Praktikum 8 Avaldised ja päringud

8.1 Andmed

Impordime tänaseks praktikumiks QGISi

• kihelkondade shapefile’i (EKI, Peeter Päll; erineb pisut Maa-ameti ruumiandmete lehel olevast andmestikust; on kasutusel nt eesti murrete korpuses),
  
• shapefile’i, mis sisaldab andmeid ei ole ja pole eituskonstruktsioonide leviku kohta eesti murretes Andrus Saareste 1955. aasta “Väikese Eesti murdeatlase” põhjal,
  
• CSV-faili, mis sisaldab andmeid ei ole ja pole suhtelisest sagedusest Eesti murrete korpuses. NB! Kodeering on UTF-8, välju eraldab semikoolon, esimesel real on tulbanimed ning koordinaatide infot failis ei ole. Eesti murrete korpus sisaldab transkribeeritud murdeintervjuude tekste 10 traditsiooniliselt murdealalt. Tekstid on suuremas jaos salvestatud 1960.-1970. aastatel. Korpusest on võimalik teha päringuid nii sõnajärjendite kui ka märksõnade põhjal, et näha näiteks, milline on erinevate keelendite sagedusjaotus eri piirkondade murdetekstides.

Joonis 8.1: Lisatud kihid

Kui soovid võrrelda, kuidas EKI kihelkondade kaart klapib Maa-ameti kihelkondade kaardiga, võid taustaks panna veel WMS-i või WFS-i kaudu Maa-ameti ajaloolise haldusjaotuse kaardi: https://teenus.maaamet.ee/ows/wms-ajalooline-haldus?.

Ei ole ja pole tunduvad eesti keeles paljudes kontekstides ekvivalentsed, samatähenduslikud ja sama funktsiooniga variandid. Sellel varieerumisel on aga ka oma murdetaust: mõned murded eelistavad analüütilist ei ole konstruktsiooni, teised sünteetilist pole konstruktsiooni, ehkki tegemist ei ole selgelt kategooriliste eelistustega (“kasutan ainult üht ja mitte kunagi teist”).

8.2 Avaldised

Avaldised (expressions) on tehted ja vormelid, mille abil hõlpsalt muuta atribuutide väärtusi, luua uusi (virtuaalseid) atribuute või kihte, andmetest alamhulki välja filtreerida, teha statistikat jne. Avaldiste abil saab andmeid QGISis mitmekülgsemalt analüüsida ning visualiseerida.

Avaldisi saab QGISis kasutada mitmes kohas, näiteks

• objektide valimiseks Select Features by Expression tööriista abil ,
  
• objektide valimiseks atribuuttabeli alumisest vasakust nurgast Advanced Filter (Expression) ,
  
• atribuutide muutmiseks ja lisamiseks Field calculator’is ,
  
• päringute tegemiseks Query builder’is (Layer Properties → Source → Query Builder) ,
  
• päringute tegemiseks Database Manager’is (Database → DB Manager) ,
  
• sümbolite, siltide või paigutuse parameetrite muutmisel (Symbology)
  
• jne.

Avaldisi saab eeldefineeritud funktsioonide abil koostada niisiis mitmeks erinevaks otstarbeks, vaata ülevaadet QGISi juhendist. Sealjuures saab üht ja sama asja teha sageli erineval moel.

Oleme juba lihtsate avaldistega kokku puutunud, kui arvutasime eelmisel korral digiteeritud polügoonide pindala (7.13): round($area / 10000, 2).

Vaatame sel korral harjutuste ja ülesannete toel lähemalt operaatoreid (Operators), matemaatilisi funktsioone (Math), tingimuslauseid (Conditionals) ning teksti muutmise võimalusi (String).

Operaatorid ja funktsioonid, millega tänases praktikumis kokku puutume, on

• -: lahuta ühest väärtusest teine;
  
• >: leia, kas üks väärtus on suurem kui teine (tagastab 1 (TRUE) või 0 (FALSE));
  
• >=: leia, kas üks väärtus on suurem kui teine või sellega võrdne (tagastab 1 (TRUE) või 0 (FALSE));
  
• IS: mingi (atribuudi) väärtus peab olema mingi kindel väärtus (sama, mis =, tagastab 1 (TRUE) või 0 (FALSE));
  
• IS NOT: mingi (atribuudi) väärtus ei tohi olla mingi kindel väärtus (sama, mis !=, tagastab 1 (TRUE) või 0 (FALSE));
  
• ILIKE: kas mingi (atribuudi) väärtus vastab mingile kindlale mustrile (tõstutundetu)? (tagastab 1 (TRUE) või 0 (FALSE));
  
• OR: operaator VÕI (tagastab 1 (TRUE) või 0 (FALSE));
  
• if(tingimus, kuikehtib, kuieikehti): kui kehtib mingi tingimus, määratakse mingi väärtus, kui ei kehti, siis mingi muu väärtus (sama, mis CASE ... WHEN ... THEN ... ELSE ... END);
  
• length(tekst): leia mingi teksti/sõne pikkus tähemärkides;
  
• replace(tekst, midaasendada, millegaasendada): asenda tekst või selle mingi osa muu tekstiga;
  
• regexp_replace(tekst, midaasendada, millegaasendada): asenda tekst või selle mingi osa muu tekstiga, kasutades regulaarvaldisi.

8.3 Harjutused avaldistega

Harjutus 1: operaatorid objektide valimiseks

Kasutame valiku tööriista (Select Features by Expression), et teha aktiivseks kõik need kihelkondade polügoonid, millel on midagi kirjutatud tulpa Problem (nt selleks, et hakata parandustega tegelema).

• Kõikide atribuutide/tulpade nimed ja tüübid saab kätte jaotisest Fields and Values. Nupp All Unique näitab atribuudi kõiki eri väärtuseid, nupp 10 Samples sellest kuni kümmet esimest eri väärtust. Topeltklikk atribuudi nimel liigutab jutumärkide vahel oleva atribuudi vasakul asuvasse avaldise kasti. Avaldiste kastis viidataksegi topeltjutumärkidega atribuuttabeli mingile tunnusele (= tulbanimele), ühekordsete jutumärkidega mingitele tekstilistele väärtustele (nt kui küsime tulbast Parish_id Pühalepa kihelkonna rida, siis peaksime kirjutama avaldise "Parish_id" = 'Phl' või "Parish_id" IS 'Phl').
  
• Jaotuse Operators alt leiame terve hulga sümboleid, mille abil teha nt arvutustehteid, võrdlustehteid või tekstitöötlust, sh vajamineva operaatori IS NOT.
  
• Tahame leida niisiis atribuuttabelist neid ridu, kus tulp Problem ei ole tühi: "Problem" IS NOT NULL.
  
• Vajutame nupul Select Features.

Joonis 8.2: Probleemsed kihelkonnad

Harjutus 2: tingimuslaused uute atribuutide/tunnuste loomiseks

Kasutame väljakalkulaatori tööriista (Field Calculator), et lisada ei ole/pole atlase levikuandmetesse virtuaalne (st ajutine) tekstiatribuut nimega saj19, kus oleks väärtus jah ridadel, kus keelejuhi sünniaeg on väiksem kui aasta 1900, ei, kui keelejuhi sünniaeg on hilisem, ja ei tea, kui keelejuhi sünniaega pole märgitud. Virtuaalse atribuudi lisamiseks valime Field Calculator’is Create a new field → Create virtual field, atribuudi nimeks paneme saj19, atribuudi tüübiks valime Text (string).

• Siin läheb vaja tingimuslauseid jaotises Conditionals. Kasutame siin funktsiooni if, mille järel sulgude sees komadega eraldatult tuleb anda esmalt tingimus (“Kas tulbas SaKJSynd olev arv on väiksem kui 1900?”), seejärel väärtus juhul, kui tingimus vastab tõele, ning lõpuks väärtus juhul, kui tingimus ei vasta tõele: if("SaKJSynd" < 1900, 'jah', 'ei').
  
• Meil on aga atribuuttabelis ka sellised read, kus keelejuhi sünniaeg võrdub 0-ga või on NULL, sest see pole teada. Meil oleks oluline märkida ära, et nende puhul me tegelikult sünniaega hinnata ei oska: if("SaKJSynd" IS 0 OR "SaKJSynd" IS NULL, 'ei tea', if("SaKJSynd" < 1900, 'jah', 'ei')):
  • Kui tulbas SaKJSynd on väärtus 0 VÕI polegi midagi (NULL),
    
  • märgi tulpa saj19 väärtus ei tea,
    
  • vastasel juhul
    • kui tulbas SaKJSynd on väärtus, mis on väiksem kui 1900,
      • märgi tulpa saj19 väärtus jah,
        
    • vastasel juhul väärtus ei.

Joonis 8.3: Uue tulba tekitamine

Harjutus 3: tekstiavaldised sümbolite kujundamiseks (1)

Värvime kihelkonnad selle järgi, kui mitu tähte nende nimes on, aga nii, et me ei pea atribuuttabelisse selleks eraldi tunnust looma.

• Valime kihelkondade kihi Symbology jaotise alt Graduated ja Value puhul ühe konkreetse tunnuse nime valiku asemel vajutame lahtri kõrval olevat avaldise sümboliga nuppu .
  
• Kihelkondade nimed on tulbas Name. Teksti/sõne pikkuse leidmiseks on jaotise String all funktsioon length: length("Name").
  
• Lisame ka sildid, et kontrollida, kas värvilegend peab paika.
  
• Alloleva kaardi saamiseks teeme veel mõned kujunduslikud sammud:
  • Symbology → Graduated → Symbol → Simple Fill:
    • muudame polügoonide piirjoonte (Stroke) läbipaistvust 16% peale;
      
    • teeme linnukese Draw effects valiku ette ja vajutame kollasel tähekesel,
      
    • seal omakorda teeme linnukese Drop Shadow ette, valime varju ulatuseks (Offset) 135 kraadi ja 1 mm, udustamise raadiuseks (Blur radius) 2 mm ning Blend mode väärtuseks Normal.
      
  • Symbology → Labels:
    • muudame teksti suurust väiksemaks (Text → Size → 5 points);
      
    • joonistame teksti ümber pooleldi läbipaistva puhverala (Buffer → Draw text buffer → Opacity = 50%);
      
    • muudame siltide paigutuse nurga alla (Placement → General Settings → Mode = Free (Angled));
      
    • näitame kõiki (ka kattuvaid) silte (Rendering → Overlapping labels → Mode = Allow Overlaps without Penalty, vanemates QGISi versioonides Rendering → Show all labels for this layer (including colliding labels)).

Joonis 8.4: Kihelkonnad vastavalt nende nimede pikkusele

Harjutus 4: tekstiavaldised sümbolite kujundamiseks (2)

Toome värvi ja/või sümboliga esile ainult need “ei ole”-“pole” andmestiku punktid, mille asustusüksuse nime alguses või lõpus on Jõe-/-jõe või Järve-/-järve. Teised punktid värvime halliks ja teeme läbipaistvamaks. Need punktid, millel asulanime atribuuttabelis ei ole, jätame jooniselt välja.

• Asendame esmalt ő-sümbolid tulbas ANIMI õ-tähtedega:
  • Selleks saame Field Calculator’is uuendada olemasolevat atribuuti ANIMI (Update existing field) regulaaravaldise abil (String → replace): replace("ANIMI", 'ő', 'õ').
    
• Valime nüüd punktide kihi Symbology alt Categorized ja Value puhul vajutame jälle avaldise sümboliga nuppu.
  • Saame kasutada näiteks operaatorit ILIKE: "ANIMI" ILIKE '%jõe%' OR "ANIMI" ILIKE '%järve%'.
    
  • Selles avaldises ütleme, et kujunda mingit moodi ainult need punktid, mille ridadel atribuuttabelis on tulbas “ANIMI” järjend Jõe või jõe (ILIKE on tõstutundetu) sõna alguses, lõpus või keskel (sümbol % märgib ükskõik mis sümboleid ükskõik kui palju, sh ka 0 sümbolit), samamoodi järve kohta.
    
  • Märgime sellised objektid näiteks tähekestega ja muud punktid, mis avaldisele ei vasta, helehalliks.
    
• Lisame sama avaldist kasutades ka sildid ainult valitud punktidele: if("ANIMI" ILIKE '%jõe%' OR "ANIMI" ILIKE '%järve%', "ANIMI", NULL).
  
• Võime lisada alla veel Maa-ameti fotokaartide WMS-teenusest värvilise reljeefvarjutuse (6 vreljeef), et vaadata, kas leitud kohanimed ka päriselt veekogude ääres on.

Joonis 8.5: Jõe- ja järvenimelised asulanimed

8.4 Päringud

Lisaks eeldefineeritud funktsioonidele saab QGISis kasutada ka SQL-i päringuid, näiteks:

• Ridade ja tulpade valimine
  • SELECT tulp FROM andmestik;
    • vali andmestikust ainult üks tulp
      
  • SELECT tulp1, tulp2 FROM andmestik;
    • vali andmestikust kaks tulpa
      
  • SELECT DISTINCT tulp FROM andmestik;
    • vali andmestikust tulba unikaalsed väärtused
      
  • SELECT * FROM andmestik;
    • vali andmestikust kõik tulbad ja read
      
  • SELECT * FROM andmestik WHERE tulp = ‘Mingi väärtus’;
    • vali andmestikust kõik tulbad ja read, kus tulbas ‘tulp’ on väärtus ‘Mingi väärtus’
      
  • SELECT tulp1, tulp2 FROM andmestik WHERE tulp1 > 50 AND tulp2 ILIKE ‘%St%’;
    • vali andmestikust tulbad ‘tulp1’ ja ‘tulp2’ ning ainult sellised read, kus tulp1 väärtused on suuremad kui 50 ja kus tulp2s on lahtris kuskil tähejärjend ‘St’
      
• Muutmine
  • UPDATE andmestik SET tulp = ‘Mingi uus väärtus’ WHERE tulp = ‘Mingi vana väärtus’;
    • uuenda andmestikku nii, et sea tulba ‘tulp’ väärtuseks ‘Mingi uus väärtus’ nendel ridadel, kus tulba ‘tulp’ väärtus on praegu ‘Mingi vana väärtus’
      
  • UPDATE andmestik SET tulp = ‘Mingi uus väärtus’ WHERE id = 8;
    • uuenda andmestikku nii, et sea tulba ‘tulp’ väärtuseks ‘Mingi uus väärtus’ sellel real, kus id väärtus on 8
      
• Lisamine
  • INSERT INTO andmestik (tulp1, tulp2, tulp3, tulp4) VALUES (‘tulp1 väärtus’, ‘tulp2 väärtus’, ‘tulp3 väärtus’, ‘tulp4 väärtus’);
    • sisesta andmestikku üks rida, kus tulpadesse ‘tulp1’, ‘tulp2’, ‘tulp3’ ja ‘tulp4’ lähevad vastavalt väärtused ‘tulp1 väärtus’, ‘tulp2 väärtus’, ‘tulp3 väärtus’ ja ‘tulp4 väärtus’
      
• Kustutamine
  • DELETE FROM andmestik WHERE tulp = ‘Mingi väärtus’;
    • kustuta andmestikust read, kus tulbas ‘tulp’ on väärtus ‘Mingi väärtus’
      
• Järjestamine
  • SELECT tulp1, tulp2, tulp3 FROM andmestik ORDER BY tulp1;
    • vali andmestikust ainult tulbad ‘tulp1’, ‘tulp2’ ja ‘tulp3’ ning järjesta uus andmestik ‘tulp1’ väärtuste järgi (vaikimisi väiksemast suuremani või A-st Z-ni)
      
  • SELECT tulp1, tulp2, tulp3 FROM andmestik ORDER BY tulp1, tulp2;
    • vali andmestikust ainult tulbad ‘tulp1’, ‘tulp2’ ja ‘tulp3’ ning järjesta uus andmestik ‘tulp1’ ning siis ‘tulp2’ väärtuste järgi
      
• Grupeerimine
  • SELECT tulp1, tulp2 FROM andmestik GROUP BY tulp1;
    • vali andmestikust tulbad ‘tulp1’ ja ‘tulp2’ ning grupeeri andmed ‘tulp1’ unikaalsete väärtuste järgi
      
  • SELECT tulp1, tulp2 FROM andmestik WHERE tulp1 = ‘Mingi väärtus’ GROUP BY tulp2;
    • vali andmestikust tulbad ‘tulp1’ ja ‘tulp2’ ning ainult read, kus tulbal ‘tulp1’ on väärtused ‘Mingi väärtus’, grupeeri saadud tabel ‘tulp2’ unikaalsete väärtuste järgi

8.5 Harjutus päringutega

SQL-i päringuid saab QGISis teha nt DB Manager tööriistaga (ülamenüüs Database → DB Manager). Mõned SQL-i funktsioonid (nt UPDATE) töötavad ainult “päris” andmebaasiformaatidega, nt GeoPackage’i failidega (kui need on ka GeoPackage’ina sisse loetud, mitte lihtsalt vektorfailidena).

DB Manageris valime praegu virtuaalsete kihtide alt kihelkondade polügoonide kihi, valime ülevalt menüüst SQL Window ja kirjutame kasti päringu (asendame punktiirid sobivate väärtustega).

1. Valime kihelkondade andmestikust ainult eestikeelse murrete nimede tulba ja salvestame selle eraldi kihil.
   • SELECT ... FROM ...;
     
   • Kui tahame uuele kihile saada kaasa ka polügoonide andmeid, peame valima “eraldi tulbana” ka kihi geomeetria, mis on enamasti kujul geometry: SELECT ..., geometry FROM ...;
     
   • Vajutame Execute, teeme linnukese Load as new layer ette ja vajutame Load.
     
2. Valime kihelkondade andmestikust kõik tulbad, aga ainult need Võru murde kihelkondade read, kus kihelkonna pindala on suurem kui kõikide eesti kihelkondade keskmine pindala.
   • SELECT ... FROM ... WHERE ... = '...' AND ... > (SELECT AVG(...) FROM ...);
     
3. Leiame murdealade kogupindalad.
   • SELECT ..., SUM(...) AS pindala FROM ... GROUP BY ...;

8.6 Ülesanded

8.6.1 Ülesanne 1: “ei ole”/“pole” suhtelised sagedused murdekorpuses

Värvime kihelkondade polügoonid selle põhjal, kui palju neis kasutatakse murdekorpuse (!) andmete põhjal protsentuaalselt eituse varianti ei ole (vs. pole). Need suhtelised sagedused on tabelis eiole_pole_mk_props.csv, aga selle tabeliga ei ole seotud mingeid koordinaate. Peame niisiis ühendama tabeli mingi tunnuse alusel (nt kihelkondade nimede järgi) olemasolevate ruumiandmetega.

• Teeme esmalt virtuaalse koopia kihelkondade kihist (nimetame selle nt kihelkonnad2). Nõnda ei mõjuta see, mida edasi teeme, meie algandmestikku. Kui muudaksime otse kihelkondade kihti, salvestaksime originaalandmed üle. Koopia tegemiseks on palju viise, ent harjutamise mõttes kasutame selleks siin SQLi päringut.
  • Layer → Create Layer → New Virtual Layer: nimetame kihi nimega kihelkonnad2, Query väljale kirjutame SELECT * FROM kihelkonnad ja vajutame Add;
    
• Ühendame andmestiku eiole_pole_mk_props kihiga kihelkonnad2. Esmalt kontrollime, kas ühendamine võiks üldse korralikult õnnestuda, st kas mõlemas kihis viidatakse samadele kihelkondadele ühtmoodi. Selleks, et leida kihelkonnad/murrakud, mis on kahele kihile ühised, saab kasutada SQLi päringut SELECT Murrak FROM eiole_pole_mk_props INTERSECT SELECT Parish_id FROM kihelkonnad2;. Selleks, et leida aga kihelkonnad, mida teises andmestikus ei ole, võib kasutada päringut SELECT Murrak FROM eiole_pole_mk_props EXCEPT SELECT Parish_id FROM kihelkonnad2;. Kasutame päringu tegemiseks DB Manageri. Kui oleme vajutanud nupul Execute, väljastatakse alumisse aknasse need murrakute nimed, mis on küll andmestikus eiole_pole_mk_props tulbas Murrak, ent mida ei ole sellisel kujul andmestikus kihelkonnad2 tulbas Parish_id.

Joonis 8.6: Vigase kihelkonnanime tuvastamine

• Parandame CSV-kihis selle murraku nime, mis ei sisaldu kihelkondade shapefile’is. Kuna CSV-faili atribuute muuta ei saa, lisame kihile uue virtuaalse atribuudi Murrak2, kus asendame vigase nime õigega (kasutame if-tingimuslauset).

Joonis 8.7: Uue virtuaalse atribuudi loomine

• Lisame kihile kihelkonnad2 ei ole/pole kasutamise sagedusandmed. Kasutame andmestike ühendamiseks vastavalt Parish_id ja Murrak2 tulpasid.
  • Teine moodus kihte ühe tunnuse alusel ühendada on nii, kui valime Processing → Toolbox → Vector general → Join attributes by field value. Erinevus tavalise Join-funktsiooniga on selles, et tekib uus kiht (vaikimisi nimega Joined layer).
    
• Värvime ei ole/pole proportsioonide infoga täiendatud kihi kihelkonnad2 polügoonid vastavalt ei ole suhtelisele sagedusele kihelkonnas/murrakus nii, et viirutatult oleksid märgitud ka kihelkonnad, millest murdekorpuse sagedusinfot ei ole (vaikimisi klassifitseerides neid kihelkondi enam üldse ei näidataks). Selleks peab kasutama reeglipõhist sümboloogiat. Nendele kihelkondadele, kust infot on, teeme 5 sagedusklassi (0-0.2, 0.2-0.4, 0.4-0.6, 0.6-0.8 ja 0.8-1.0).

Joonis 8.8: Reeglipõhine polügoonide värvimine

8.6.2 Ülesanne 2: “ei ole”/“pole” murdeatlase levikuandmed

• Lisame joonisele ka murdeatlase punktandmed ning eristame punktide välimuse selle järgi, kas tegemist on ei ole või pole variandiga.
  
• Kuna praegu on keelendi tulbas igasuguseid variante, nt põle, ei (äi) ole, ole ei (õi), ei (äi, öi) pole, siis peaks esmalt looma ühe binaarse (ainult kahe võimaliku väärtusega) atribuudi, kus oleksid ainult väärtused ei ole ja pole.
  
• Selleks filtreerime (paremklikk → Filter) kihist 30_ei_ole välja ainult need read, kus keelendi info on olemas ("Keelend" IS NOT NULL) ning lisame selle atribuuttabelisse Field Calculator’i abil uue virtuaalse atribuudi/tulba nimega Keelend2, kuhu paneme väärtuse pole siis, kui keelendi tulbas esineb p-täht, ja ei ole siis, kui ei esine (see tähendab, et ka nt ei pole klassifitseeritakse pole-ks). Kasutame if-tingimuslauset ja ILIKE-operaatorit: if("Keelend" ILIKE '%p%', 'pole', 'ei ole').

Joonis 8.9: Binaarse virtuaalse tunnuse loomine

• Valime binaarsele keelendile vastava sümboli ja värvi.

Joonis 8.10: Korpuse ja atlase andmed eituskonstruktsioonide ei ole ja pole sagedusest ja levikust

8.6.3 Ülesanne 3: “ei ole”/“pole” selged eelistused

• Teeme kihist kihelkonnad2 duplikaadi nimega kihelkonnad3 (paremklikk → Duplicate Layer ja uuel kihil paremklikk → Rename Layer).
  
• Kasutades reeglipõhist polügoonide värvimist, kuvame kihil kihelkonnad3 värviliselt ainult kihelkonnad, mille puhul ei ole ja pole proportsioonide absoluuterinevus on vähemalt 0,5. Ülejäänud polügoonidele (sh puuduvatele väärtustele) määrame halli värvi.

Joonis 8.11: Suured sageduserinevused

• Nüüd muudame reegleid nii, et kihelkonnad, mille puhul ei_ole ja pole suur vahe on negatiivne (-0,5 või vähem), on punased, ja need, mille vahe on positiivne (0,5 või suurem), on sinised.

Joonis 8.12: ei ole ja pole konstruktsioonide eelistused murrakutes

8.6.4 Ülesanne 4: tekstiatribuutide muutmine

• Muudame kihil kihelkonnad3 eestikeelsete murrete nimetustes kõik Setu murded Seto murreteks, kasutades if-tingimuslauset. Salvestame uued nimed uude tulpa Murre.

Joonis 8.13: Setu murre Seto murdeks

• Muudame nüüd kihil kihelkonnad3 ingliskeelsete murrete nimetustes kõik Setu murded Seto murreteks, kasutades CASE-tingimuslauset. Salvestame uued nimed uude tulpa Dialect.

Joonis 8.14: Setu murre Seto murdeks (2)

• Leiame kihil kihelkonnad3 kõik kihelkondade nimed, mille saksakeelne nimi algab lühendiga St. ning muudame lühendi Sankt’iks, kasutades regulaaravaldist. Salvestame uued nimed uude tulpa nimega Saksakeelne_nimi.

Joonis 8.15: St. muutmine Sankt’iks

• Leiame kõik kihelkonnad, mille nimed lõppevad la-ga (nt Ambla) ja asendame need lõpud uues tulbas nimega “Kihelkond” LA-ga (AmbLA), kasutades regulaaravaldist: regexp_replace("Name", '(.*)la', '\\1LA'). Siin ütleme, et
  • tulba Name kõikides sõnades,
    
  • mis algavad mis iganes sümboliga (nt tähega, numbriga, kirjavahemärgiga, tühikuga) .,
  • mida esineb ükskõik mitu korda * (nt Kei, Viga, Amb, Halja)
    
  • ja kus sellele millele iganes mitu iganes korda järgneb järjend la,
    
  • jäta alles see esimene \\1 (ja siin ainus) grupeeritud osa (.*) enne la-d,
    
  • aga grupeeritud osa lõpus asenda järjend la järjendiga LA.

Põhimõtteliselt võiksime kasutada DB Manageris ka UPDATE CASE WHERE lauseid, ent kuna ükski meie kihtidest ei ole QGISi jaoks päris andmebaas, siis saame teha DB Manageris ainult päringuid, aga tabelit muuta ei saa. Saame aga eksportida mõne virtuaalse kihi näiteks GeoPackage-formaadis failina ning seda uuesti sisse lugedes saame andmestikku DB Manageris ka SQL-lausete abil muuta.