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

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

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

Transkrypt

1 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, Agnieszka Oniko Wydziaá Informatyki Politechnika Biaáostocka SQL - zapytanie proste, áczenie tabel 2 Proces modelowania i implementacji bazy danych Elementy ERD Diagram zwizków encji - Entity-Relationship Diagram E/R (ERD) Analiza informacji, które bd zawarte w bazie danych System zarzdzania relacyjn baz danych Zbiory encji Encja - rozró*nialny obiekt Zbiór encji (typ encji) - zbiór podobnych encji Zbiór encji (typ encji) Diagram E/R Schemat bazy danych (Model relacyjny) WykáDGRZFD KrWRZVND0DáJRU]DWD OniNR$JQLHV]ND Sosnowski Zenon... Encje (Instancje danego typu encji) 3 4

2 Elementy ERD Atrybuty - informacje opisujce encj Imi Nazwisko PRACOWNIK Id Elementy diagramu E/R Zwizki - powizania pomidzy dwiema lub wiksz liczb encji (zbiorów encji) Jakie mog istnieü powizania pomidzy nastpujcymi encjami: Szkoáy Rodzice Dzieci Powizania bezporednie dziecko-szkoáa rodzic - dziecko Powizania porednie: rodzic - szkoáa Encja1 Nazwa zwizku Encja2 5 6 Przykáad Baza danych filmów Przykáad Baza danych filmów Wystpuje Wystpuje Potop )XUHN Kingsajz Kingsajz Seksmisja Daniel Olbrychski Katarzyna Figura Katarzyna Figura Jerzy Stuhr Jerzy Stuhr 7 8

3 Przykáad Baza danych filmów Liczebnoü zwizków encji Potop )XUHN Kingsajz Seksmisja Studio1 Studio2 Studio1 Studio3 N:N 1:N 1: Liczebnoü zwizków encji Zwizki wieloargumentowe N:N Wystpuje 1:N 1:1 Kieruje Prezesi Reprezentacja w postaci trzech wartoci: (studio, aktor, film) 11 12

4 Role w zwizkach Atrybuty zwizku Przykáad Studio, które podpisaáo kontrakt z aktorem mo*e podpisaü kontrakt z innym studiem po to, by umo*liwiü aktorowi udziaá w filmie. Reprezentacja zwizku: (studio1, studio2, aktor, film) Gdzie umieciü wynagrodzenie aktora? wynagrodzenie Studio producenta Studio aktora Role studia: producent filmu wáaciciel aktora Przesunicie atrybutu do zbioru encji wynagrodzenie Przeksztaácanie w zwizki binarne Zwizek kontrakty: (studio1, studio2, film, aktor) Ga*e Studio producenta Studio aktora 15 stworzenie dodatkowego zbioru encji, którego elementy traktuje si tak samo jak krotki zbioru zwizków dla zwizku wieloargumentowego (áczcy zbiór encji) stworzenie zwizków wiele do jeden ze zbioru áczcego do poszczególnych zbiorów encji wchodzcych w skáad pierwotnego zwizku wieloargumentowego 16

5 Podklasy w ERD Podklasa = specjalny przypadek = mniej encji = wicej wáasnoci Przykáad: Kreskówki i kryminaáy to podklasy filmów do aktorów dubbinguje Kreskówki isa isa Kryminaáy bro 17 Podklasy i dziedziczenie w ERD Zakáadajc, *e C jest podklas klasy D na diagramach E/R nale*y: wprowadziü pomidzy zbiorami encji C i D specjalny typ zwizku isa ( an A is a B ) - wierzchoáek trójkta wskazuje klas nadrzdn wszystkie atrybuty i zwizki, które odnosz si wyácznie do encji C s doczepione do prostokta oznaczajcego C atrybuty i zwizki, które opisuj zarówno C jak i D s doczepione do prostokta oznaczajcego D. Dziedziczenie w ERD: encje mo*na ogldaü jako záo*one ze skáadowych, które nale* do ró*nych zbiorów encji, stanowicych czci hierarchii isa skáadowe te s powizane w caáoü zwizkiem isa encja ma te wszystkie atrybuty, które nale* do którejkolwiek skáadowej oraz wchodzi we wszystkie zwizki, w które s wáczone jej skáadowe 18 Klucze Integralnoü referencyjna Klucze - atrybuty lub zbiory atrybutów, które jednoznacznie identyfikuj encj wewntrz zbioru encji. W zbiorze encji nie mog wystpowaü dwie encje, które miaáyby identyczne wartoci atrybutów tworzcych klucz. Atrybuty, które wchodz w skáad klucza na diagramach ER s podkrelone. W hierarchii isa, tylko zbiór encji z klasy nadrzdnej (korze drzewa) mo*e zawieraü klucz, który jednoznacznie identyfikuje encje równie* w podklasach. Ka*dy zbiór encji musi mieü zdefiniowany klucz. 19 Wizy integralnoci referencyjnej narzucaj wymaganie, aby wartoü, któr wskazuje encja faktycznie znajdowaáa si w bazie. E R Interpretacja: strzaáka o zaokrglonym grocie: zwizek jest typu wiele do jeden ze zbioru E do F i w zbiorze F musi istnieü encja odpowiadajca encji ze zbioru E E Interpretacja: strzaáka o ostrym grocie: zwizek jest typu wiele do jeden ze zbioru E do F i w zbiorze F mo*e istnieü co najwy*ej jedna encja odpowiadajca encji ze zbioru E. R F F 20

6 Integralnoü referencyjna - przykáad Inne e wizów Interpretacja: Studio posiadajce pewien film zawsze musi istnieü w zbiorze encji Studio kierowanego przez pewnego prezesa musi istnieü w zbiorze Studio ma co najwy*ej jednego prezesa, ale w pewnych momentach mo*e go nie mieü Usunicie studia z bazy powoduje usunicie prezesa Kieruje Prezesi Wizy domenowe - wymagania, aby wartoü atrybutu nale*aáa do okrelonego zbioru wartoci specyficznych lub znajdowaáa si w okrelonym zakresie Wizy zasadnicze - arbitralnie narzucone warunki, których speánienie musi byü bezwzgldnie przestrzegane w definiowanej bazie danych Wystpuje < Zbiory sáabych encji Wymagania dla zbiorów sáabych encji Zbiory sáabych encji - zbiory encji, dla których niektóre lub wszystkie atrybuty klucza wybiera si z innego zbioru encji. Przykáad: Mamy dwa zbiory encji: Piákarze (, wiek) oraz Dru*yny (). Jak mo*na zdefiniowaü klucz dla zbioru encji Piákarze? zbiór sáabych encji - prostokt o podwójnych krawdziach zwizki áczce ten zbiór z innymi to zwizki wiele do jeden - romby o podwójnych krawdziach Piákarze wiek numer gra Dru*yny 23 Je*eli E jest zbiorem sáabych encji, wów zbiór encji F, który dostarcza atrybutów klucza do E, musi pozostawaü z E w pewnym zwizku R oraz Zwizek R musi byü binarny, typu wiele do jeden z E do F Atrybuty wchodzce w skáad klucza E a pochodzce z F musz byü czci klucza w F Je*eli zbiór F jest zbiorem sáabym, to kluczowe atrybuty z F przekazywane do E mog pochodziü z pewnego innego zbioru encji, z którym F jest powizany poprzez zwizek typu wiele do jednego. Uogólniajc: je*eli zbiór encji jest oznaczony podwójn ramk, to musi byü sáaby. Jego klucz skáada si z tych jego wáasnych atrybutów, które s podkrelone oraz atrybutów klucza tych zbiorów encji, z którymi zbiór sáaby jest poáczony przez zwizki typu wiele do jeden, a które oznaczono podwójnymi krawdziami. 24

7 Zasady projektowania Unikanie redundancji unikanie redundancji - unikanie powtórze danych prostota - unikanie wprowadzania do projektu wicej elementów ni* naprawd potrzeba dobór wáaciwych elementów definiowanie zbioru encji - je*eli z elementem wi*e si kilka atrybutów definiowanie elementu jako atrybutu - z elementem wi*e si tylko jego limitowanie zbiorów sáabych encji - tworzenie identyfikatorów jako kluczy w zbiorach encji, je*eli to ma uzasadnienie. Redundancja wystpuje wów, gdy dana informacja jest powtórzona w zbiorze danych. Redundancja powoduje niespójnoü bazy danych oraz zajmuje miejsce na dysku. Przykáad redundancji: Baza üwiczeniowa Záczenia tabel SELECT [ALL DISTINCT] wyra*enie [[AS] alias],... FROM tabela_1, tabela_2,..., tabela_n WHERE warunki_áczce_tabele minimalna liczba áczcych warunków = liczba tabel

8 Operator konkatenacji Funkcje grupowe Operator konkatenacji ( ) pozwala na áczenie kolumny z kolumn, z wyra*eniem arytmetycznym lub staá wartoci w celu utworzenia wyra*enia. Argumenty wystpujce po obu stromach operatora s áczone i tworz pojedyncz kolumn wynikow. select 'pracownik ' ename ' pracuje na stanowisku ' job from emp; 'PRACOWNIK' ENAME 'PRACUJENASTANOWISKU' JOB pracownik SMITH pracuje na stanowisku CLERK pracownik ALLEN pracuje na stanowisku SALESMAN pracownik WARD pracuje na stanowisku SALESMAN select 'pracownik ' ename ' pracuje na stanowisku ' job "pracownicy i stanowiska" from emp; pracownicy i stanowiska pracownik SMITH pracuje na stanowisku CLERK pracownik ALLEN pracuje na stanowisku SALESMAN 29 Funkcje grupowe s przeznaczone do dziaáania na grupach wierszy. Wynikiem dziaáania funkcji grupowej jest pojedyncza wartoü dla caáej grupy, a nie jedna wartoü dla ka*dego wiersza. Przykáady funkcji: AVG ([DISTINCT] wyra*enie) COUNT ([DISTINCT] wyra*enie) COUNT(*) MAX ([DISTINCT] wyra*enie) MIN ([DISTINCT] wyra*enie) STDDEV ([DISTINCT] wyra*enie) SUM ([DISTINCT] wyra*enie) VARIANCE ([DISTINCT] wyra*enie) Wszystkie funkcje grupowe, z wyjtkiem count(*) ignoruj NULL. 30 Zapytania grupujce SELECT lista pól FROM tabele WHERE warunki przed grupowaniem GROUP BY pola grupujce HAVING warunki po grupowaniu Zasady wykonania zapytania grupujcego Rozwa* wszystkie kombinacje wierszy tabel wystpujcych w klauzuli FROM Do ka*dego wiersza zastosuj warunek WHERE Podziel wiersze na grupy Do ka*dej grupy zastosuj warunek w klauzuli HAVING Dla ka*dego wiersza reprezenujcego grup oblicz wartoci wyra*e po SELECT 31 32

9 Zapytania grupujce - ograniczenia Na licie wyboru polecenia SELECT u*ywajcego grupowania wolno umieszczaü tylko te kolumny, które s przedmiotem dziaáania klauzuli GROUP BY chyba, *e wystpuj one wewntrz funkcji grupujacej. Ka*da kolumna lub wyra*enie wystepujce na licie SELECT, nie objte funkcj grupow musi byü przedmiotem grupowania klauzul GROUP BY. 33

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

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. 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

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

Plan 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 szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Dekompozycja relacji. Anomalie. Wykład 5: Projektowanie relacyjnych schematów baz danych. SQL - funkcje grupujce

Bazy danych. Plan wykładu. Dekompozycja relacji. Anomalie. Wykład 5: Projektowanie relacyjnych schematów baz danych. SQL - funkcje grupujce Plan wykładu Bazy danych Wykład 5: Projektowanie relacyjnych schematów baz danych. SQL - funkcje grupujce Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl Proces dobrego projektowania

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

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. 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. Plan wykáadu. Zale*noci funkcyjne. Wykáad 4: Relacyjny model danych - zale*noci funkcyjne. A B

Bazy danych. Plan wykáadu. Zale*noci funkcyjne. Wykáad 4: Relacyjny model danych - zale*noci funkcyjne. A B Plan wykáadu Bazy danych Wykáad 4: Relacyjny model danych - zale*noci funkcyjne. Maágorzata Krtowska Wydziaá Informatyki Politechnika Biaáostocka Deficja zale*noci funkcyjnych Klucze relacji Reguáy dotyczce

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

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych.

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Plan wykładu azy danych Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Dokoczenie SQL Zalenoci wielowartociowe zwarta posta normalna Dekompozycja do 4NF Przykład sprowadzanie do

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

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

Bazy danych. Plan wykładu. Pierwsza posta normalna. Druga posta normalna. Wykład 7: Sprowadzanie do postaci normalnych. DDL, DML

Bazy danych. Plan wykładu. Pierwsza posta normalna. Druga posta normalna. Wykład 7: Sprowadzanie do postaci normalnych. DDL, DML Plan wykładu azy danych Wykład 7: Sprowadzanie do postaci normalnych. DDL, DML Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej relacji do 3NF SQL instrukcja EXISTS DDL DML (insert) Małgorzata Krtowska Katedra

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykáadu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Wykáad 3: Relacyjny model danych. SQL - zmienne podstawienia, funkcje

Bazy danych. Plan wykáadu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Wykáad 3: Relacyjny model danych. SQL - zmienne podstawienia, funkcje Plan wykáadu Bazy danych Wykáad 3: Relacyjny model danych. SQL - zmienne podstawienia, funkcje Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - zmienne podstawienia, funkcje

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Podstawy teoretyczne

Bazy danych Podstawy teoretyczne Pojcia podstawowe Baza Danych jest to zbiór danych o okrelonej strukturze zapisany w nieulotnej pamici, mogcy zaspokoi potrzeby wielu u!ytkowników korzystajcych z niego w sposóbs selektywny w dogodnym

Bardziej szczegółowo

Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie tabel i powiza, manipulowanie danymi. Zadania do wykonani przed przystpieniem do pracy:

Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie tabel i powiza, manipulowanie danymi. Zadania do wykonani przed przystpieniem do pracy: wiczenie 2 Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie tabel i powiza, manipulowanie danymi. Cel wiczenia: Zapoznanie si ze sposobami konstruowania tabel, powiza pomidzy tabelami oraz metodami manipulowania

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 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

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

Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych

Systemy 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

Bazy danych. Plan wykładu. Operacje w algebrze relacji. Pojcie algebry relacji. Wykład 8: Algebra relacji. SQL - cd

Bazy danych. Plan wykładu. Operacje w algebrze relacji. Pojcie algebry relacji. Wykład 8: Algebra relacji. SQL - cd Plan wykładu Bazy danych Wykład 8: Algebra relacji. SQL - cd Algebra relacji operacje teoriomnogociowe rzutowanie selekcja przemianowanie Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zaliczenie. Literatura. Strony WWW. Wykáad 1: Wprowadzenie do baz danych

Bazy danych. Zaliczenie. Literatura. Strony WWW. Wykáad 1: Wprowadzenie do baz danych Zaliczenie Bazy danych Wykáad 1: Wprowadzenie do baz danych Wykáad: Podstawowe informacje z zakresu baz danych - relacyjne bazy danych, SQL, indeksy, architektura baz danych Pracownia specjalistyczna:

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

Technologie baz danych

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 szczegółowo

Bazy danych. Zaliczenie. Literatura. Strony WWW. Wykáad 1: Wprowadzenie do baz danych

Bazy danych. Zaliczenie. Literatura. Strony WWW. Wykáad 1: Wprowadzenie do baz danych Zaliczenie Bazy danych Wykáad 1: Wprowadzenie do baz danych Wykáad: Podstawowe informacje z zakresu baz danych - relacyjne bazy danych, SQL, indeksy, architektura baz danych Pracownia specjalistyczna:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Definicja zalenoci funkcyjnych. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne.

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

Bardziej szczegółowo

Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL

Przestrzenne 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 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

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

PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2

PRZESTRZENNE 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 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

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

Język 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. 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 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

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

Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi.

Przykłady 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 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 algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY 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 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

RELACYJNE BAZY DANYCH TEORIA. Bazy danych to uporzdkowany zbiór informacji z okrelonej dziedziny lub tematyki przeznaczony do wyszukiwania

RELACYJNE BAZY DANYCH TEORIA. Bazy danych to uporzdkowany zbiór informacji z okrelonej dziedziny lub tematyki przeznaczony do wyszukiwania RELACYJNE BAZY DANYCH TEORIA Bazy danych to uporzdkowany zbiór informacji z okrelonej dziedziny lub tematyki przeznaczony do wyszukiwania W kadej bazie danych mona wyodrbni dwa składniki: - model danych,

Bardziej szczegółowo

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba.

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 8 Wprowadzenie Definiowanie typu obiektowego Porównywanie obiektów Tabele z obiektami Operacje DML na obiektach Dziedziczenie -

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

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

Materiały szkoleniowe. Podstawy jzyka SQL. Prowadzcy Anna Pijanowska - Kunierz Paweł ołnierczyk

Materiały 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 szczegółowo

Wykład 2. Relacyjny model danych

Wykład 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 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

- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji

- 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 szczegółowo

Widok Connections po utworzeniu połączenia. Obszar roboczy

Widok Connections po utworzeniu połączenia. Obszar roboczy Środowisko pracy 1. Baza danych: Oracle 12c - Serwer ELARA - Konta studenckie, dostęp także spoza uczelni - Konfiguracja: https://e.piotrowska.po.opole.pl/index.php?option=conf 2. Środowisko: SQL Developer

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Systemy 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 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

T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15

T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15 T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop. 2016 Spis treści O autorce 11 Dedykacja 12 Podziękowania 12 Wstęp 15 Godzina 1. Bazy danych podstawowe informacje 17 Czym jest baza danych? 17 Czym jest

Bardziej szczegółowo

Modelowanie konceptualne model EER

Modelowanie konceptualne model EER Modelowanie konceptualne model EER adeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Model EER rozszerzenie modelu ER 1. Liczne rozszerzenia modelu ER mają przede wszystkim na celu uwzględnienie zależności

Bardziej szczegółowo

Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych

Zasady 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 szczegółowo

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

Relacyjne 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 szczegółowo

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE 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 szczegółowo

1 Wstęp do modelu relacyjnego

1 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 szczegółowo

Wybór wszystkich danych: SELECT * FROM employee Wybór określonych kolumn lub wyrażeń: SELECT first_name, last_name, salary FROM employee

Wybór 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 szczegółowo

TEST E.14 BAZY DANYCH

TEST 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 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

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie 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 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

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

Bazy danych SQL. Wstp. SQL (Structured( Query Language) strukturalny jzyk zapyta

Bazy danych SQL. Wstp. SQL (Structured( Query Language) strukturalny jzyk zapyta Wstp (Structured( Query Language) strukturalny jzyk zapyta Podstawowe cechy jzyka : - zapytania wyszukiwanie danych w bazie danych, - operowanie danymi wstawianie, modyfikacja, usuwanie danych z bazy danych,

Bardziej szczegółowo

Konstruowanie Baz Danych DQL agregacja danych

Konstruowanie Baz Danych DQL agregacja danych Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 8. Podzapytania i grupowanie. P. F. Góra

Bazy 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 szczegółowo

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki

Agnieszka 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 szczegółowo

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny Podstawy języka SQL SQL Structured Query Languagestrukturalny język zapytań DDL Język definicji danych (np. tworzenie tabel) DML Język manipulacji danych (np. tworzenie zapytań) DCL Język kontroli danych

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

Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski

Transformacja 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 szczegółowo

SQL do zaawansowanych analiz danych część 1.

SQL 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 szczegółowo

3. Podzapytania, łączenie tabel i zapytań

3. 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 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

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

Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne.

Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne. Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą

Bardziej szczegółowo

Agregacja i Grupowanie Danych. Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING

Agregacja i Grupowanie Danych. Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING Agregacja w SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Agregacja i Grupowanie Danych Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano materiały:

Bardziej szczegółowo

Zadania do wykonaj przed przyst!pieniem do pracy:

Zadania do wykonaj przed przyst!pieniem do pracy: wiczenie 3 Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie kwerend, formularzy Cel wiczenia: Zapoznanie si ze sposobami konstruowania formularzy operujcych na danych z tabel oraz metodami tworzenia kwerend

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. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów. Pojcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów

Bazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów. Pojcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Plan wykładu Bazy Wykład 11: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl

Bardziej szczegółowo

SBQL. język zapytań dla obiektowych baz danych. Kamil Adamczyk. Uniwersytet Warszawski 20.IV.2009

SBQL. język zapytań dla obiektowych baz danych. Kamil Adamczyk. Uniwersytet Warszawski 20.IV.2009 SBQL język zapytań dla obiektowych baz danych Kamil Adamczyk Uniwersytet Warszawski 20.IV.2009 Spis treści 1. Wstęp 2. Obiektowe bazy danych Model danych Języki zapytań Dostępne produkty 3. Sbql Główne

Bardziej szczegółowo

Informatyka 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 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 szczegółowo

opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje nazwy tabel lub widoków warunek (wybieranie wierszy)

opisuje 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 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

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej   Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie bazy danych z użyciem UML, proste

Bardziej szczegółowo

Autor: Joanna Karwowska

Autor: 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 szczegółowo

Język 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 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 szczegółowo

SQL praca z tabelami 4. Wykład 7

SQL 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 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

Autor: Joanna Karwowska

Autor: 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 szczegółowo

Projektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD

Projektowanie 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 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

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

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

Przykłady wyrae uywanych w kwerendach i filtrach

Przykłady wyrae uywanych w kwerendach i filtrach Przykłady wyrae uywanych w kwerendach i filtrach Przykłady kryteriów stosowanych przy pobieraniu rekordów Zakresy wartoci (>, =, 234 Dla pola Ilo; wywietla liczby wiksze

Bardziej szczegółowo

koledzy, Jan, Nowak, ul. Niecała 8/23, , Wrocław, , ,

koledzy, 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 szczegółowo

PODZAPYTANIE (SUBSELECT)

PODZAPYTANIE (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 szczegółowo

Typy bazy danych Textract

Typy bazy danych Textract Typy bazy danych Typy bazy danych bazy tekstowe, Textract, http://www.textract.com - bazy tekstowe, np. archiwum gazety, dla setek gigabajtów, szybkie wyszukiwanie i indeksacja informacji bazy danych bez

Bardziej szczegółowo