Plan wykładu. Elementy ERD BAZY DANYCH. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Diagramy związków encji. SQL podzapytania

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Plan wykładu. Elementy ERD BAZY DANYCH. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Diagramy związków encji. SQL podzapytania"

Transkrypt

1 Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL podzapytania. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Diagramy związków encji elementy ERD liczności związków podklasy klucze zbiory słabych encji SQL podzapytania 3 Proces modelowania i implementacji bazy danych Analiza informacji, które będą zawarte w bazie danych System zarządzania relacyjną bazą danych 4 Elementy ERD Diagram związków encji - Entity-Relationship Diagram E/R (ERD) Zbiory encji Encja - rozróżnialny obiekt Zbiór encji (typ encji) - zbiór podobnych encji Zbiór encji (typ encji) Diagram E/R Schemat bazy danych (Model relacyjny) Wykładowca Krętowska Małgorzata Oniśko Agnieszka Sosnowski Zenon... Encje (Instancje danego typu encji)

2 5 Elementy ERD Atrybuty - informacje opisujące encję Imię Nazwisko 6 Elementy diagramu E/R Związki - powiązania pomiędzy dwiema lub większą liczbą encji (zbiorów encji) PRACOWNIK Encja1 Nazwa związku Encja2 Id Przykład Baza danych filmów Przykład Baza danych filmów 7 8 Występuje Występuje Posiada Potop Żurek Kingsajz Kingsajz Seksmisja Daniel Olbrychski Katarzyna Figura Katarzyna Figura Jerzy Stuhr Jerzy Stuhr

3 Przykład Baza danych filmów Liczność związków encji 9 10 N:N Posiada Występuje 1:N Posiada Potop Żurek Kingsajz Seksmisja Studio1 Studio2 Studio1 Studio3 1:1 Kieruje Prezesi Związki wieloargumentowe Role w związkach Przykład Studio, które podpisało kontrakt z aktorem może podpisać kontrakt z innym studiem po to, by umożliwić aktorowi udział w filmie. Reprezentacja związku: (studio1, studio2, aktor, film) Studio producenta Studio aktora Reprezentacja w postaci trzech wartości: (studio, aktor, film) Role studia: producent filmu właściciel aktora

4 Atrybuty związku 13 Gdzie umieścić wynagrodzenie aktora? 14 Przesunięcie atrybutu do zbioru encji wynagrodzenie wynagrodzenie Gaże Przekształcanie w związki binarne Podklasy w ERD 15 Związek kontrakty: (studio1, studio2, film, aktor) 16 Podklasa = specjalny przypadek = mniej encji = więcej własności Przykład: Kreskówki i kryminały to podklasy filmów Studio producenta Studio aktora do aktorów stworzenie dodatkowego zbioru encji, którego elementy traktuje się tak samo jak krotki zbioru związków dla związku wieloargumentowego (łączący zbiór encji) stworzenie związków wiele do jeden ze zbioru łączącego do poszczególnych zbiorów encji wchodzących w skład pierwotnego związku wieloargumentowego dubbinguje Kreskówki isa isa Kryminały broń

5 Podklasy i dziedziczenie w ERD Klucze 17 Zakładając, że C jest podklasą klasy D na diagramach E/R należy: wprowadzić pomiędzy zbiorami encji C i D specjalny typ związku isa ( an A is a B ) - wierzchołek trójkąta wskazuje klasę nadrzędną wszystkie atrybuty i związki, które odnoszą się wyłącznie do encji C są doczepione do prostokąta oznaczającego C atrybuty i związki, które opisują zarówno C jak i D są doczepione do prostokąta oznaczającego D. Dziedziczenie w ERD: encje można oglądać jako złożone ze składowych, które należą do różnych zbiorów encji, stanowiących części hierarchii isa składowe te są powiązane w całość związkiem isa encja ma te wszystkie atrybuty, które należą do którejkolwiek składowej oraz wchodzi we wszystkie związki, w które są włączone jej składowe 18 Klucze - atrybuty lub zbiory atrybutów, które jednoznacznie identyfikują encję wewnątrz zbioru encji. W zbiorze encji nie mogą występować dwie encje, które miałyby identyczne wartości atrybutów tworzących klucz. Atrybuty, które wchodzą w skład klucza na diagramach ER są podkreślone. W hierarchii isa, tylko zbiór encji z klasy nadrzędnej (korzeń drzewa) może zawierać klucz, który jednoznacznie identyfikuje encje również w podklasach. Każdy zbiór encji musi mieć zdefiniowany klucz. 19 Zbiory słabych encji Zbiory słabych encji - zbiory encji, dla których niektóre lub wszystkie atrybuty klucza wybiera się z innego zbioru encji. Przykład: Mamy dwa zbiory encji: Piłkarze (, wiek) oraz Drużyny (). Jak można zdefiniować klucz dla zbioru encji Piłkarze? Piłkarze wiek numer gra zbiór słabych encji - prostokąt o podwójnych krawędziach Drużyny związki łączące ten zbiór z innymi to związki wiele do jeden - romby o podwójnych krawędziach 20 Wymagania dla zbiorów słabych encji Jeżeli E jest zbiorem słabych encji, wów zbiór encji F, który dostarcza atrybutów klucza do E, musi pozostawać z E w pewnym związku R oraz Związek R musi być binarny, typu wiele do jeden z E do F Atrybuty wchodzące w skład klucza E a pochodzące z F muszą być częścią klucza w F Jeżeli zbiór F jest zbiorem słabym, to kluczowe atrybuty z F przekazywane do E mogą pochodzić z pewnego innego zbioru encji, z którym F jest powiązany poprzez związek typu wiele do jednego. Uogólniając: jeżeli zbiór encji jest oznaczony podwójną ramką, to musi być słaby. Jego klucz składa się z tych jego własnych atrybutów, które są podkreślone oraz atrybutów klucza tych zbiorów encji, z którymi zbiór słaby jest połączony przez związki typu wiele do jeden, a które oznaczono podwójnymi krawędziami.

6 SQL Podzapytania Podzapytania skorelowane Operator EXISTS Podzapytania Podzapytanie - polecenie SELECT zagnieżdżone w innym poleceniu SELECT. Umożliwia konstruowanie zapytania odwołującego się do wartości wybranych przez inne polecenie SELECT. 21 Przykład: SELECT kolumna1, kolumna2,... FROM tabela WHERE kolumna = (SELECT kolumna FROM tabela WHERE warunek) 22 Podzapytania zwracające jeden wiersz Wynikiem jest pojedynczy wiersz. Przykład: Znaleźć pracowników z pensją równą minimalnemu zarobkowi w firmie. Co należy robić po kolei? 1. Znajdujemy minimalną pensję: SQL> select min(pensja) from pracownik; MIN(PENSJA) Znajdujemy pracowników o pensji równej wartości obliczonej w pierwszym ku: select, stanowisko, pensja from pracownik where pensja =<wynik poprzedniego zapytania> 23 Podzapytania zwracające jeden wiersz Wstawiając zapytanie 1 do 2, otrzymujemy: SQL> select, stanowisko, pensja from pracownik where pensja =(select min(pensja) from pracownik); stanowisko pensja SMITH CLERK 800 Przebieg wykonania zapytania: realizacja zapytania wewnętrznego na podstawie wartości zwróconej przez blok wewnętrzny przetwarzany jest blok główny zapytania W przypadku zapytań zwracających jeden wiersz mogą być stosowane zwykłe operatory porównania: =, >, <=,... 24

7 Sygnalizacja błędów Operatory ANY i ALL Co się stanie, jeżeli podzapytanie zwraca więcej niż jeden wiersz a w warunku zostanie użyty operator do porównywania jednego wyniku? SQL> select, pensja, nr_departamentu from pracownik where pensja = (select min(pensja) from pracownik group by nr_departamentu); where pensja = (select min(pensja) from pracownik group by nr_departamentu) * BŁĄD w linii 2: ORA-01427: jednowierszowe podzapytanie zwraca więcej niż jeden wiersz Podobnie jeżeli podzapytanie nie zwróci żadnego Opearatory ANY i ALL można stosować w podzapytaniach zwracających więcej niż jeden wiersz. Wykorzystuje się je w klauzulach WHERE I HAVING łącznie z operatorami porównywania (=;!=; <; >; <=; >=) Operator ANY powoduje akceptację (spełnienie warunku) po stwierdzeniu zgodności wyrażenia z którąkolwiek z wartości zwracanych przez podzapytanie wiersza. Podzapytania - wskazówki Wewnętrzne zapytanie musi być ujęte w nawiasy i musi występować po prawej stronie warunku W podzapytaniu nie wolno stosować klauzuli ORDER BY. Obowiązuje zasada jednej klauzuli ORDER BY dla całego polecenia SELECT. Jeśli jest potrzebna umieszczamy ją jako ostatnią Kolumny występujące na liście wyboru wewnętrznego zapytania muszą występować w kolejności zgodnej z kolejnością kolumn ujętych w nawiasy warunku zapytania głównego. Musi 27 również występować zgodność co do liczby i typu kolumn wybieranych w bloku wewnętrznym i kolumn Podzapytania zwracające wiele atrybutów Znaleźć pracowników o pensjach z listy najniższych zarobków osiąganych w departamentach. SQL> select, pensja, nr_departamentu from pracownik where pensja in (select min(pensja) from pracownik group by nr_departamentu); pensja nr_departamentu SMITH JAMES MILLER

8 29 Podzapytania zwracające wiele atrybutów W jaki sposób można uzyskać informacje o pracownikach zarabiających najmniej w ich departamentach? (Metoda 1) SQL> select, pensja, nr_departamentu from pracownik where (pensja,nr_departamentu) in (select min(pensja), nr_departamentu from pracownik group by nr_departamentu); pensja nr_departamentu SMITH JAMES MILLER Uwagi WHERE (kolumna1, kolumna 2...) = (SELECT kol1, kol2...) kolumny w bloku zewnętrznym powinny być ujęte w nawiasy i oddzielone przecinkami powinna być zgodność co do liczby i typu kolumn wybieranych w bloku wewnętrznym i kolumn bloku zewnętrznego porównywanych z nimi 30 Podzapytania skorelowane W jaki sposób można uzyskać informacje o pracownikach zarabiających najmniej w ich departamentach? (Metoda 2) SQL> select, pensja, nr_departamentu from pracownik e where pensja = (select min(pensja) from pracownik where e.nr_departamentu=pracownik.nr_departamentu group by nr_departamentu); pensja nr_departamentu SMITH JAMES MILLER Podzapytania skorelowane uwagi Każdy wiersz proponowany przez zapytanie główne przechodzi próbę warunku wyrażonego za pomocą zapytania skorelowanego, w którym występuje odwołanie do wartości kolumn tego wiersza. Wykonanie SELECT z podzapytaniem skorelowanym: pobranie wiersza przez zewnętrzne zapytanie wykonanie wewnętrznego zapytania na podstawie 32 wartości z pobranego w pkt 1. Wiersza zaakceptowanie bądź odrzucenie wiersza na

9 Podzapytania w klauzuli HAVING Zagnieżdżanie zapytań Wybrać te departamenty, których średnie zarobki przekraczają średni zarobek departamentu 30. Select nr_departamentu, avg(pensja) from pracownik group by nr_departamentu having avg(pensja) >(select avg(pensja) from pracownik where nr_departamentu=30); Znaleźć stanowisko pracy, na którym są najwyższe średnie zarobki. 33 Select stanowisko, avg(pensja) from pracownik Znaleźć pracowników, których zarobki przekraczają najwyższą pensję z departamentu SALES. SQL> select, stanowisko, data_zatrudnienia, pensja from pracownik where pensja> (select max(pensja) from pracownik where nr_departamentu= stanowisko data_zatrudnienia pensja JONES MANAGER 81/04/ SCOTT ANALYST 87/04/ KING PRESIDENT 81/11/ FORD ANALYST 81/12/ (select nr_departamentu from departament where = SALES')); 34 Operator EXISTS W przypadku zapytań skorelowanych ami nie interesuje nas wynik zapytania, ale jedynie czy wiersz o zadanych przez nas warunkach istnieje. Wów wykorzystujemy operator EXISTS. EXISTS (podzapytanie) - zwraca true jeżeli podzapytanie zwróci przynajmniej jeden wiersz NOT EXISTS(podzapytanie) zwraca true jeżeli podzapytanie nie zwróci żadnego wiersza 35

Technologie baz danych

Technologie 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 szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych

Bazy 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 szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD)

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Diagramy zwizków encji elementy ERD licznoci zwizków podklasy klucze zbiory słabych encji Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD)

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Diagramy zwizków encji elementy ERD licznoci zwizków podklasy klucze zbiory słabych encji Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Modelowanie związków encji Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. II Jesień 2014 1 / 28 Modelowanie Modelowanie polega na odwzorowaniu

Bardziej szczegółowo

Podzapytania. SELECT atrybut_1, atrybut_2,... FROM relacja WHERE atrybut_n operator (SELECT atrybut_1, FROM relacja WHERE warunek

Podzapytania. SELECT atrybut_1, atrybut_2,... FROM relacja WHERE atrybut_n operator (SELECT atrybut_1, FROM relacja WHERE warunek Podzapytania Podzapytanie jest poleceniem SELECT zagnieżdżonym w innym poleceniu SELECT. Podzapytanie może wystąpić wszędzie tam, gdzie system spodziewa się zbioru wartości, czyli w klauzulach SELECT,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL.

Bazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Deficja zależności funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Podzapytania. Rozdział 5. Podzapytania. Podzapytania wyznaczające wiele krotek (1) Podzapytania wyznaczające jedną krotkę

Podzapytania. Rozdział 5. Podzapytania. Podzapytania wyznaczające wiele krotek (1) Podzapytania wyznaczające jedną krotkę Podzapytania Rozdział 5 Podzapytania podzapytania proste i skorelowane, podzapytania w klauzuli SELECT i FROM, klauzula WITH, operatory ANY, ALL i EXISTS, zapytania hierarchiczne Podzapytanie jest poleceniem

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B Plan wykładu Bazy danych Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania Definicja zalenoci funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczce zalenoci funkcyjnych Domknicie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40 Bazy danych wykład trzeci Modelowanie schematu bazy danych Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40 Outline 1 Zalezności funkcyjne

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Podstawy modeli relacyjnych. Diagramy ER. Wykład 3: Relacyjny model danych. SQL

Bazy danych. Plan wykładu. Podstawy modeli relacyjnych. Diagramy ER. Wykład 3: Relacyjny model danych. SQL Plan wykładu Bazy danych Wykład 3: Relacyjny model danych. SQL Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - podstawy Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykáadu. Powtórzenie BCNF i 3NF. Nowa forma redundancji. Wykáad 6: Postaci normalne. SQL - zapytania záo*one.

Bazy danych. Plan wykáadu. Powtórzenie BCNF i 3NF. Nowa forma redundancji. Wykáad 6: Postaci normalne. SQL - zapytania záo*one. Plan wykáadu Bazy danych Wykáad 6: Postaci normalne. SQL - zapytania záo*one. Maágorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl Zale*noci wielowartociowe Czwarta postaü normalna

Bardziej szczegółowo

TECHNOLOGIE BAZ DANYCH

TECHNOLOGIE BAZ DANYCH TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 3 Diagramy związków encji. Funkcje agregujące. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Copyright 2014-2015 E. Busłowska. 1 DIAGRAMY ZWIĄZKÓW ENCJI (DZE) Metoda graficznej

Bardziej szczegółowo

Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania.

Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania. Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania. Przykładowa RBD o schematach relacji (tzw. płaska postać RBD): N(PRACOWNICY) = {ID_P, IMIĘ,

Bardziej szczegółowo

Grupowanie i funkcje agregujące

Grupowanie i funkcje agregujące Grupowanie i funkcje agregujące Zadanie 1. Stwórz odpowiednią tabelę Test_agr i wprowadź odpowiednie rekordy tak, aby wynik zapytania SELECT AVG(kol) avg_all, AVG(DISTINCT kol) avg_dist, COUNT(*) count_gw,

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

Technologie baz danych Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH model związków encji Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Świat rzeczywisty a baza danych Świat rzeczywisty Diagram związków encji Model świata rzeczywistego Założenia, Uproszczenia, ograniczenia

Bardziej szczegółowo

SQL (ang. Structured Query Language)

SQL (ang. Structured Query Language) SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykáadu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD

Bazy danych. Plan wykáadu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD Plan wykáadu Wykáad 2: Diagramy zwizków encji (ERD) SQL - áczenie tabel, zapytania grupujce Diagramy zwizków encji elementy ERD licznoci zwizków podklasy klucze zbiory sáabych encji Maágorzata Krtowska,

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli)

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Struktura polecenia SELECT SELECT opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje FROM nazwy tabel lub widoków WHERE warunek (wybieranie wierszy) GROUP

Bardziej szczegółowo

Zadania SELECT do schematu EDS (EMP, DEPT, SALGRADE)

Zadania SELECT do schematu EDS (EMP, DEPT, SALGRADE) Zadania SELECT do schematu EDS (EMP, DEPT, SALGRADE) W Bazie występują trzy tabele, o następujących schematach: EMP {empno(pk), ename, deptno(fk), mgr(fk), sal, comm, hiredate, job} DEPT {deptno(pk), dname,

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Bazy danych SQL 3 1

Laboratorium Bazy danych SQL 3 1 Laboratorium Bazy danych SQL 3 1 F U N K C J E operujące na grupach wierszy: avg([distinct all]kol) oblicza średnią arytmetyczną wartości kolumny kol wszystkich wierszy grupy. count([distinct all]wyr)

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych egzamin poprawkowy, 2012 rozwiazania

Bazy Danych egzamin poprawkowy, 2012 rozwiazania Bazy Danych egzamin poprawkowy, 2012 rozwiazania 1 Zadania 1. (20p) Stwórz diagram ER dla następującego opisu bazy danych. W szczególności oznacz słabe encje, klucze, rodzaje związków (czy wiele do jednego,

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Anomalie. Rozkład relacji i normalizacja. Wady redundancji

BAZY DANYCH. Anomalie. Rozkład relacji i normalizacja. Wady redundancji BAZY DANYCH WYKŁAD 5 Normalizacja relacji. Zapytania zagnieżdżone cd. Wady redundancji Konieczność utrzymania spójności kopii, Marnowanie miejsca, Anomalie. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Copyright

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH Plan wykładu 2 ZY DNYH Wykład 3: Sprowadzanie do postaci normalnych. SQL zapytania grupujące Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika iałostocka Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia

Bardziej szczegółowo

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła

030 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 szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Bazy 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 szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie 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 szczegółowo

1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny.

1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny. Rafał Drozd 1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny. 1.1 Asocjacje Wpływ na sposób przedstawienia asocjacji w podejściu relacyjnym ma przede wszystkim jej liczność (jeden-do-jednego, jeden-do-wielu,

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania

Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania 1 Zadania 1. Stwórz diagram ER dla następującego opisu bazy danych drużyn i rozgrywek lig regionalnych. W szczególności oznacz słabe encje, klucze, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka SQL cz. 2

Podstawy języka SQL cz. 2 Podstawy języka SQL cz. 2 1. Operatory zbiorowe a. UNION suma zbiorów z eliminacją powtórzeń, b. EXCEPT różnica zbiorów z eliminacją powtórzeń, c. INTERSECT część wspólna zbiorów z eliminacją powtórzeń.

Bardziej szczegółowo

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret Ogólny plan przedmiotu BAZY DANYCH Wykład 1: Wprowadzenie do baz danych Małgorzata Krętowska Politechnika Białostocka Wydział Informatyki Wykład : Wprowadzenie do baz danych Normalizacja Diagramy związków

Bardziej szczegółowo

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

77. 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 szczegółowo

Materiały szkoleniowe. Podstawy języka SQL

Materiały szkoleniowe. Podstawy języka SQL Materiały szkoleniowe Podstawy języka SQL Spis treści Zawartość tabel wykorzystywanych na kursie... 4 Zawartość tabeli DEPT...5 Zawartość tabeli EMP...5 Zawartość tabeli SALGRADE...5 Budowa tabel wykorzystywanych

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Modelowanie danych. Model związków-encji

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Modelowanie danych. Model związków-encji Modelowanie danych. Model związków-encji Plan wykładu Wprowadzenie do modelowania i projektowania kartograficznych systemów informatycznych Model związków-encji encje atrybuty encji związki pomiędzy encjami

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych WYKŁAD 7: Wyjątki

Technologie baz danych WYKŁAD 7: Wyjątki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Obsługa wyjątków Technologie baz danych WYKŁAD 7: Wyjątki [] [] Agnieszka Oniśko, Małgorzata Krętowska TBD-wyjątki 1 TBD-wyjątki 2 Sposoby powstania sytuacji

Bardziej szczegółowo

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom

Bardziej szczegółowo

Przygotowanie do egzaminu. część I

Przygotowanie do egzaminu. część I 1 Przygotowanie do egzaminu część I Modelowanie związków encji 2 Narysuj schemat EER dla poniższej rzeczywistości. Oznacz unikalne identyfikatory encji. Dla każdego związku zaznacz jego opcjonalność/obowiązkowość

Bardziej szczegółowo

1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10:

1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: Grupa A (LATARNIE) Imię i nazwisko: Numer albumu: 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: Nazwisko prowadzącego: 11: 12: Suma: Ocena: Zad. 1 (10 pkt) Dana jest relacja T. Podaj wynik poniższego zapytania (podaj

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 5. Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING

Laboratorium nr 5. Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING Laboratorium nr 5 Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie zagadnień dotyczących stosowania w zapytaniach języka SQL predefiniowanych funkcji agregujących.

Bardziej szczegółowo

Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji. Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.

Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji. Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J. Bazy Danych Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Encja Byt pojęciowy

Bardziej szczegółowo

Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych

Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych Politechnika Śląska Instytut Informatyki instrukcja laboratoryjna laboratorium Bazy Danych przygotowali: mgr inż. Paweł Kasprowski (Kasprowski@zti.iinf.polsl.gliwice.pl) mgr inż. Bożena Małysiak (bozena@ivp.iinf.polsl.gliwice.pl)

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19 Bazy danych wykład trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19 Przekształcanie

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

Relacyjny 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 szczegółowo

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA

2010-10-21 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 szczegółowo

Podzapytania. Podzapytania nieskorelowane i skorelowane

Podzapytania. Podzapytania nieskorelowane i skorelowane Podzapytania w SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Podzapytania. Zagnieżdżanie zapytań. Podzapytania nieskorelowane i skorelowane Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)

Bazy 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 szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Diagramy 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 szczegółowo

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Wprowadzenie Historia i standardy Podstawy relacyjności Typy danych DDL tabele, widoki, sekwencje zmiana struktury DML DQL Podstawy, złączenia,

Bardziej szczegółowo

Projektowanie relacyjnych baz danych model związków encji (Entity-Relationship, ER)

Projektowanie relacyjnych baz danych model związków encji (Entity-Relationship, ER) BAZY DANYCH wykład 8 Projektowanie relacyjnych baz danych model związków encji (Entity-Relationship, ER) Dr hab. Sławomir Zadrożny, prof. PR Modelowanie E/R Umożliwia projektowanie schematu bazy danych

Bardziej szczegółowo

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT

Konstruowanie 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 szczegółowo

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE

PLAN 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 szczegółowo

Projektowanie baz danych

Projektowanie baz danych Projektowanie baz danych Etapy procesu projektowania BD Określenie celów, jakim ma służyć baza danych (w kontakcie z decydentem z firmy zamawiającej projekt). Sprecyzowanie zakresu dostępnych danych, kategorii

Bardziej szczegółowo

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Tabele 9 Klucze 10 Relacje 11 Podstawowe zasady projektowania tabel 16 Rozdział 2. Praca z tabelami 25 Typy danych 25 Tworzenie tabel 29 Atrybuty kolumn

Bardziej szczegółowo

Projektowanie Systemów Informacyjnych

Projektowanie Systemów Informacyjnych Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy Danych i Usługi Sieciowe Bazy Danych i Usługi Sieciowe Ćwiczenia IV Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS ćw. IV Jesień 2011 1 / 13 Strona wykładu http://bioexploratorium.pl/wiki/ Bazy_Danych_i_Usługi_Sieciowe_-_2011z

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko

Podstawowe 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 szczegółowo

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15 Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 204/5 Nazwa Bazy danych Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Matematyczno - Przyrodniczy Kod Studia Kierunek studiów Poziom

Bardziej szczegółowo

Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych

Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych

Bardziej szczegółowo

Zadania z SQLa (MS SQL Server)

Zadania z SQLa (MS SQL Server) Zadania z SQLa (MS SQL Server) Struktura testowej bazy danych (diagram ERD): opracował dr Robert Fidytek SPIS TYPÓW ZADAŃ 1 Projekcja wyników zapytań (SELECT FROM )... 3 2 Sortowanie wyników zapytań (ORDER

Bardziej szczegółowo

SQL DDL DML TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. Wykład 5: Język DDL i DML. Małgorzata Krętowska

SQL DDL DML TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. Wykład 5: Język DDL i DML. Małgorzata Krętowska SQL TECHNOLOGIE BAZ DANYCH Wykład 5: Język DDL i DML. SQL (ang. StructuredQueryLanguage) strukturalny język zapytań używany do tworzenia, modyfikowania relacyjnych baz danych oraz do umieszczania i pobierania

Bardziej szczegółowo

Fazy przetwarzania zapytania zapytanie SQL. Optymalizacja zapytań. Klasyfikacja technik optymalizacji zapytań. Proces optymalizacji zapytań.

Fazy przetwarzania zapytania zapytanie SQL. Optymalizacja zapytań. Klasyfikacja technik optymalizacji zapytań. Proces optymalizacji zapytań. 1 Fazy przetwarzania zapytanie SQL 2 Optymalizacja zapytań część I dekompozycja optymalizacja generacja kodu wyraŝenie algebry relacji plan wykonania kod katalog systemowy statystyki bazy danych wykonanie

Bardziej szczegółowo

Relacji między tabelami klucze obce. Schemat bazy danych, wczytanej z pliku create_tables.sql. Klucz obcy jako ograniczenie dla kolumny

Relacji między tabelami klucze obce. Schemat bazy danych, wczytanej z pliku create_tables.sql. Klucz obcy jako ograniczenie dla kolumny Schemat bazy danych, wczytanej z pliku create_tables.sql Relacji między tabelami klucze obce Klucz obcy jako ograniczenie dla kolumny customer_id INTEGER NOT NULL REFERENCES customer(customer_id), CONSTRAINT

Bardziej szczegółowo

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Bazy danych. Wykład 4: Model SERM. dr inż. Magdalena Krakowiak

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Bazy danych. Wykład 4: Model SERM. dr inż. Magdalena Krakowiak Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 4: Model SERM dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Słabości modelu ERD Wraz ze wzrostem złożoności obiektów

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8b: Algebra relacyjna http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Algebra relacyjna Algebra relacyjna (ang.

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

Model 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 szczegółowo

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy 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 szczegółowo

Laboratorium nr 8. Temat: Podstawy języka zapytań SQL (część 2)

Laboratorium nr 8. Temat: Podstawy języka zapytań SQL (część 2) Laboratorium nr 8 Temat: Podstawy języka zapytań SQL (część 2) PLAN LABORATORIUM: 1. Sortowanie. 2. Warunek WHERE 3. Eliminacja powtórzeń - DISTINCT. 4. WyraŜenia: BETWEEN...AND, IN, LIKE, IS NULL. 5.

Bardziej szczegółowo

I. Język manipulowania danymi - DML (Data Manipulation Language). Polecenia INSERT, UPDATE, DELETE

I. Język manipulowania danymi - DML (Data Manipulation Language). Polecenia INSERT, UPDATE, DELETE Wykład 9 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle manipulowanie danymi (DML), tworzenie, modyfikowanie i usuwanie obiektów bazy danych: tabel i perspektyw, więzów integralności, komentarzy

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, Spis treści

Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, Spis treści Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, 2016 Spis treści Wprowadzenie Podziękowania xiii xvii 1 Podstawy zapytań i programowania T-SQL 1 Podstawy

Bardziej szczegółowo

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

Transformacja 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 szczegółowo

Wprowadzenie do języka SQL

Wprowadzenie do języka SQL Wprowadzenie do języka SQL język dostępu do bazy danych grupy poleceń języka: DQL (ang( ang.. Data Query Language) DML (ang( ang.. Data Manipulation Language) DDL (ang( ang.. Data Definition Language)

Bardziej szczegółowo

15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL

15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL 15. Funkcje i procedury składowane PLSQL 15.1. SQL i PLSQL (Structured Query Language - SQL) Język zapytań strukturalnych SQL jest zbiorem poleceń, za pomocą których programy i uŝytkownicy uzyskują dostęp

Bardziej szczegółowo

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl Bazy danych Zapytania SELECT Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Przykład HAVING Podaj liczebność zespołów dla których najstarszy pracownik urodził się po 1940 select idz, count(*) from prac p

Bardziej szczegółowo

Baza danych sql. 1. Wprowadzenie

Baza danych sql. 1. Wprowadzenie Baza danych sql 1. Wprowadzenie Do tej pory operowaliście na listach. W tej instrukcji pokazane zostanie jak stworzyć bazę danych. W zadaniu skorzystamy z edytora graficznego struktury bazy danych, który

Bardziej szczegółowo

Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA

Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA 1. Opis problemu W ramach zajęć zostanie przedstawiony przykład prezentujący prosty system biblioteczny. System zawiera informację o czytelnikach oraz książkach dostępnych

Bardziej szczegółowo

W tym modelu wszystkie dane przechowywane są w jednym arkuszu, tabeli, pliku.

W tym modelu wszystkie dane przechowywane są w jednym arkuszu, tabeli, pliku. Modele danych Model danych to zintegrowany zbiór zasad opisujących dane, relacje, powiązania (stosunki) pomiędzy danymi, dozwolone operacje i ograniczenia nakładane na dane i operacje. Model danych jest

Bardziej szczegółowo

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

Program 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 szczegółowo

Technologia informacyjna

Technologia 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 szczegółowo

Wykład 5 Fizyczne projektowanie bazy danych (Paul Beynon-Davies, Systemy baz danych )

Wykład 5 Fizyczne projektowanie bazy danych (Paul Beynon-Davies, Systemy baz danych ) Zawartość wykładu: Wykład 5 Fizyczne projektowanie bazy danych (Paul Beynon-Davies, Systemy baz danych ) 1) Logiczne projektowanie bazy danych 2) Fizyczne projektowanie bazy danych 3) Zdefiniowanie wydajności

Bardziej szczegółowo

Lista zadań nr 1. 4. Wyświetlić imię i nazwisko dla każdego pracownika z departamentu DEP T NO o numerze 000.

Lista zadań nr 1. 4. Wyświetlić imię i nazwisko dla każdego pracownika z departamentu DEP T NO o numerze 000. Lista zadań nr 1 Zapytania SQL, SELECT z klauzulą WHERE i ORDER BY 1. Wyświetlić zawartość tablicy z pracownikami (EMPLOYEE). 2. Wyświetlić nazwisko i imię LAST NAME, F IRST NAME dla każdego pracownika.

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji ERD Ćwiczenia w modelowaniu danych

Diagramy związków encji ERD Ćwiczenia w modelowaniu danych Diagramy związków encji ERD Ćwiczenia w modelowaniu danych dr Lidia Stępień wykład 5 ERD ang. Entity-Relationship Diagram Diagram związków encji Proces konstruowania projektu systemu bazy danych. Abstrakcyjna

Bardziej szczegółowo

Projektowanie BD Diagramy związków encji

Projektowanie BD Diagramy związków encji Wykład 10 Projektowanie BD Diagramy związków encji Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Diagramy związków encji Model Entity/Relationship (E/R) pozwala na opisanie statycznych aspektów rzeczywistości przy pomocy

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Algebra relacji i SQL Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. IV Jesień 2014 1 / 52 Do czego służy baza danych? nazwa adres Studia rok

Bardziej szczegółowo

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p

Bardziej szczegółowo

Tworzenie projektu bazy danych z kreatorem odnośników - Filmoteka. Projekt tabel dla bazy Filmoteka

Tworzenie projektu bazy danych z kreatorem odnośników - Filmoteka. Projekt tabel dla bazy Filmoteka Tworzenie projektu bazy danych z kreatorem odnośników - Filmoteka Projekt tabel dla bazy Filmoteka Kolejność tworzenia tabel w bazie nie jest dowolna jako pierwsze należy utworzyć tabele słownikowe, potem

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

Relacyjne 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 szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych

Bazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych Plan wykładu Bazy danych Cechy rozproszonej bazy danych Implementacja rozproszonej bazy Wykład 15: Rozproszone bazy danych Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy danych (studia

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych studia zaoczne II stopnia, sem. I

Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych studia zaoczne II stopnia, sem. I Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych studia zaoczne II stopnia, sem. I 1. MySQL 2. Powtórzenie SQL WYKŁAD 2: MySQL: podstawowe obiekty Powtórzenie

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne SQL CUBE (1)

Funkcje analityczne SQL CUBE (1) Funkcje analityczne SQL CUBE (1) JOB DEPTNO SUM(SAL) --------- ---------- ---------- 29025 10 8750 20 10875 30 9400 CLERK 4150 CLERK 10 1300 CLERK 20 1900 CLERK 30 950 ANALYST 6000 ANALYST 20 6000 MANAGER

Bardziej szczegółowo

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.

Definicja 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 szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt Zasady przygotowania i oceny projektów 1 Cel projektu Celem niniejszego projektu jest zaprojektowanie i implementacja

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY 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 szczegółowo

Ćwiczenie rozpocznie się od wprowadzenia do laboratorium, po którym omówimy składnię ę polecenia INSERT pozwalającego ą na wstawianie krotek do

Ćwiczenie rozpocznie się od wprowadzenia do laboratorium, po którym omówimy składnię ę polecenia INSERT pozwalającego ą na wstawianie krotek do Na dotychczasowych zajęciach zapoznaliście się Państwo z poleceniem SELECT pozwalającym ą na wykonywanie zapytań ń do bazy danych i odczytywanie danych zawartych w relacjach. Celem tego ćwiczenia jest

Bardziej szczegółowo

Systemy informatyczne. Modelowanie danych systemów informatycznych

Systemy informatyczne. Modelowanie danych systemów informatycznych Modelowanie danych systemów informatycznych Diagramy związków encji Entity-Relationship Diagrams Modelowanie danych diagramy związków encji ERD (ang. Entity-Relationship Diagrams) diagramy związków encji

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH. Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej SQL

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH. Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej SQL Plan wykładu 2 ZY DNYH Wykład 2: Sprowadzanie do postaci normalnych. SQL. Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej relacji do 3NF SQL Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapytań. Etapy przetwarzania zapytania. Translacja zapytań języka SQL do postaci wyrażeń algebry relacji

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapytań. Etapy przetwarzania zapytania. Translacja zapytań języka SQL do postaci wyrażeń algebry relacji Plan wykładu Bazy danych Wykład 12: Optymalizacja zapytań. Język DDL, DML (cd) Etapy przetwarzania zapytania Implementacja wyrażeń algebry relacji Reguły heurystyczne optymalizacji zapytań Kosztowa optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów.

Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów. Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Indeksy. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki PB Pojęcie

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Bazy danych Database Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obieralny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L Semestr: III Liczba

Bardziej szczegółowo