Bazy Danych. Model Relacyjny. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408
|
|
- Weronika Stankiewicz
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Bazy Danych Model Relacyjny Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408
2 Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach baz danych. Podstawątego modelu stała siępraca opublikowana przez E.F. Coddaw 1970r. Zauważyłon, że zastosowanie struktur i procesów matematycznych w zarządzaniu danymi mogłoby rozwiązać wiele problemów trapiących ówczesne modele. W swej pracy A relationalmodel for largeshareddata banks Coddzaprezentowałzałożenia relacyjnego modelu baz danych, model ten oparłna teorii mnogości i rachunku predykatów pierwszego rzędu. KISIM, WIMiIP, AGH 2
3 Relacyjny model danych W roku 1990 Coddopublikowałartykuł Relacyjny model zarządzania bazami danych: wersja 2, rozszerzający poprzednie prace RMD oparty jest o algebręrelacji Podstawowe elementy modelu to» relacje» więzi KISIM, WIMiIP, AGH 3
4 Podstawowe pojęcia w bazach danych: encja relacja klasa tabela» zbiór podobnych obiektów opisanych w jednolity sposób krotka obiekt (instancja klasy) rekord wiersz» zestaw wartości atrybutów opisujących jeden obiekt identyfikowany przez wyróżnione atrybuty lub nazwę związek więź asocjacja» związek pomiędzy dwoma encjami (klasami) pokazujący jakie rekordy (obiekty) z jednej encji odpowiadająrekordom z drugiej i jaki jest charakter tej odpowiedniości atrybut kolumna pole» pojedyncza dana wchodząca w skład krotki np. nazwisko studenta, nr ewidencyjny pracownika, wielkość zapasu czy rodzaj filmu. KISIM, WIMiIP, AGH 4
5 Relacyjny model danych Podstawowąstrukturądanych jest relacjabędąca podzbiorem iloczynu kartezjańskiego dwóch wybranych zbiorów reprezentujących dopuszczalne wartości. Niech A 1 = [a,b,c], A 2 =[x,y] Wtedy A 1 A 2 = {(a,x), (a,y), (b,x), (b,y), (c,x), (c,y)} Przykłady relacji, które sąpodzbiorami iloczynu kartezjańskiego A 1 A 2 : X = {(a,x), (b,x), (c,x)} Y = {(a,x), (a,y), (b,y)} Analogicznie jak dla iloczynu kartezjańskiego elementy relacji są nazywane krotkami Relacja jest zbiorem krotek posiadających takąsamąstrukturę, lecz różne wartości. Każda krotka posiada co najmniej jeden atrybut. KISIM, WIMiIP, AGH 5
6 Relacyjny model danych Każda relacja posiada następujące własności» krotki są unikalne» atrybuty są unikalne» kolejność krotek nie ma znaczenia» kolejność atrybutów nie ma znaczenia» wartości atrybutów są atomowe Tworzenie modeli relacyjnych nazywane jest modelowaniem związków encji. KISIM, WIMiIP, AGH 6
7 Postulaty Codd a KISIM, WIMiIP, AGH 7
8 Postulaty Codd a(1) 1. Postulat informacyjny dane sąreprezentowane jedynie poprzez wartości atrybutów w wierszach tabel, 2. Postulat (gwarantowanego) dostępu każda wartośćw bazie danych jest dostępna poprzez podanie nazwy tabeli, atrybutu oraz wartości klucza podstawowego, 3. Postulat dotyczący wartości NULL dostępna jest specjalna wartośćnull dla reprezentacji wartości nieokreślonej jak i nieadekwatnej, inna od wszystkich i podlegająca przetwarzaniu, KISIM, WIMiIP, AGH 8
9 Postulaty Codd a(2) 4. Postulat dotyczący katalogu informacje o obiektach bazy danych tworzących schemat bazy danych sąna poziomie logicznym zgrupowane w tabele i dostępne w taki sam sposób jak każde inne dane. 5. Postulat języka danych system musi dostarczaćpełnego języka przetwarzania danych, który:» charakteryzuje sięliniowąskładnią,» może byćużywany zarówno w trybie interaktywnym, jak i w obrębie programów aplikacyjnych,» obsługuje operacje definiowania danych (łącznie z definiowaniem perspektyw), operacje manipulowania danymi (aktualizację, także wyszukiwanie), ograniczenia związane z bezpieczeństwem i integralnościąoraz operacje zarządzania transakcjami (rozpoczynanie, zapis zmian i ponowny przebieg) KISIM, WIMiIP, AGH 9
10 Postulaty Codd a(3) 6. Postulat modyfikowalności perspektyw system musi umożliwiaćmodyfikowanie perspektyw, o ile jest ono (modyfikowanie) semantycznie realizowane, 7. Postulat modyfikowalności danych system musi umożliwiać operacje modyfikacji danych, musi obsługiwaćoperatory INSERT, UPDATE oraz DELETE, 8. Postulat fizycznej niezależności danych zmiany fizycznej reprezentacji danych i organizacji dostępu nie wpływająna aplikacje, KISIM, WIMiIP, AGH 10
11 Postulaty Codd a(4) 9. Postulat logicznej niezależności danych zmiany wartości w tabelach nie wpływają na aplikacje, 10. Postulat niezależności więzów spójności (niezależność integralnościowa) więzy spójności sądefiniowane w bazie i nie zależą od aplikacji, 11. Postulat niezależności dystrybucyjnej działanie aplikacji nie zależy od modyfikacji i dystrybucji bazy, KISIM, WIMiIP, AGH 11
12 Postulaty Codd a(5) 11. Postulat bezpieczeństwa względem operacji niskiego poziomu operacje niskiego poziomu nie mogą naruszać modelu relacyjnego i więzów spójności. 12. Reguła nieprowadzenia"działalności wywrotowej":jeśli system jest wyposażony w interfejs niskiego poziomu (operacje na pojedynczych rekordach), nie może byćużyty do prowadzenia działalności wywrotowej (np. omijania zabezpieczeńrelacyjnych lub ograniczeńintegralnościowych) KISIM, WIMiIP, AGH 12
13 Postulaty Codd a(6) Coddokreśliłrównież9 cech strukturalnych, 3 cechy integralnościowe oraz 18 cech manipulacyjnych, które także są wymagane. Coddswąlistę12 regułrozszerzyłdo 333 w drugiej wersji modelu relacyjnego. KISIM, WIMiIP, AGH 13
14 Baza danych - relacja Rozważmy relację, której atrybutami sąnazwisko, imię, wiek. Relację tę można zapisać następująco: PRAC <nazwisko, imię, wiek>, gdzie PRAC jest nazwą danej relacji. A oto trzy krotki relacji PRAC: <Kowalski, Jan, 36> <Tomaszewski, Wojciech, 40> <Wiśniewski, Marek, 50>. KISIM, WIMiIP, AGH 14
15 Zbiór identyfikujący relacji R = 1 2 zbiór atrybutów { A,A } S R który jednoznacznie identyfikuje wszystkie krotki w relacji R w żadnej relacji o schemacie Rnie mogąistniećdwie krotki t 1 i t 2 takie, że t 1 [S]=t 2 [S],...,A n KISIM, WIMiIP, AGH 15
16 Klucz Minimalny zbiór identyfikujący Taki zbiór atrybutów relacji, których kombinacje wartości jednoznacznie identyfikująkażdąkrotkętej relacji a żaden podzbiórtego zbioru nie posiada tej własności W kluczu nie może zawieraćsięwartośćnull KISIM, WIMiIP, AGH 16
17 Klucz Klucz jest kluczem prostym, jeżeli powyżej opisany zbiór jest jednoelementowy -w przeciwnym razie mówimy o kluczu złożonym W ogólności, w relacji można wyróżnićwiele kluczy, które nazywamy kluczami potencjalnymi. Wybrany klucz spośród kluczy potencjalnych nazywamy kluczem głównym (Primary Key PK) KISIM, WIMiIP, AGH 17
18 Zależność funkcjonalna Atrybut Brelacji Rjest funkcjonalnie zależny od atrybutu A jeżeli dowolnej wartości a atrybutu A odpowiada nie więcej niż jedna wartość b atrybutu B A B KISIM, WIMiIP, AGH 18
19 Więzi Więź(relationship) to powiązanie pomiędzy parą tabel (relacji). Istnieje ona wtedy, gdy dwie tabele sąpołączone przez klucz podstawowy i klucz obcy. Każda więźjest opisywana przez typ więzi istniejący między dwoma tabelami, typ uczestnictwa oraz stopieńuczestnictwa tych tabel. KISIM, WIMiIP, AGH 19
20 Typy więzi jeden-do-jednego(jeżeli pojedynczemu rekordowi z pierwszej tabeli przyporządkowany jest najwyżej jeden rekord z drugiej tabeli i na odwrót) KISIM, WIMiIP, AGH 20
21 Więź jeden-do-jednego KISIM, WIMiIP, AGH 21
22 Typy więzi jeden-do-wielu(jeżeli pojedynczemu rekordowi z pierwszej tabeli może odpowiadaćjeden lub więcej rekordów z drugiej, ale pojedynczemu rekordowi z drugiej tabeli odpowiada najwyżej jeden rekord z tabeli pierwszej) KISIM, WIMiIP, AGH 22
23 Więzi identyfikujące Klucz obcy, który jest składnikiem złożonego klucza głównego w relacji zależnej określany jest mianem klucza obcego głównego(primary Foreign Key) a tak zbudowana więź jest więzią identyfikującą KISIM, WIMiIP, AGH 23
24 Więź wiele-do-wielu KISIM, WIMiIP, AGH 24
25 Podstawowe zagadnienia algebry relacji KISIM, WIMiIP, AGH 25
26 Relacja (przypomnienie): Dane sązbiory A 1, A 2,. A n, relacjąr nazywamy dowolny podzbiór A 1 x A 2 x x A n Relacja jest zbiorem krotek (a 1,a 2,, a n ), gdzie każde a i A i» Np. customer-name = {Jones, Smith, Curry, Lindsay} customer-street = {Main, North, Park} customer-city = {Harrison, Rye, Pittsfield} r= {(Jones, Main, Harrison), (Smith, North, Rye), (Curry, North,Rye), (Lindsay, Park, Pittsfield)} jest relacją określoną na customer-name x customer-street x customer-city KISIM, WIMiIP, AGH 26
27 Model relacyjny danych: A 1, A 2,, A n oznaczająatrybuty. R= (A 1, A 2,, A n ) jest schematem relacji R.» Np. Customer-schema= (customer-name, customer-street, customer-city) r(r) oznacza instancję r relacji o schemacie R.» Np. customer(customer-schema) t = (a 1,a 2,, a n ), t r oznacza krotkęrelacji r(r). KISIM, WIMiIP, AGH 27
28 Model relacyjny danych (c.d.): Aktualna wartość relacji (instancja relacji) może być przedstawiona w formie tabeli, której:» kolumny odpowiadają atrybutom,» nagłówek odpowiada schematowi relacji. Elementy relacji -krotkisąreprezentowane przez wiersze tabeli. customer-name customer-street customer-city Jones Smith Curry Lindsay Main North North Park customer Harrison Rye Rye Pittsfield KISIM, WIMiIP, AGH 28
29 Kategorie w algebrze relacji: Zwyczajne działania algebry zbiorów: suma, przecięcie i różnica Operacje zawężenia: selekcjaeliminuje pewne wiersze, a rzutowanie pewne kolumny Operacje komponowania krotek z różnych relacji: np. iloczyn kartezjański Operacje przemianowanianie zmieniające krotek ale schemat ich relacji KISIM, WIMiIP, AGH 29
30 Iloczyn kartezjański: (inaczej produkt) relacji Ri Sto relacja wszystkich uporządkowanych par krotek, z których pierwszy element pary należy do relacji Ra drugi do S Schemat relacji R Sjest sumąschematów relacji Ri S, w której powtarzające się atrybuty (kolumny) traktowane są jako odrębne elementy schematu, np. R.A i S.A Student Język Student Język Adam Kot angielski Adam Kot matematyka R: Adam Kot niemiecki S: Adam Kot fizyka R S: R.Student Adam Kot Język angielski S.Student Adam Kot Przedmiot matematyka Adam Kot angielski Adam Kot fizyka Adam Kot niemiecki Adam Kot matematyka Adam Kot niemiecki Adam Kot fizyka KISIM, WIMiIP, AGH 30
31 Złączenie naturalne: polega na połączeniu w pary tych krotek z relacji Ri S, które mają identyczne wartości dla wszystkich wspólnych atrybutów i jest oznaczane R S w rezultacie powstaje relacja, której schemat zawiera atrybuty relacji Ri relacji S, przy czym wspólna część uwzględniana jest tylko raz Student Przedmiot Semestr Ocena Adam Kot Matematyka I 3,0 Przedmiot Semestr Prowadzący Adam Kot Jan Pies Fizyka Matematyka II I 4,0 2,0 Matematyka Fizyka Matematyka I II II Prof. Wilk Prof. Zając Prof. Kos Student Przedmiot Semestr Ocena Prowadzący Adam Kot Matematyka I 3,0 Prof. Wilk Adam Kot Fizyka II 4,0 Prof. Zając Jan Pies Matematyka I 2,0 Prof. Wilk KISIM, WIMiIP, AGH 31
32 Typy złączeń: złączenie wewnętrzne(inner join) w relacji wynikowej występują wyłącznie te krotki, które spełniają warunek złączenia złączenie lewostronne zewnętrzne(leftouterjoin) zawiera wszystkie krotki R uzupełnione krotkami S spełniającymi warunek złączenie prawostronne zewnętrzne(rightouterjoin) -zawiera wszystkie krotki S uzupełnione krotkami R spełniającymi warunek złączenie zewnętrzne pełne(full outer join) zawiera wszystkie krotki R oraz Suzupełnione wartościami typu NULLgdy do danej krotki nie pasuje żadna krotka z drugiej relacji złączenie zewnętrzne typu union-zawiera wszystkie krotki Rnie pasujące do żadnej krotki Suzupełnione krotkami Snie pasującymi do żadnej krotki R KISIM, WIMiIP, AGH 32
33 Złączenie teta polega na złączeniu dwóch relacji Ri Sw iloczyn kartezjański i wyborze z niego tych krotek, które spełniająwyrażenie warunkowe na parze lub zbiorze par atrybutów z Ri Si jest oznaczane symbolem R Θ R lub R C S, gdzie Θ lub C to wyrażenia logiczne KISIM, WIMiIP, AGH 33
34 Złączenie teta R Towar Data_Od Data_do Cena mąka ,00 mąka ,10 mąka ,05 S Towar Data Ilość R C S mąka R.Towar Data_Od Data_do Cena S.Towar Data Ilość mąka ,10 mąka C= (R.Towar=S.Towar AND Data>=Data_Od AND Data<=Data_Do ) KISIM, WIMiIP, AGH 34
35 Równozłączenie to szczególny przypadek złączenia teta, w którym warunek ma charakter równości wybranych atrybutów obu relacji powtarzające siękolumny opisujące atrybuty z warunku złączenia sąpomijane KISIM, WIMiIP, AGH 35
36 Równozłączenie Towar R Klient S Kontrahent Miasto stal Exbud Exbud Kielce cegła PBS PBS Kraków złom PHS Tarnów R R.Klient=S.Kontrahent S Towar stal cegła Klient Exbud PBS Miasto Kielce Kraków KISIM, WIMiIP, AGH 36
37 Złączenie lewostronne zewnętrzne R S Towar Klient Kontrahent Miasto stal Exbud Exbud Kielce cegła PBS PBS Kraków złom PHS Tarnów R R.Klient=S.Kontrahent S Towar stal cegła złom Klient Exbud PBS Miasto Kielce Kraków KISIM, WIMiIP, AGH 37
38 Złączenie prawostronne zewnętrzne R S Towar Klient Kontrahent Miasto stal Exbud Exbud Kielce cegła PBS PBS Kraków złom PHS Tarnów R R.Klient=S.Kontrahent S Towar stal cegła Klient Exbud PBS PHS Miasto Kielce Kraków Tarnów KISIM, WIMiIP, AGH 38
39 Złączenie zewnętrzne pełne R S Towar Klient Kontrahent Miasto stal Exbud Exbud Kielce cegła PBS PBS Kraków złom PHS Tarnów R R.Klient=S.Kontrahent S Towar stal cegła złom Klient Exbud PBS PHS Miasto Kielce Kraków Tarnów KISIM, WIMiIP, AGH 39
40 Złączenie zewnętrzne typu union R S Towar Klient Kontrahent Miasto stal Exbud Exbud Kielce cegła złom PBS PBS PHS Kraków Tarnów R R.Klient=S.Kontrahent S Towar złom Klient PHS Miasto Tarnów KISIM, WIMiIP, AGH 40
Relacyjny model danych
Model relacyjny Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach baz danych. Podstawą tego modelu stała się praca opublikowana przez E.F. Codda
Bardziej szczegółowo2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA
PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko
Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej szczegółowo1 Wstęp do modelu relacyjnego
Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe
Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe
Bardziej szczegółowoWykład 2. Relacyjny model danych
Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?
Bardziej szczegółowoBazy danych. Algebra relacji
azy danych lgebra relacji Model danych Model danych to spójny zestaw pojęć służący do opisywania danych i związków między nimi oraz do manipulowania danymi i ich związkami, a także do wyrażania więzów
Bardziej szczegółowoPrzykłady normalizacji
Przykłady normalizacji Nr faktury Za okres Nabywca Usługa Strefa czasowa od 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł, Kraków ul. Armii Krajowej 7 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł,
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH model relacyjny. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH model relacyjny Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Relacyjny model danych Relacyjny model danych posiada trzy podstawowe składowe: relacyjne struktury danych operatory algebry relacyjnej, które
Bardziej szczegółowoProjektowanie relacyjnych baz danych
Mam nadzieję, że do tej pory przyzwyczaiłeś się do tabelarycznego układu danych i poznałeś sposoby odczytywania i modyfikowania tak zapisanych danych. W tym odcinku poznasz nieco teorii relacyjnych baz
Bardziej szczegółowoPierwsza postać normalna
Normalizacja Pierwsza postać normalna Jedynymi relacjami dozwolonymi w modelu relacyjnym są relacje spełniające następujący warunek: każda wartość w relacji, tj. każda wartość atrybutu w każdej krotce,
Bardziej szczegółowo030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,
Bardziej szczegółowoRelacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na
Bardziej szczegółowo77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.
77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele
Bardziej szczegółowoNormalizacja relacji
Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Normalizacja relacji Informatyczne systemy zarządzania Program wykładu Normalizacja Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Klucze Przykłady
Bardziej szczegółowoBaza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Bardziej szczegółowoBazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra
Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.
Bardziej szczegółowoBazy danych - wykład wstępny
Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,
Bardziej szczegółowoBazy danych TERMINOLOGIA
Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.
Bardziej szczegółowoModel relacyjny bazy danych
Bazy Danych Model relacyjny bazy danych Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Bazy Danych 1 1) Model relacyjny bazy danych Relacyjny model bazy danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoTechnologia informacyjna
Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,
Bardziej szczegółowoDefinicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.
TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.
Bardziej szczegółowoRBD Relacyjne Bazy Danych
Wykład 7 RBD Relacyjne Bazy Danych Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Selekcja σ C (R) W wyniku zastosowania operatora selekcji do relacji R powstaje nowa relacja T do której należy pewien podzbiór krotek relacji
Bardziej szczegółowoAgnieszka Ptaszek Michał Chojecki
Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki Krótka historia Twórcą teorii relacyjnych baz danych jest Edgar Frank Codd. Postulaty te zostały opublikowane po raz pierwszy w 1970 roku w pracy A Relational Model of
Bardziej szczegółowoPodstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych
Bardziej szczegółowoTransformacja modelu ER do modelu relacyjnego
Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH algebra relacyjna Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Algebra relacyjna składa się z prostych, ale mocnych mechanizmów tworzenia nowych relacji na podstawie danych relacji. Hdy
Bardziej szczegółowoRelacyjny model danych
Relacyjny model danych Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 2 (1) 1 Plan wykładu Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe BD wykład 2 (2) W ramach drugiego
Bardziej szczegółowoKrzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,
Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza
Bardziej szczegółowoInformatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty
Informatyka Ćwiczenie 10 Bazy danych Baza danych jest zbiór informacji (zbiór danych). Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. Pracownik(ID pracownika, imie, nazwisko, pensja) Klient(ID
Bardziej szczegółowoFUNKCJE SZBD. ZSE - Systemy baz danych 1
FUNKCJE SZBD ZSE - Systemy baz danych 1 System zarządzania bazami danych System zarządzania bazami danych (SZBD, ang. DBMS) jest zbiorem narzędzi stanowiących warstwę pośredniczącą pomiędzy bazą danych
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Modele danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Modele danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl Cele modelowania Strategia informatyzacji organizacji Cele informatyzacji Specyfikacja wymagań użytkownika Model procesów
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH Podstawowe pojęcia
BAZY DANYCH Podstawowe pojęcia Wykład 1 dr Lidia Stępień Akademia im. Jana Długosza w Częstochowie L. Stępień (AJD) BD 1 / 26 Literatura 1. L. Banachowski, Bazy danych. Tworzenie aplikacji, Akademicka
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Jeśli pobieramy dane z więcej niż jednej tabeli, w rzeczywistości wykonujemy tak zwane złączenie. W SQL istnieją instrukcje pozwalające na formalne wykonanie złączenia tabel - istnieje
Bardziej szczegółowoBazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski
Plan wykładu Bazy danych Podstawy relacyjnego modelu danych Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 5 Strukturalny język zapytań (SQL - Structured Query Language) Algebraiczny rodowód podstawowe działania w przykładach Bazy danych.
Bardziej szczegółowoAlgebra relacji. nazywamy każdy podzbiór iloczynu karteziańskiego D 1 D 2 D n.
Algebra relacji Definicja 1 (Relacja matematyczna). Relacją R między elementami zbioru D 1 D 2 D n, gdzie przypomnijmy D 1 D 2 D n = {(d 1, d 2,..., d n ) : d i D i, i = 1, 2,..., n}, nazywamy każdy podzbiór
Bardziej szczegółowoBaza danych. Baza danych to:
Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego
Bardziej szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowoBazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)
Bazy danych 1 Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie logiczne) Projektowanie logiczne przegląd krok po kroku 1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym 2. Wyznacz relacje
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta.
Plan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta. Więzy integralności a algebra relacji. Wielozbiory dlaczego są praktyczniejsze od zbirów,
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Projektowanie. Normalizacja. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408
Bazy Danych Projektowanie. Normalizacja. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Etapy projektowania baz danych: 1. Specyfikacja wymagań użytkownika - określenie zjawisk, dostępności
Bardziej szczegółowoProgram wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;
Program wykładu 1 Model relacyjny (10 godz.): podstawowe pojęcia, języki zapytań (algebra relacji, relacyjny rachunek krotek, relacyjny rachunek dziedzin), zależności funkcyjne i postaci normalne (BCNF,
Bardziej szczegółowoPawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl
Bazy danych Podstawy języka SQL Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Plan wykładu Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność danych Współbieżność
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 2 Podstawy integralności w relacyjnym modelu baz danych Bazy danych. Wykład 2 2 Integralność relacyjnych baz danych Schemat relacji
Bardziej szczegółowoPRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2
PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2 Baza danych to zbiór plików, które fizycznie przechowują dane oraz system, który nimi zarządza (DBMS, ang. Database Management System). Zadaniem DBMS jest prawidłowe przechowywanie
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Normalizacja i problem nadmierności danych.
Relacyjne bazy danych. Normalizacja i problem nadmierności danych. Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Relacyjne bazy danych Stworzone
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi
Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie
Bardziej szczegółowoDiagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych
Relacyjne bazy danych W roku 1970 dr Edgar Ted Codd z firmy IBM zaprezentował relacyjny model danych. W modelu tym dane miały być przechowywane w prostych plikach liniowych, które to pliki nazywane są
Bardziej szczegółowoSZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia
SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.
Bardziej szczegółowoPLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE
PLAN WYKŁADU Modelowanie logiczne Transformacja ERD w model relacyjny Odwzorowanie encji Odwzorowanie związków Odwzorowanie specjalizacji i generalizacji BAZY DANYCH Wykład 7 dr inż. Agnieszka Bołtuć GŁÓWNE
Bardziej szczegółowoRelacyjny model danych. Relacyjny model danych
1 Plan rozdziału 2 Relacyjny model danych Relacyjny model danych - pojęcia podstawowe Ograniczenia w modelu relacyjnym Algebra relacji - podstawowe operacje projekcja selekcja połączenie operatory mnogościowe
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej fb.com/groups/bazydanychmt/
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl fb.com/groups/bazydanychmt/ Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 4 (Asocjacje,
Bardziej szczegółowoBazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1
Bazy danych wprowadzenie teoretyczne Piotr Prekurat 1 Baza danych Jest to zbiór danych lub jakichkolwiek innych materiałów i elementów zgromadzonych według określonej systematyki lub metody. Zatem jest
Bardziej szczegółowoPodstawy języka SQL. standardy SQL formułowanie zapytań operacje na strukturach danych manipulowanie danymi. Bazy danych s.5-1
Podstawy języka SQL standardy SQL formułowanie zapytań operacje na strukturach danych manipulowanie danymi Bazy danych s.5-1 Język SQL SQL (ang. Structured Query Language, strukturalny język zapytań) język
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 1 Algebra relacyjnych baz danych jako podstawa języka SQL i jego implementacji w systemach baz danych Oracle Bazy danych. Wykład
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 6 Model relacyjny danych projektowanie relacyjnych baz danych, model logiczny i relacyjny, zastosowanie Oracle SQL Developer Data
Bardziej szczegółowoModel logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL
Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania
Bardziej szczegółowoBazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2011 1 / 40 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2016 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 4/14 Własności SZBD: możliwość bezpiecznego przechowywania przez długi czas danych mierzonych w tera- i petabajtach, istnienie mechanizmów
Bardziej szczegółowoPojęcie bazy danych funkcje i możliwości Charakterystyka baz danych:
Pojęcie bazy danych funkcje i możliwości Baza danych to zbiór informacji zapisanych w ściśle określony sposób w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych. W potocznym ujęciu obejmuje dane
Bardziej szczegółowoPierwsza postać normalna
Normalizacja Pierwsza postać normalna Jedynymi relacjami dozwolonymi w modelu relacyjnym są relacje spełniające następujący warunek: każda wartość w relacji, tj. każda wartość atrybutu w każdej krotce,
Bardziej szczegółowoTadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Relacyjne bazy danych. są podstawą zachodniej cywilizacji
Relacyjne bazy danych Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1 Model danych Relacyjne bazy danych są podstawą zachodniej cywilizacji 3 Model danych: Aspekt strukturalny: Zbiór struktur
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL Złączenia. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Złączenie definicja Złączenie (JOIN) to zbiór rekordów stanowiących wynik zapytania służącego pobraniu danych z połączonych tabel (związki jeden-do-jeden, jeden-do-wiele
Bardziej szczegółowoPojęcie systemu informacyjnego i informatycznego
BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych
WYKŁAD 1 Wprowadzenie do problematyki baz danych WYKŁAD 2 Relacyjny i obiektowy model danych JĘZYK UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE) Zunifikowany język modelowania SAMOCHÓD
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8a Relacyjny model danych 21.11.2008 Relacyjny model danych Jednym z najważniejszych zastosowań komputerów jest przechowywanie i przetwarzanie informacji. Relacyjny
Bardziej szczegółowoUtwórz klucz podstawowy relacji na podstawie unikalnego identyfikatora encji. podstawie kluczy podstawowych wiązanych relacji.
TRANSFORMACJA DO SCHEMATU RELACYJNEGO pojęcia podstawowe Repetytorium pojęcia podstawowe relacyjnego modelu danych Schemat implementacyjny (logiczny) bazy danych: schemat, na którym działają aplikacje.
Bardziej szczegółowo2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base
1. Baza danych LibreOffice Base Jest to zbiór danych zapisanych zgodnie z określonymi regułami. W węższym znaczeniu obejmuje dane cyfrowe gromadzone zgodnie z zasadami przyjętymi dla danego programu komputerowego,
Bardziej szczegółowoModelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych
Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego
Bardziej szczegółowoSIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH
KATEDRA MECHANIKI I ROBOTYKI STOSOWANEJ WYDZIAŁ BUDOWY MASZYN I LOTNICTWA, POLITECHNIKA RZESZOWSKA SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH Laboratorium DB2: TEMAT: Relacyjne bazy danych Cz. I, II Cel laboratorium
Bardziej szczegółowoLiteratura. Bazy danych s.1-1
Literatura R.Colette, Bazy danych : od koncepcji do realizacji, PWE 1988, S.Forte, T.Howe, J. Ralston, Access2000, HELION 2001, R.J.Muller, Bazy danych, język UML w modelowaniu danych, MIKOM 2000, M.Muraszkiewicz,
Bardziej szczegółowoSIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH
KATEDRA MECHANIKI I ROBOTYKI STOSOWANEJ WYDZIAŁ BUDOWY MASZYN I LOTNICTWA, POLITECHNIKA RZESZOWSKA SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH Laboratorium DB2: TEMAT: Relacyjne bazy danych Cz. I, II Cel laboratorium
Bardziej szczegółowoKonstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8a: Relacyjny model danych http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Relacyjny model danych Jednym z najważniejszych
Bardziej szczegółowo1 DML - zapytania, część II Grupowanie Operatory zbiorowe DML - modyfikacja 7. 3 DCL - sterowanie danymi 9.
Plan wykładu Spis treści 1 DML - zapytania, część II 1 1.1 Grupowanie................................... 1 1.2 Operatory zbiorowe............................... 5 2 DML - modyfikacja 7 3 DCL - sterowanie
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Klucz podstawowy PRIMARY KEY Klucz kandydujący UNIQUE Klucz alternatywny - klucze kandydujące, które nie zostały wybrane na klucz podstawowy Klucz obcy - REFERENCES Tworząc tabelę,
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych
Relacyjne bazy danych 1 2 Relacyjny model baz danych Zawdzięcza nazwę pojęciu relacji w teorii mnogości. W relacyjnym modelu dane przechowywane są w relacjach (tabelach). Każda relacja składa się z wierszy
Bardziej szczegółowoSpis treści. 1 Modelowanie logiczne. Plan wykładu. 1 Modelowanie logiczne 1
Plan wykładu Spis treści 1 Modelowanie logiczne 1 2 Transformacja modelu pojęciowego do logicznego 2 2.1 Transformacja własności............................ 3 2.2 Transformacja związków............................
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza
BAZY DANYCH Microsoft Access NORMALIZACJA BAZ DANYCH Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii
Bardziej szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
1 Technologie informacyjne WYKŁAD IV WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH MAIL: WWW: a.dudek@pwr.edu.pl http://wgrit.ae.jgora.pl/ad Bazy danych 2 Baza danych to zbiór danych o określonej strukturze. zapisany na
Bardziej szczegółowoTechnologie baz danych
Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD
Bardziej szczegółowoBazy danych wykład drugi. Konrad Zdanowski
Algebra relacji - przypomnienie Niech R(A 1,..., A k ) i S(B 1,..., B n ) relacje. Podstawowe operacje na relacjach: operacje teoriomnogościowe: suma R S, iloczyn R S, różnica R \ S, iloczyn kartezjański
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych
Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 5. Modelowanie danych 1 Etapy tworzenia systemu informatycznego Etapy tworzenia systemu informatycznego - (według CASE*Method) (CASE Computer Aided Systems Engineering ) Analiza wymagań
Bardziej szczegółowoBazy Danych. SQL Podstawy języka III: powtórzenie. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408
Bazy Danych SQL Podstawy języka III: powtórzenie Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Modyfikacja schematu relacji Utwórz tabelę wg schematu: CREATE TABLE ODDZIAL ( numer_oddzialu
Bardziej szczegółowoZwiązki pomiędzy tabelami
Związki pomiędzy tabelami bazy danych. Stosowanie relacji jako nazwy połączenia miedzy tabelami jest tylko grą słów, którą można znaleźć w wielu podręcznikach ( fachowo powinno się używać związku). Związki
Bardziej szczegółowoPodstawowe informacje o bazach danych. Technologie Informacyjne
Podstawowe informacje o bazach danych Technologie Informacyjne dr inż. Michna Michał, Politechnika Gdańska 2010/2011 Przykłady systemów baz danych Książka telefoniczna, książka kucharska Zarządzanie magazynem/hurtownią
Bardziej szczegółowoNormalizacja baz danych
Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Normalizacja baz danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Normalizacja relacji ma na celu takie jej przekształcenie,
Bardziej szczegółowoSystemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych
Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych Wykład nr 6 Analizy danych w systemach GIS Jak pytać bazę danych, żeby otrzymać sensowną odpowiedź......czyli podstawy języka SQL INSERT, SELECT, DROP, UPDATE
Bardziej szczegółowo