TECHNOLOGIE BAZ DANYCH
|
|
- Patryk Włodarczyk
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 3 Diagramy związków encji. Funkcje agregujące. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Copyright E. Busłowska. 1 DIAGRAMY ZWIĄZKÓW ENCJI (DZE) Metoda graficznej prezentacji tabel i kolumn. Obrazują podstawowe składniki bazy danych i związki między nimi. Encja zbiór obiektów reprezentowanych za pomocą jednakowej struktury (odpowiednik tablicy w finalnej bazie danych). Atrybuty - charakteryzują encje. Związek - określa wzajemne powiązania między encjami. W DZE encje zazwyczaj są opisywane rzeczownikami, atrybuty przymiotnikami i rzeczownikami, natomiast związki czasownikami. Copyright E. Busłowska. 2 Przyjęta konwencja zapisu relacji Proces projektowania DZE Analiza problemu, pojawiające się często rzeczowniki, sugerują encje, które powinny wystąpić w diagramie. Dla każdej encji identyfikuje się atrybuty. Wykryć użycie tej samej nazwy dla dwóch różnych encji albo użycie dwóch różnych nazw dla tej samej encji. Zidentyfikować atrybuty tworzące klucze. Encje - prostokąty Atrybuty Obowiązkowe (wartość musi być zawsze określona) poprzedzone kółkiem. Opcjonalne (atrybut nie musi mieć wartości) poprzedzone okręgiem. Unikalne identyfikatory dla encji lub wchodzące w jego skład poprzedzone #. Związki Opcjonalność oznaczona linią przerywaną. Stopień wiele" oznaczony kurzą stopką. Należące do unikalnych identyfikatorów oznaczone poprzeczną kreską. Copyright E. Busłowska. 3 Copyright E. Busłowska. 4 Związki i ich symbole Oznaczenia: Jeden do jeden Jeden do wielu Związki jeden do jeden dla każdej instancji (przypadku) jednej encji istnieje dokładnie jedna instancja drugiej encji pozostająca z nią w rozważanym związku. Wiele do jeden Wygląd Preferuje Wiele do wielu Copyright E. Busłowska. 5 Copyright E. Busłowska. 6 1
2 Związki jeden do wielu dla każdej instancji jednej encji istnieje n instancji drugiej encji. Związki wiele do jednego dla wielu instancji jednej encji istnieje dokładnie jedna instancja drugiej encji. Wnosi Opłatę Cechy Ma Copyright E. Busłowska. 7 Copyright E. Busłowska. 8 Związki wiele do wielu - wielu wartościom jednej encji odpowiada wiele wartości drugiej encji Uproszczenie związku wiele do wielu przez dodanie encji Wybiera Wybiera Lista preferencji Występują w Copyright E. Busłowska. 9 Copyright E. Busłowska. 10 Związki rekurencyjne związki wiele do wielu lub jeden do jednego między jedną encją Każdy klient może być skojarzony z innym klientem Każdy klient może być skojarzony z wieloma klientami # IdPreferencji o Nazwa występują a # IdPreferencji # Idklienta Przykładowe encje wybiera Oplaty # IdOplaty ο Idklienta ο DataOplaty ο Wielkosc wnosi # Ida ο Nazwisko ο Imie ο Adres ο Telefon Copyright E. Busłowska. 11 Copyright E. Busłowska. 12 2
3 Problemy pojawiające się przy tworzeniu DZE Każda encja powinna być powiązana bezpośrednio z co najmniej jedną encją oraz każda encja powinna być powiązana pośrednio z każdą inną encją. Modelując należy wybiegać w przyszłość. Ważne jest jakie informacje są potrzebne aby odpowiedzieć na spodziewane pytania. Należy dążyć do jak najprostszego diagramu za pomocą zmniejszania do minimum liczby encji i związków. Funkcja podmieniająca znaki TRANSLATE(przekształcany_napis,zbiór_przeszu kiwania,zbór_podstawienia) podmienia znaki w napisie które określa drugi argument na odpowiadające im znaki trzeciego argumentu, REPLACE(podany_napis,jak,na_co) - wystąpienie w podany_napis ciąg jak zostanie zastąpione przez ciąg na_co Copyright E. Busłowska. 13 Copyright E. Busłowska. 14 Funkcje matematyczne POWER(liczba,n) - liczba do podanej potęgi, SQRT(liczba) - pierwiastek kwadratowy z podanej liczby, ABS(liczba) - wartość bezwzględna, MOD(liczba1, liczba2) - reszta z dzielenia. Copyright E. Busłowska. 15 Funkcje trygonometryczne przykłady Select sin(60/180* ) from dual; sin(60/180* ) Select cos(60/180* ) from dual; cos(60/180* ).5 Select tan(60/180* ) from dual; tan(60/180* ) Copyright E. Busłowska. 16 Funkcje operujące na datach SQL> SELECT SYSDATE FROM dual; SYSDATE /10/15 SQL> SELECT MONTH_BETWEEN(SYSDATE, Datazatr), ADD_MONTHS(Datazatr,6) FROM pracownicy; Konwersja między tekstem a liczbą TO_CHAR(wartość [,maska do formatowania]) przekształca argument wartość na jej postać znakową. SQL> SELECT NEXT_DAY(SYSATE, Monday ) FROM dual; SQL> SELECT LAST_DAY( 14/10/15 ), LAST_DAY( 14/10/14 ) FROM dual; Copyright E. Busłowska. 17 Copyright E. Busłowska. 18 3
4 Wyrażenia agregujące i funkcje grupowe Count([distinct] wyrażenie ) zlicza wiersze Min([distinct] wyrażenie ) wylicza minimalną wartość Max([distinct] wyrażenie ) - wylicza maksymalną wartość Avg([distinct] wyrażenie ) - wylicza średnią wartość Sum([distinct] wyrażenie ) wylicza sumę Copyright E. Busłowska. 19 SQL> SELECT AVG(sal) ; AVG(SAL) 2133,33333 SQL> SELECT MIN(sal) Min_Wyn 3 WHERE job = 'CLERK'; MIN_WYN 800 Copyright E. Busłowska. 20 SQL> SELECT COUNT(*) Ile, AVG(sal) Sred, MIN(sal) Min_Wyn, MAX(sal) Maks_Wyn FROM emp; ILE SRED MIN_WYN MAKS_WYN , Podać sumę zarobków wszystkich pracowników z pierwszego stopnia płacowego. SQL> SELECT SUM(sal), salgrade 3 WHERE salgrade.grade = 1 AND sal BETWEEN losal AND hisal; SUM(SAL) 2850 Copyright E. Busłowska. 21 Copyright E. Busłowska. 22 Podział krotek na grupy - klauzula GROUP BY Obliczyć średnie zarobki na każdym ze stanowisk pracy SQL> SELECT job, AVG(sal) 3 GROUP BY job; JOB AVG(SAL) ANALYST 3000 CLERK 1037,5 KEEPER 2975 MANAGER 2758,33333 PRESIDENT 5000 SALESMAN 1400 Podział krotek na grupy i podgrupy Obliczyć średnie zarobki na każdym ze stanowisk pracy w każdym departamencie SQL> SELECT deptno, job, AVG(sal) 3 GROUP BY deptno, job; DEPTNO JOB AVG(SAL) CLERK MANAGER PRESIDENT ANALYST CLERK KEEPER MANAGER CLERK MANAGER SALESMAN wierszy zostało wybranych. Copyright E. Busłowska. 23 Copyright E. Busłowska. 24 4
5 Klauzula having Podać średnie zarobki tylko tych departamentów, które zatrudniają więcej niż trzech pracowników. SQL> SELECT deptno, AVG(sal), COUNT (*) 3 GROUP BY deptno 4 HAVING COUNT (*) > 3; DEPTNO AVG(SAL) COUNT(*) , , Klauzula having Podać tylko te stanowiska, na których średnie zarobki wynoszą 3000 lub więcej SQL> SELECT job, AVG(sal) 3 GROUP BY job 4 HAVING AVG (sal) > =3000; JOB AVG(SAL) ANALYST 3000 PRESIDENT 5000 Copyright E. Busłowska. 25 Copyright E. Busłowska. 26 Wyrażenia w klauzuli having Podać numery departamentów i różnice miedzy najwyższą i najniższa pensją w poszczególnych departamentach. Wyeliminować grupy z różnicą mniejszą od SQL> SELECT deptno, MAX(sal) - MIN(sal) Diff 3 GROUP BY deptno 4 HAVING MAX(sal) - MIN(sal)>=2000; DEPTNO DIFF Copyright E. Busłowska. 27 5
Technologie baz danych
Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 6: Algebra relacji. SQL - cd Algebra relacji operacje teoriomnogościowe rzutowanie selekcja przemianowanie Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
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. 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 szczegółowoZadania 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 szczegółowoWybór wszystkich danych: SELECT * FROM employee Wybór określonych kolumn lub wyrażeń: SELECT first_name, last_name, salary FROM employee
Polecenie SELECT instrukcja pobierająca dane z bazy danych (z tabel, widoków) użytkownik posługujący się nią musi mieć uprawnienia do pobierania danych wynikiem zapytania jest zawsze tablica o określonych
Bardziej szczegółowoRelacji 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 szczegółowoBazy danych - Materiały do laboratoriów IV
Bazy danych - Materiały do laboratoriów IV dr inż. Olga Siedlecka-Lamch Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 17 marca 2011 roku Pozostałe funkcje wierszowe Oracle:
Bardziej szczegółowoWybór EUROPEAN będzie rozpoznawał dzień przed miesiącem, natomiast US miesiąc przed dniem.
Typy numeryczne Typy daty i czasu. W celu uniknięcia niejasności czy zapis 11-08-2005 oznacza - 11 sierpnia 2005, czy może 8 listopada 2005, należy ustalić sposób interpretacji daty (europejski lub amerykański).
Bardziej szczegółowoMateriały 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 szczegółowoWprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można
Bardziej szczegółowoLaboratorium 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 4. Funkcje grupowe Funkcje grupowe, podział relacji na grupy, klauzule GROUP BY i HAVING.
Język SQL. Rozdział 4. Funkcje grupowe Funkcje grupowe, podział relacji na grupy, klauzule GROUP BY i HAVING. 1 Funkcje grupowe (agregujące) (1) Działają na zbiorach rekordów, nazywanych grupami. Rekordy
Bardziej szczegółowoPL/SQL. Funkcje wbudowane
Slajd 1 PL/SQL Opis funkcji SQL PL/SQL(funkcje SQL) M. Rakowski - WSISiZ 1 Slajd 2 Funkcje wbudowane Funkcje wbudowane mają za zadanie umożliwić bardziej zaawansowane operowanie danymi. Funkcje operacji
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Elementy ERD BAZY DANYCH. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Diagramy związków encji. SQL podzapytania
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
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 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 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 szczegółowo- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji
6. Język SQL Język SQL (Structured Query Language): - język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji - stworzony w IBM w latach 70-tych DML (Data Manipulation
Bardziej szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 3. Funkcje wierszowe
Język SQL. Rozdział 3. Funkcje wierszowe Funkcje wierszowe (funkcje znakowe, funkcje liczbowe, funkcje operujące na datach, funkcje konwersji, funkcje polimorficzne). 1 Funkcje Przekształcają dane, pobrane
Bardziej szczegółowoPrzestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured
Bardziej szczegółowo3. Podzapytania, łączenie tabel i zapytań
3. Podzapytania, łączenie tabel i zapytań I. PODZAPYTANIE (SUBSELECT) oddzielna, ujęta w nawiasy instrukcja SELECT, zagnieżdżona w innej instrukcji SQL, zazwyczaj w instrukcji SELECT w instrukcji SELECT,
Bardziej szczegółowoSQL (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 szczegółowoSQL praca z tabelami 4. Wykład 7
SQL praca z tabelami 4 Wykład 7 1 Funkcje agregujące Informacja poszukiwana w bazie danych często musi być wyliczana na podstawie danych znajdujących się w wielu wierszach tabeli. Tak jest gdy chcemy znać
Bardziej szczegółowoJęzyk DML. Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE
Język DML Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE Systemy Baz Danych, Hanna Kleban 1 INSERT Instrukcja INSERT dodawanie
Bardziej szczegółowoInformatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 2. Lab Backup bazy danych. Tworzenie kopii (backup) bazy danych
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 Lab 2 LAB 2 1. Backup bazy danych Tworzenie kopii (backup) bazy danych Odtwarzanie bazy z kopii (z backup u) 1. Pobieramy skrypt Restore 2. Pobieramy
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3 funkcje agregujące
Ćwiczenie 3 funkcje agregujące Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING Ćwiczenie 3 funkcje agregujące Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie zagadnień dotyczących stosowania w zapytaniach języka SQL
Bardziej szczegółowoBazy danych 8. Podzapytania i grupowanie. P. F. Góra
Bazy danych 8. Podzapytania i grupowanie P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2009 Podzapytania Podzapytania pozwalaja na tworzenie strukturalnych podzapytań, co umożliwia izolowanie poszczególnych
Bardziej szczegółowoFunkcje. Rozdział 3. Funkcje. Funkcje znakowe (1) Funkcje wierszowe
Funkcje Rozdział 3 Funkcje Funkcje wierszowe (funkcje znakowe, funkcje liczbowe, funkcje operujące na datach, funkcje konwersji, funkcje polimorficzne), funkcje grupowe, podział relacji na grupy, klauzule
Bardziej szczegółowoFunkcje. Rozdział 3a Funkcje wierszowe. Funkcje znakowe (1) Funkcje wierszowe
Funkcje Rozdział 3a Funkcje wierszowe Funkcje wierszowe (funkcje znakowe, funkcje liczbowe, funkcje operujące na datach, funkcje konwersji, funkcje polimorficzne) Przekształcają dane, pobrane przez polecenie
Bardziej szczegółowoLaboratorium 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 szczegółowoopisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje nazwy tabel lub widoków warunek (wybieranie wierszy)
Zapytania SQL. Polecenie SELECT jest używane do pobierania danych z bazy danych (z tabel lub widoków). Struktura polecenia SELECT SELECT FROM WHERE opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje
Bardziej szczegółowoZadania 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 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 szczegółowoFunkcje 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 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 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 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 szczegółowoGrupowanie 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 szczegółowoBAZY DANYCH LABORATORIUM. Studia niestacjonarne I stopnia
BAZY DANYCH LABORATORIUM Studia niestacjonarne I stopnia Gdańsk, 2011 1. Cel zajęć Celem zajęć laboratoryjnych jest wyrobienie praktycznej umiejętności tworzenia modelu logicznego danych a nastepnie implementacji
Bardziej szczegółowoMateriały szkoleniowe. Podstawy jzyka SQL. Prowadzcy Anna Pijanowska - Kunierz Paweł ołnierczyk
Materiały szkoleniowe Podstawy jzyka SQL Prowadzcy Anna Pijanowska - Kunierz Paweł ołnierczyk Spis treci Zawarto tabel wykorzystywanych na kursie 5 Zawarto tabeli DEPT 6 Zawarto tabeli EMP 6 Zawarto tabeli
Bardziej szczegółowoBazy 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 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 szczegółowoJęzyk 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 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 szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Funkcje analityczne SQL CUBE (1) Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel JOB DEPTNO SUM(SAL) 8750
Bardziej szczegółowoWstęp do SQL. copyright: KGiIS WGGiOŚ AGH
Wstęp do SQL SQL (Structured Query Language) strukturalny język zapytań używany do tworzenia, modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych. Język SQL jest językiem deklaratywnym.
Bardziej szczegółowoPODZAPYTANIE (SUBSELECT)
2. Podzapytania PODZAPYTANIE (SUBSELECT) oddzielna, ujęta w nawiasy instrukcja SELECT, zagnieżdżona w innej instrukcji SQL, zazwyczaj w instrukcji SELECT W instrukcji SELECT, podzapytanie może być umieszczone
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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoWykład 8. SQL praca z tabelami 5
Wykład 8 SQL praca z tabelami 5 Podzapytania to mechanizm pozwalający wykorzystywać wyniki jednego zapytania w innym zapytaniu. Nazywane często zapytaniami zagnieżdżonymi. Są stosowane z zapytaniami typu
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 szczegółowoPodstawy 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 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 szczegółowoPrzykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi.
Marek Robak Wprowadzenie do języka SQL na przykładzie baz SQLite Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi. Tworzenie tabeli Pierwsza tabela W relacyjnych bazach danych jedna
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoBazy danych 6. Podzapytania i grupowanie. P. F. Góra
Bazy danych 6. Podzapytania i grupowanie P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Podzapytania Podzapytania pozwalaja na tworzenie strukturalnych podzapytań, co umożliwia izolowanie poszczególnych
Bardziej szczegółowo- 307 W Oracle instrukcja SELECT Ename FROM Emp WHERE Empno=4567: [ ] zakłada blokadę do odczytu dla jednego wiersza tabeli Emp [ ] zakłada blokadę
- 307 W Oracle instrukcja SELECT Ename FROM Emp WHERE Empno=4567: [ ] zakłada blokadę do odczytu dla jednego wiersza tabeli Emp [ ] zakłada blokadę do odczytu dla wszystkich wierszy tabeli Emp [ ] zakładę
Bardziej szczegółowoTechnologie 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 szczegółowoSQL - Structured Query Language. strukturalny język zapytań
SQL - Structured Query Language strukturalny język zapytań SQL - Structured Query Language - strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w
Bardziej szczegółowoWykład 5. SQL praca z tabelami 2
Wykład 5 SQL praca z tabelami 2 Wypełnianie tabel danymi Tabele można wypełniać poprzez standardową instrukcję INSERT INTO: INSERT [INTO] nazwa_tabeli [(kolumna1, kolumna2,, kolumnan)] VALUES (wartosc1,
Bardziej szczegółowoTransformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski
Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych Zbyszko Królikowski 1 Repetytorium pojęcia podstawowe relacyjnego modelu danych Schemat implementacyjny (logiczny) bazy danych: schemat, na
Bardziej szczegółowoKOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów
KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów SQL3 wprowadza następujące kolekcje: zbiory ( SETS ) - zestaw elementów bez powtórzeń, kolejność nieistotna listy ( LISTS ) - zestaw
Bardziej szczegółowoGrupowanie i funkcje agregacji. Grupowanie z użyciem rollup
Grupowanie i funkcje agregacji Grupowanie z użyciem rollup Funkcje agregujące: COUNT([DISTINCT] wyrażenie *), MIN(wyrażenie), MAX(wyrażenie), SUM([DISTINCT] wyrażenie), AVG([DISTINCT] wyrażenie). Klauzula
Bardziej szczegółowoBazy 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 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 szczegółowoWstęp 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 szczegółowoProjektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD
Projektowanie systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl siminskionline.pl Modelowanie danych Diagramy ERD Modelowanie danych dlaczego? Od biznesowego gadania do magazynu na biznesowe
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 szczegółowoRozpatrzymy bardzo uproszczoną bazę danych o schemacie
Wykład 6 Algebraiczne podstawy implementacji strukturalnego języka zapytań (SQL) w systemach baz danych Oracle zapytania w języku algebry relacyjnych baz danych i ich odpowiedniki w SQL Rozpatrzymy bardzo
Bardziej szczegółowoGrupowanie i funkcje agregacji
Grupowanie i funkcje agregacji Funkcje agregujące: COUNT([DISTINCT] wyrażenie *), MIN(wyrażenie), MAX(wyrażenie), SUM([DISTINCT] wyrażenie), AVG([DISTINCT] wyrażenie). Klauzula GROUP BY Grupowanie polega
Bardziej szczegółowoPrzykładowa 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 szczegółowoStruktura bazy danych
Bazy danych - MySQL Warunki zaliczenia tych zajęć Rozwiązania zadań domowych proszę zapisać do pliku o nazwie Bazy danych i wysłać do mnie jako załącznik. Ostateczny termin: niedziela, 9.06, godzina 24:00.
Bardziej szczegółowoLista 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 szczegółowoSQL do zaawansowanych analiz danych część 1.
SQL do zaawansowanych analiz danych część 1. Mechanizmy języka SQL dla agregacji danych Rozszerzenia PIVOT i UNPIVOT Materiały wykładowe Bartosz Bębel Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Plan
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoBAZY 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 szczegółowoPawel@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 szczegółowoP 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 szczegółowokoledzy, Jan, Nowak, ul. Niecała 8/23, , Wrocław, , ,
Celem ćwiczeń jest zaprojektowanie oraz utworzenie na serwerze bazy danych przechowującej informacje na temat danych kontaktowych. Celem jest również zapoznanie z podstawowymi zapytaniami języka SQL służącymi
Bardziej szczegółowoZAAWANSOWANE BAZY DANYCH I HURTOWNIE DANYCH MySQL, PHP
ZAAWANSOWANE BAZY DANYCH I HURTOWNIE DANYCH MySQL, PHP Zad. 1 Dla każdego zamówienia wyznaczyć jego wartość. Należy podać numer zamówienia oraz wartość. select z.id_zamowienia, sum(ilosc*cena) as wartosc
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska W bazie danych przechowujemy tylko niektóre informacje o świecie rzeczywistym. Wybór właściwych wycinków rzeczywistości i dotyczących ich danych jest bardzo istotny od niego zależy
Bardziej szczegółowoPlan 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 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 szczegółowoPlan wykładu: Relacyjny model danych: opis modelu, podstawowe pojęcia, ograniczenia, więzy.
Plan wykładu: Relacyjny model danych: opis modelu, podstawowe pojęcia, ograniczenia, więzy. Przejście od modelu związków encji do modelu relacyjnego: odwzorowanie zbiorów encji, odwzorowanie związków encji
Bardziej szczegółowoIntegralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN
Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Integralność danych Aspekty integralności
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI WYBRANE: ... (system operacyjny) ... (program użytkowy) ... (środowisko programistyczne)
Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. MIN 2017 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL miejsce na naklejkę EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I DATA: 10
Bardziej szczegółowoBazy Danych. SQL Podstawy języka II: zapytania. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408
Bazy Danych SQL Podstawy języka II: zapytania Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Konstrukcja select-from-where SQL oparty jest na algebrze relacji z pewnymi modyfikacjami
Bardziej szczegółowoTEST E.14 BAZY DANYCH
TEST E.14 BAZY DANYCH 1 CZAS PRACY: 45 MINUT 1. W celu dodania rekordu do tabeli Pracownicy należy użyd polecenia SQL a. INSERT INTO Pracownicy VALUES ("Jan", "Kowalski"); b. INSERT VALUES (Jan; Kowalski)
Bardziej szczegółowoZagadnienia podstawowe
Zagadnienia podstawowe Każdy wiersz w tabeli jest unikalnie identyfikowany przez klucz główny (PK). Możesz logicznie powiązać dane z wielu tabel za pomocą klucza obcego (FK). Nazwa Tabeli: PRACOWNICY Nazwa
Bardziej szczegółowoSystemy 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 szczegółowoWstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra
Bardziej szczegółowoLista zadań nr 1. Bazy danych laboratorium. dr inż. Grzegorz Bazydło, dr inż. Jacek Tkacz
Bazy danych laboratorium dr inż. Grzegorz Bazydło, dr inż. Jacek Tkacz G.Bazydlo@iie.uz.zgora.pl, www.uz.zgora.pl/~gbazydlo Lista zadań nr 1 Zagadnienia Poznanie narzędzia DBeaver. Konfiguracja połączenia
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 szczegółowoProjektowanie 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 szczegółowoBazy danych 2. Wykład 4 Structured Query Language (SQL)
Bazy danych 2 Wykład 4 Structured Query Language (SQL) Cechy SQL W standardzie SQL wyróŝnia się dwie części: DDL (Data Definition Language) - język definiowania danych DML (Data Manipulation Language)
Bardziej szczegółowo