação de Bancos deProgramação de Bancos de
DadosDados
Pitágoras Divinópolis
Profa. Andrea Alves
1

2. Funções SQL
 As funções SQL podem ser utilizadas
para
 Executar cálculos;
 Manipular saídas;
 Formatar Datas;

3. Tipos de Funções
 Caractere
 Número
 Data

4. Funções de Caractere
 Função de conversão de maiusculas
em minusculas:
 Lower, Upper
 Manipulação de Caracteres
 Substringt,Len

5. Funções de Caracter
 Lower (coluna) – Converte para
minusculas
 Upper (coluna) – converte para
maiusculas
 Substring (coluna, m, [n] )- retorna
caracteres a partir de m, n posições
 Len (coluna) – retorna o tamanho da
coluna

6. Exemplos
 select substring (nome_func,1,1)
from funcionario
 select lower (nome_func) from
funcionario
 select upper (nome_func) from
funcionario
 select len (nome_func) as ‘Tamanho',
nome_func from funcionario

7. Funções numéricas
 Sum – Soma valores de uma coluna específica
 Select sum (salario) from funcionario
 AVG – Retorna a média aritmética de uma
coluna
 select avg (nota) from nota
 Count – Conta o número de registros de uma
tabela
 Select count (codigo) from funcionario
 Max – Retorna o maior valor
 Select max(salario) from funcionário
 Min – Retorna o menor valor
 Select min(salario) from funcionario

8. Funções com datas
 GETDATE ( ) A função GETDATE retorna a
data e a hora atuais do sistema.
 SELECT GETDATE ( )
 DATEPART ( unidade , data ) A função
DATEPART retorna a parte especificada de uma
data como um inteiro. Observe os exemplos:
 SELECT DATEPART ( YEAR , '2006-01-02' )
 SELECT DATEPART ( MONTH , ‘2006-01-02' )
 SELECT DATEPART ( DAY , ‘2006-01-02' )

9. Funções com datas
 DATEADD ( unidade , numero_unid,data ) A
função DATEADD retorna uma nova data através
da soma do número de unidades especificadas
pelo valor unidade a uma data. Observe os
exemplos:
 SELECT DATEADD ( DAY ,6, ‘2006-02-01' )
 SELECT DATEADD ( MONTH ,6, '2006-02-01' )
 SELECT DATEADD ( YEAR ,6, '2006-02-01' )

10. Funções de data
 DATEDIFF ( unidade , data1,data2 ) A
função DATEDIFF calcula a diferença entre
as datas data2 e data1 , retornando o
resultado como um inteiro, cuja unidade é
definida pelo valor unidade . Observe os
exemplos:
 SELECT DATEDIFF ( DAY , ‘2006-01-01'
, ’2006-10-27' )
 SELECT DATEDIFF ( MONTH , ‘2006-01-
01' , ’2006-10-27' )
 SELECT DATEDIFF ( YEAR , ‘2006-01-
01' , ’2006-10-27' )

11. Exercícios
CodigoCargo Cargo Salário
1 Assistente Administrativo R$ 1.000,00
2 Operador de Telemarketing R$ 1.200,00
3 Recepcionista R$ 850,00
4 Programador Pleno R$ 2.500,00
5 Analista de Sistemas Sênior R$ 6.000,00

12. Exercícios
Codigo Nome Data admissão CodigoCargo
1 Helena de Morais Camargo
10/08/2007
2
2 Cássia Silva Mendes 05/06/2016 3
3 Roberto Gouveia Mattos 04/01/2015 5

13. Exercícios
1.Selecione todos os funcionários e seus
respectivos cargos
2.Mostre o maior e o menor salários da
empresa.
3. Selecione o total de recepcionistas
existentes na empresa
4. Selecione a média de salário dos
funcionários da empresa
5. Mostre a quantos dias os funcionários
trabalham na empresa

14. Clausula Group By
 A instrução SELECT possui duas cláusulas
poderosas, pouco compreendidas e usadas:
GROUP BY e HAVING.
 A cláusula GROUP BY organiza dados em
grupos, produzindo sumários. A cláusula
HAVING estabelece condições para listar esses
grupos. Dizemos que a cláusula HAVING está
para a cláusula GROUP BY, assim como a
cláusula WHERE está para o comando SELECT.
 A sintaxe do comando SELECT com as
cláusulas GROUP BY e HAVING é:
 SELECT <coluna(s)>
FROM <tabela>
WHERE <condições>
GROUP BY <coluna(s)>
HAVING <condições>

15. GROUP BY
 Considere a tabela
Projeto SistemaSistema PessoaPessoa HorasHoras
S1S1 P1P1 300300
S1S1 P2P2 200200
S1S1 P3P3 400400
S1S1 P4P4 200200
S1S1 P5P5 100100
S1S1 P6P6 100100
S2S2 P1P1 300300
S2S2 P2P2 400400
S3S3 P2P2 200200
S4S4 P2P2 200200
S4S4 P4P4 300300
S4S4 P5P5 400400

16. Funções de Agrupamento
 Desejamos saber o somatório de
horas totais por pessoa
 Apenas SUM(horas):
SELECT SUM(horas) FROM projeto;
HorasHoras
31003100
Foi conseguido o total de horas de toda tabela !!
Não o que foi pedido !!!

17. Funções de Agrupamento
 Entender por qual atributo será feita
a contagem.
 Desejamos saber o somatório de
horas totais por pessoa
 SELECT Pessoa,SUM(horas) FROM
projeto GROUP BY pessoa

18. Funções de agrupamento
 SELECT Pessoa,SUM(horas) FROM projeto GROUP
BY pessoa
SistemaSistema PessoaPessoa HorasHoras
S1S1 P1P1 300300
S1S1 P2P2 200200
S1S1 P3P3 400400
S1S1 P4P4 200200
S1S1 P5P5 100100
S1S1 P6P6 100100
S2S2 P1P1 300300
S2S2 P2P2 400400
S3S3 P2P2 200200
S4S4 P2P2 200200
S4S4 P4P4 300300
S4S4 P5P5 400400
P1 600
P2 1000
P3 400
P4 500
P5 500
SUM(horas)

19. Função de Agrupamento
 O resultado obtido pela sentença
 SELECT Pessoa,SUM(horas) FROM projeto GROUP BY
pessoa
 É o re-arranjo da tabela
base(projeto) em grupos de linhas :
 Um item para cada grupo distinto
(pessoa)
 Extração da parte correspondente e da
quantidade para cada um dos grupos

20. Função de agrupamento
 E se sobre os grupos obtidos na
consulta,
 SELECT Pessoa,SUM(horas) FROM
projeto GROUP BY pessoa
 ainda se desejar fazer um filtro
através de uma condição
 Como total de horas superior a 550
horas

21. Having
 A cláusula apropriada para tal
 SELECT Pessoa,SUM(horas) FROM
projeto GROUP BY pessoa HAVING
SUM(horas) >550
P1 600
P2 1000
P3 400
P4 500
P5 500
SUM(horas)
HAVING
SUM
(horas)
> 550
P1P1 600600
P2P2 10001000

22. Clausula Group By
 Imagine a tabela Vendas com os seguintes cam
 Cod_venda vendedor Data Valor
 1 Andrea 14/04 600
 2 Bento 15/04 1000
 3 Aguinaldo 18/04 1200
 4 José 17/04 1800
 5 Pedro 16/04 1400
 6 Aline 15/04 1600
 7 Maria 14/04 800

23. Exercícios
 1)Qual o total das vendas de cada
vendedor?
 2)Quantas vendas cada vendedor
fez?


24. Exercícios
 6)Qual a menor e a maior?
 7)Qual a média das vendas dos dias
15 e 17?
 8)Em quantos dias as vendas
superaram 3.000?
 9)Que vendedores fecharam mais
de 2 vendas?

25. Clausula Group By