BAZY DANYCH. Wykłady dla studentów Wydziału Matematyki i Informatyki UAM. Dr inż. Anna Stachowiak B4-27

Transkrypt

1 BAZY DANYCH Wykłady dla studentów Wydziału Matematyki i Informatyki UAM Dr inż. Anna Stachowiak aniap@amu.edu.pl B4-27

2 Wprowadzenie

3 Plan wykładu Informacje organizacyjne Przegląd poruszanych zagadnień na przedmiocie Bazy danych Pojęcie bazy danych Rola systemu zarządzania bazą danych

4 Informacje organizacyjne Przedmiot Bazy Danych obejmuje: wykład zakończony egzaminem laboratoria Kontakt i materiały: Anna Stachowiak pokój B4-27 aniap@amu.edu.pl

5 Informacje organizacyjne c.d. Literatura H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, J. Widom, " Systemy baz danych. Kompletny podręcznik. Wydanie II ", Helion 2011 R. Elmasri, S. B. Navathe "Wprowadzenie do systemów baz danych", Helion 2005 C. J. Date Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT 2000 M. Lis, SQL. Ćwiczenia praktyczne", Helion 2011 Itzik Ben-Gan "Microsoft SQL Server Optymalizacja kwerend T-SQL przy użyciu funkcji okna" Joe Celko "SQL zaawansowane techniki programowania" Dan Tow "SQL. Optymalizacja" Inne źródła:

6 Motywacja Harvard Business Review (10/2012): Data Scientist is the sexiest job of the 21st century. data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century Data Scientist Data Researcher Data Developer Data Architect Database Administrator Data Engineer Data Analyst Data Modeler Data Steward Data Officer

7 Motywacja

8 Skąd się biorą i czym są dane Dane wszystko, co może być przetwarzane umysłowo/komputerowo Zalew danych 3 miliony maili na sekundę 15 milionów aukcji na Allegro

9 Cel od danych do wiedzy Składowanie danych Przetwarzanie danych Statystyka Algorytmy eksploracji danych Wizualizacja danych i raportowanie

10 Dane informacja wiedza mądrość 559 Dane fakty: liczby, znaki, obrazy, dźwięki,

11 Dane informacja wiedza mądrość cena butów [zł] Informacja + interpretacja 559 Dane fakty: liczby, znaki, obrazy, dźwięki,

12 Dane informacja wiedza mądrość drogo! Wiedza + doświadczenie cena butów [zł] Informacja + interpretacja 559 Dane fakty: liczby, znaki, obrazy, dźwięki,

13 Dane informacja wiedza mądrość poczekam na przecenę Mądrość + wykorzystanie drogo! Wiedza + doświadczenie cena butów [zł] Informacja + interpretacja 559 Dane fakty: liczby, znaki, obrazy, dźwięki,

14 Dane informacja wiedza mądrość poczekam na przecenę drogo! Mądrość + wykorzystanie Wiedza + doświadczenie c z ł o w i e k cena butów [zł] 559 Informacja + interpretacja Dane fakty: liczby, znaki, obrazy, dźwięki, k o m p u t e r

15 Plan przedmiotu Bazy danych Aplikacje bazodanowe Współbieżny dostęp użytkowników Transakcje ACID Autoryzacja SQL Język SQL select pesel, nazwisko from Kursanci where adres = 1 Optymalizacja zapytań SQL Organizacja fizyczna Indeksy Strojenie bazy danych Odporność na awarie Model relacyjny Kursanci Adresy Normalizacja Projektowanie koncepcyjne Diagramy ER pesel nazwisko kursant id adres miasto wojewodztwo

16 Czym jest baza danych Baza danych - zbiór danych zapisanych zgodnie z określonymi regułami Baza danych zatem: odzwierciedla fragment świata rzeczywistego, ma określone znaczenie zawiera spójny i trwały zbiór danych ma określony cel i odbiorców jest zorganizowana zgodnie w wybranym modelem baza danych = dane + schemat

17 Baza danych c.d. Każda baza danych posiada: źródło danych użytkowników zainteresowanych jej zawartością związek z reprezentowaną rzeczywistością

18 Schemat i stan bazy danych Schemat bazy danych to opis bazy danych: struktura rekordów, typy danych, związki, ograniczenia; nie zmienia się często Stan bazy danych to informacje przechowywane w bazie danych w konkretnym momencie czasu

19 Czy sama baza danych wystarczy? Użytkownik bazy danych chciałby:

20 Czy sama baza danych wystarczy? Użytkownik bazy danych chciałby: przechowywać dużą liczbę danych tworzyć i uwzględniać powiązania między danymi szybko uzyskiwać różnorodną informację kontrolować poprawność wprowadzanych danych udostępniać dane innym osobom zapewnić danym bezpieczeństwo

21 System zarządzania bazą danych System zarządzania bazą danych (SZBD) (Database Management System DBMS) jest zbiorem programów umożliwiających tworzenie i utrzymywanie bazy danych SZBD = dane + schemat + programy

22 System zarządzania bazą danych Zadania SZBD: definiowanie bazy danych: określanie typów i i struktury danych oraz ograniczeń, wspomaganie procesu projektowania i utrzymywania bazy danych konstruowanie bazy danych: fizyczne zapamiętanie danych na nośniku obsługiwanym przez SZBD manipulowanie bazą danych: generowanie (optymalnych) zapytań do bazy, uaktualnianie danych udostępnianie bazy danych: umożliwia operowanie na danych wielu użytkownikom (współbieżność); zapewnienie spójności danych; odporność na błędy i anomalie (transakcje) ochrona bazy danych: ochrona systemowa (odporność na awarie) i zabezpieczenia (autoryzacja dostępu) udostępnianie metadanych: dane o danych, strukturach dostępu, użytkownikach i ich prawach konserwowanie bazy danych

23 SZBD w systemie informatycznym

24 Model danych Obiekty ze świata rzeczywistego są reprezentowane w bazie danych za pomocą tzw. modelu danych. Przykłady modeli danych: Hierarchiczny Sieciowy Relacyjny Obiektowy Obiektowo-relacyjny Semistrukturalny (XML)

25 Przykłady Model hierarchiczny Model sieciowy

26 Przykłady Model relacyjny

27 Przykłady

28 Przykłady

29 Przykłady XML <XML> <projekt id="10" nazwa="e-learning"> <stawka>100</stawka> <kierownik> "Różycka" </kierownik> <pracownicy> <pracownik nazwisko="różycka" stanowisko="profesor"></pracownik> <pracownik nazwisko="andrzejewicz" stanowisko="adiunkt"></pracownik> <pracownik nazwisko="wróbel" stanowisko="techniczny"></pracownik> </pracownicy> </projekt> <projekt id="20" nazwa="web service"> <stawka>90</stawka> <pracownicy> <pracownik nazwisko="mielcarz" stanowisko="profesor"></pracownik> <pracownik nazwisko="mikołajski" stanowisko="doktorant"></pracownik> <pracownik nazwisko="wróbel" stanowisko="techniczny"></pracownik> </pracownicy> </projekt> </XML>

30 Przykłady JSON { } "projekt":[ {"id": 10, "nazwa": "e-learning", "stawka": 100, "kierownik": "Różycka", "pracownicy":[ {"nazwisko": "Różycka", "stanowisko": "profesor"}, {"nazwisko": "Andrzejewicz", "stanowisko": "adiunkt"}, {"nazwisko": "Wróbel", "stanowisko": "techniczny"}, ]}, {"id": 20, "nazwa": "web service", "stawka": 90, "pracownicy":[ {"nazwisko": "Mielcarz", "stanowisko": "profesor"}, {"nazwisko": "Mikołajski", "stanowisko": "doktorant"}, {"nazwisko": "Wróbel", "stanowisko": "techniczny"}, ]} ]

31 Model danych c.d. Trzy podstawowe elementy modelu danych: struktura danych np. w modelu relacyjnym - relacja język opisu danych DDL i język manipulowania danymi DML np. w modelu relacyjnym selekcja, projekcja, złączenie, operacje mnogościowe ograniczenia integralnościowe nakładane na dane np. w modelu relacyjnym klucze podstawowe i obce

32 Języki baz danych DDL (Data Definition Language) język definicji danych SDL (Storage Definition Language) język definicji składowania VDL (View Definition Language) język definicji perspektyw DML (Data Manipulation Language) język manipulowania danymi DCL (Data Control Language) język kontroli danych Przykład: SQL

33 Przyszłość? Big Data SQL + NoSQL (Polybase, Splice Machine) In-memory Rozproszone Analityczne Real-time Kolumnowe?

34 Wybrane relacyjne systemy bazodanowe Produkty komercyjne: Oracle (9i, 10g, 11g) IBM: DB2 (Express-C), Informix Microsoft SQL Server Sybase: Adaptive Server Enterprise, SQL Anywhere Produkty niekomercyjne: MySQL PostgreSQL Firebird

35 Relacyjny model danych

36 Relacyjny model danych Relacyjny model danych został po raz pierwszy wprowadzony w 1970 roku przez Teda Codda Opiera się na pojęciu matematycznej relacji schemat relacji: R(A1, A2,..., An) składa się z nazwy relacji R i listy jej atrybutów: A1, A2,..., An dla każdego atrybutu określany jest zbiór dopuszczalnych wartości, zwany dziedziną atrybutu relacja (stan relacji) jest zbiorem n-krotek porządek krotek w relacji nie ma znaczenia (relacja jest zbiorem)

37 Relacyjny model danych Struktura danych Tabela (relacja) Operacje na danych język SQL Integralność danych klucz podstawowy (primary key) klucz obcy (foreign key) unikalność (unique) zawężenie dziedziny (check) wartość pusta/niepusta (null/not null) 37

38 Elementy modelu relacyjnego Relacja (tabela) Model relacyjny oparty jest na matematycznym pojęciu relacji (podzbiór iloczynu kartezjańskiego skończonej liczby zbiorów), np.: KLIENCI PESEL IMIĘ NAZWISKO MIASTO KLIENCI pesel imię nazwisko miasto Karol Nowak Poznań Joanna Malińska Kraków Renata Kowal Poznań spoza relacji KLIENCI: John Malkovich Christopher 38

39 Elementy modelu relacyjnego Relacja (tabela) zbiór informacji tego samego typu może reprezentować zarówno byt jak związek nazwa relacji powinna ułatwiać interpretację zawartych w niej danych KLIENCI pesel imię nazwisko miasto Karol Nowak Poznań Joanna Malińska Kraków Renata Kowal Poznań 39

40 Elementy modelu relacyjnego Krotka (wiersz, rekord) przechowuje listę powiązanych ze sobą danych reprezentujących jeden określony byt każda wartość w krotce jest atomowa (pojedyncza); może być też wartością pustą, reprezentującą wartość nieznaną, nieistotną lub niedostępną kolejność krotek nie ma znaczenia (relacja jest zbiorem!) KLIENCI pesel imię nazwisko miasto Karol Nowak Poznań Joanna Malińska Kraków Renata Kowal Poznań 40

41 Elementy modelu relacyjnego Atrybut (kolumna) nazwa pojedynczego typu danych, określonego dziedziną nazwy atrybutów muszą być unikalne dziedzina definiuje zbiór wartości, jaki może przyjmować atrybut KLIENCI pesel imię nazwisko miasto Karol Nowak Poznań Joanna Malińska Kraków Renata Kowal Poznań 41

42 Elementy modelu relacyjnego Klucz podstawowy (główny) PRIMARY KEY atrybut (lub zbiór atrybutów) jednoznacznie identyfikujący każdą krotkę przykłady: adres , NIP, PESEL, nr dowodu, nr projektu, kod towaru KLIENCI pesel imię nazwisko miasto Karol Nowak Poznań Joanna Malińska Kraków Renata Kowal Poznań 42

43 Elementy modelu relacyjnego Klucz obcy FOREIGN KEY KLIENCI atrybut (lub zbiór atrybutów), który wskazuje na klucz podstawowy tej samej lub innej relacji służy do reprezentowania powiązań między danymi (łączenia relacji) pesel imię nazwisko adres Tomasz Górski Poznań Karol Nowak Poznań Renata Kowal Poznań Joanna Malińska Kraków Maciej Zięba Kraków Aneta Romanowska Olkusz ZAMÓWIENIA idzam idkli Data_zam Data_realiz Wartosc , , ,00

44 Elementy modelu relacyjnego unikalność (UNIQUE) atrybut unikalny wartości nie powtarzają się; mogą mieć wartość NULL zawężenie dziedziny (CHECK) wartości przyjmowane przez atrybut są zawężone do zbioru lub przedziału na przykład: dzień tygodnia: poniedziałek, wtorek, środa, czwartek, piątek; temperatura <-100, +100> wartość pusta/niepusta (NULL/NOT NULL) 44

45 Zapamiętaj Jakie są zadania systemu baz danych Jakie są podstawowe elementy modelu relacyjnego

46 Ćwiczenia Jakie widzisz zalety stosowania modelu relacyjnego? Porównaj: Model relacyjny KLIENCI pesel imię nazwisko adres Tomasz Górski Poznań Karol Nowak Poznań Renata Kowal Poznań Joanna Malińska Kraków Maciej Zięba Kraków Aneta Romanowska Olkusz ZAMÓWIENIA idzam idkli Data_zam Data_realiz Wartosc , , ,00 Arkusz danych

47 Ćwiczenia c.d. Do relacji KLIENCI ZAMÓWIENIA dodaj tabelę PRODUKTY z informacją o zamówionym produkcie; zaproponuj klucz podstawowy tej relacji i ew. inne ograniczenia integralnościowe Jak połączyć ZAMOWIENIA z PRODUKTAMI?