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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

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

Transkrypt

1 PODSTAWY BAZ DANYCH 5. Modelowanie danych 1

2 Etapy tworzenia systemu informatycznego Etapy tworzenia systemu informatycznego - (według CASE*Method) (CASE Computer Aided Systems Engineering ) Analiza wymagań Analiza Modele konceptualne opisujące wymagania odnośnie: - danych, - funkcjonalności aplikacji. Np. ER Transformacja modeli pojęciowych do implementacyjnych Projektowanie Modele implementacyjne bazy danych i aplikacji np. relacyjny, obiektowy. Implementowanie bazy danych i aplikacji Implementacja Dokumentacja Wdrażanie Utrzymanie 2

3 Model związków - encji W modelu związków - encji (entity-relationship model - ER) występują: obiekty świata rzeczywistego reprezentowane są za pomocą encji (entities); powiązania między obiektami świata rzeczywistego reprezentowane są za pomocą związków (relationships) pomiędzy encjami. Będziemy używali notacja modelu ER według Barker (Oracle). Model związków - encji zawiera: encje, atrybuty encji, związki pomiędzy encjami, hierarchia generalizacji. 3

4 Modelowanie encji Encja Reprezentuje zbiór obiektów opisany tymi samymi cechami (atrybutami, własnościami). Informacje o tych obiektach będą przechowywane w bazie danych. Konkretny obiekt świata rzeczywistego jest reprezentowany jako wystąpienie encji. Przy modelowaniu encji należy przestrzegać następujących zasad: Każda encja posiada unikalną nazwę. Każda encja posiada zbiór atrybutów. Encje mogą wchodzić w związki z innymi encjami. Dowolna rzecz lub obiekt może być reprezentowany tylko przez jedną encję. Nazwa encji powinna być rzeczownikiem w liczbie pojedynczej. 4

5 Modelowanie encji Encje Student Nazwisko Imię Data_urodzenia Płeć Adres Telefon Wydział Nazwa_wydziału Adres Telefon Wystąpienie encji Student Kowalski Jan 1990/04/12 M Wydział Księgowość Warszawa Atrybutami encji mogą być: Atrybuty identyfikujące jednoznacznie encję. Związki z innymi encjami. Inne własności encji. Atrybuty z wartościami wymagalnymi. Atrybuty z wartościami opcjonalnymi (nie wymagalne). 5

6 Modelowanie encji Definicja atrybutu encji powinna zawierać: Nazwę. Dziedzinę. Typ danych i maksymalny rozmiar. Zakres dopuszczalnych wartości. Opcjonalność. Przykład. Student # Pesel * Nazwisko * Imię * Data_urodzenia * Płeć * Adres o Telefon Identyfikator encji Atrybuty z wartościami wymagalnymi Atrybut z wartością opcjonalną 6

7 Modelowanie związków (asocjacji) Kolejnym obiektem modelu ER jest związek, zwany również asocjacją, który reprezentuje powiązania pomiędzy obiektami świata rzeczywistego np. - Student może posiadać stypendium - Pracownik musi posiadać pensję Związek z każdego końca posiada krótki opis ułatwiający interpretację związku. 7

8 Modelowanie związków (asocjacji) Cechy związku Cechy związku Stopień związku unarny (binarny rekursywny - łączy encję samą z sobą), binarny (łączy dwie encje), ternarny (łączy trzy encje), n-arny (łączy n encji). Typ asocjacji (kardynalność) jeden-do-jeden (1:1), jeden-do-wiele (1:M), wiele-do-wiele (M:N). Istnienie (klasa przynależności) opcjonalny obowiązkowy 8

9 Modelowanie związków (asocjacji) Cechy związku Typ asocjacji, zwany kardynalnością związku, określa ile wystąpień jednej encji może być powiązanych z iloma wystąpieniami innej encji. Wyróżnia się związki 1:1, 1:M, M:N. Istnienie, zwane również klasą przynależności związku określa, czy związek jest opcjonalny, czy obowiązkowy. 9

10 Modelowanie związków (asocjacji) Przykład. Osoba może posiadać wiele kont. Jedno konto musi należeć tylko do jednej osoby. Np. 10

11 Modelowanie związków (asocjacji) Związek binarny 1-1 Przykład. Związek binarny 1:1. Pracownik może kierować tylko jednym wydziałem i wydział musi mieć tylko jednego kierownika. Nie każdy pracownik musi być kierownikiem. Wydział musi mieć kierownika. Np. Przykład. Związek binarny 1:1. Osoba musi posiadać inne_dane. Inne_dane muszą dotyczyć tylko jednej osoby. Osoba musi posiadać muszą dotyczyć Inne_dane Związek trudny (w zasadzie niemożliwy) w realizacji. 11

12 Modelowanie związków (asocjacji) Związek binarny Przykład. Związek binarny 1:1. Osoba może posiadać tylko jeden samochód. Samochód może należeć tylko do jednej osoby. Osoba może posiadać może należeć do Samochód Np. Przykład. Związek binarny 1:M. Pracownik może otrzymać wiele wypłat. Wypłata musi dotyczyć tylko jednego pracownika. 2008/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 12 12

13 Modelowanie związków (asocjacji) Związek binarny M-N Przykład. Związek binarny M:N. Student może zapisać się na wiele przedmiotów. Na przedmiot może zapisać się wielu studentów. Może być student, który nie zapisał się na żaden przedmiot i przedmiot, na który nie zapisał się żaden student. Takie powiązanie jest poprawne ale nie jest obsługiwane. Np. Można ten problem rozwiązać tworząc model: 13

14 Modelowanie związków (asocjacji) Związki unarne Przykład. Związki unarne. Pracownik może być przełożonym wielu pracowników. Nie każdy pracownik musi mieć przełożonego. Np. Poniższe związki są niepoprawne. Każdy pracownik musi być przełożonym. Każdy pracownik musi być podwładnym. Każdy pracownik musi być przełożonym i jednocześnie podwładnym. 14

15 Modelowanie związków (asocjacji) Związki wyłączne Związki wyłączne (exclusive relationships) - konkretne wystąpienie encji może w danym momencie wchodzić tylko w jeden ze związków. Przykład. Związek wyłączny. Faktura musi być wystawiona dla osoby lub dla firmy. Faktura nie może być wystawiona jednocześnie na firmę i osobę. Np. 15

16 Modelowanie związków (asocjacji) Związek n-arny Przykład. Związek n-arny. Student może otrzymać ocenę z przedmiotu od wykładowcy. Np. 16

17 Modelowanie związków (asocjacji) - Hierarchia generalizacji Przykład. Hierarchia generalizacji. Klient może otrzymać wiele faktur. Faktura musi być wystawiona tylko dla jednego klienta. Klientem może być osoba_fizyczna lub osoba_prawna. Np. 17

18 Modelowanie związków (asocjacji) - Hierarchia generalizacji Przykład. Hierarchia generalizacji. Osoba może być studentem lub pracownikiem. Student może posiadać oceny. Osoba może posiadać adres. Np. 18

19 Modelowanie związków (asocjacji) Słabe encje W modelu ER występuje pojęcie słabej encji (weak entity). Jest to encja nie posiadająca własnego identyfikatora. Wystąpienie tej encji może wystąpić tylko w połączeniu z encjami z nią związanymi. Kreseczka przy wielu oznacza, że związek wchodzi w identyfikator encji Oceny. 19

20 Modelowanie związków (asocjacji) 20

21 Modelowanie związków (asocjacji) i atrybutów encji 21

22 PODSTAWY BAZ DANYCH 6. Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego 22

23 Transformacja modelu ER Przykład. Transformacja modelu ER do tabel w bazie danych Oracle. 23

24 Transformacja prostych encji Przykład. Transformacja prostych encji Osoba, Wydzial, Stanowisko do tabel w bazie danych Oracle. CREATE TABLE Osoby ( id_os NUMBER(4) PRIMARY KEY, nazwisko VARCHAR2(15) NOT NULL, imie1 VARCHAR2(15) NOT NULL, imie2 VARCHAR2(15), d_ur DATE NOT NULL, plec CHAR(1) NOT NULL CHECK (plec IN ('M','K')) ); CREATE TABLE Wydzialy ( id_w NUMBER(4) PRIMARY KEY, nazwa VARCHAR2(15) NOT NULL UNIQUE ); CREATE TABLE stanowiska ( id_s NUMBER(2) PRIMARY KEY, stanowisko VARCHAR2(10) NOT NULL UNIQUE ); 24

25 Transformacja związków Transformacja związków: Związek binarny 1:1 transformuje się do klucza obcego we wskazanej tabeli. Związek unarny 1:1 transformuje się do klucza obcego w tej samej tabeli. Związek binarny 1:M transformuje się do klucza obcego w tabeli po stronie "wiele". Związek binarny M:N transformuje się do dodatkowej tabeli. Związek unarny M:N transformuje się do dodatkowej tabeli. 25

26 Transformacja encji ze związkami Przykład. Transformacja encji Zatrudnienia ze związkami typu 1:M z encjami Osoba, Wydzial i Stanowisko do tabel w bazie danych Oracle. Związki są wymagalne po stronie encji Zatrudnienie i nie wymagalne po stronie encji Osoba, Wydzial i Stanowisko. CREATE TABLE Zatrudnienia ( id_z NUMBER(4) PRIMARY KEY, id_os NUMBER(4) NOT NULL, id_w NUMBER(4) NOT NULL, id_s NUMBER(2) NOT NULL, od DATE NOT NULL, do DATE, pensja NUMBER(8) NOT NULL, ); Transformacja wymagalności związków po stronie encji Zatrudnienie. FOREIGN KEY (id_w) REFERENCES Wydzialy (id_w), FOREIGN KEY (id_os) REFERENCES Osoby (id_os), FOREIGN KEY (id_s) REFERENCES stanowiska (id_s) Transformacja związków 26

27 Transformacja encji ze związkami Przykład. Transformacja encji Kierownik ze związkami typu 1:M z encjami Osoba, Wydzial do tabel w bazie danych Oracle. Związki są wymagalne po stronie encji Kierownik i nie wymagalne po stronie encji Osoba, Wydzial. CREATE TABLE Kierownicy ( id_w NUMBER(4) NOT NULL, id_os NUMBER(4) NOT NULL, od DATE NOT NULL, do DATE, FOREIGN KEY (id_w) REFERENCES Wydzialy (id_w), FOREIGN KEY (id_os) REFERENCES Osoby (id_os) ); Transformacja wymagalności związków po stronie encji Kierownik Transformacj a związków Uwaga. Związek transformuje się do atrybutów z warunkiem FOREGIN KEY. 27

28 Transformacja encji ze związkami Przykład. Związki binarne 1:M postaci nie są odwzorowywane w modelu relacyjnym. Np. 2008/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 28 28

29 Transformacja encji ze związkami Przykład. Transformacja związku 1:1 obustronnie opcjonalnego. CREATE TABLE Pracownicy ( id_p NUMBER(4) PRIMARY KEY, nazwisko VARCHAR2(20) NOT NULL, imie VARCHAR2(20) NOT NULL, nr_inwentarzowy NUMBER(4), FOREIGN KEY (nr_inwentarzowy) REFERENCES Samochody (nr_inwentarzowy) ); CREATE TABLE Samochody ( nr_inwentarzowy NUMBER(4) PRIMARY KEY, nr_rejestracyjny VARCHAR2(20) NOT NULL, id_pracownika NUMBER(4), FOREIGN KEY (id_pracownika) REFERENCES Pracownicy (id_pracownika) ); 29

30 Transformacja encji ze związkami Przykład. Transformacja związku 1:1 jednostronnie opcjonalnego. CREATE TABLE Pracownicy ( id_p NUMBER(4) PRIMARY KEY, nazwisko VARCHAR2(20) NOT NULL, imie VARCHAR2(20) NOT NULL, ); CREATE TABLE Samochody ( nr_inwentarzowy NUMBER(4) PRIMARY KEY, nr_rejestracyjny VARCHAR2(20) NOT NULL, id_pracownika NUMBER(4) NOT NULL UNIQUE, FOREIGN KEY (id_pracownika) REFERENCES Pracownicy (id_pracownika) ); 30

31 Transformacja encji ze związkami Przykład. Związek binarny M:N obustronnie opcjonalny postaci jest transformowany na tabelę Studenci i Przedmioty a związek jest transformowany do tabeli Zapisy. Np. 31

32 Transformacja encji ze związkami CREATE TABLE Studenci ( id_studenta NUMBER(4) PRIMARY KEY, nazwisko VARCHAR2(20) NOT NULL, imie VARCHAR2(20) NOT NULL, ); CREATE TABLE Przedmioty ( id_przedmiotu NUMBER(4) PRIMARY KEY, ); nazwa VARCHAR2(20) NOT NULL, Np. CREATE TABLE Zapisy ( id_studenta NUMBER(4) NOT NULL, id_przedmiotu NUMBER(4) NOT NULL, FOREIGN KEY (id_studenta) REFERENCES Studenci (id_studenta), FOREIGN KEY (id_przedmiotu) REFERENCES Przedmioty PRIMARY KEY (id_studenta, id_przedmiotu) ); (id_przedmiotu), 32

33 Transformacja encji ze związkami Przykład. Encja Pracownik ze związkiem unarnym postaci: jest transformowana na tabelę Pracownicy. Np. CREATE TABLE Pracownicy ( id_pracownika NUMBER(4) PRIMARY KEY, nazwisko VARCHAR2(20) NOT NULL, imie VARCHAR2(20) NOT NULL, id_szefa NUMBER(4), FOREIGN KEY (id_szefa) REFERENCES Pracownicy (id_pracownika) ); 33

34 Transformacja encji ze związkami Przykład. Encja Faktura ze związkami wyłącznymi postaci jest transformowana na tabelę Faktury. CREATE TABLE Faktury ( numer NUMBER(4) PRIMARY KEY, data DATE NOT NULL, kwota NUMBER(8,2) NOT NULL, pesel VARCHAR2(11), regon VARCHAR2(11), FOREIGN KEY (pesel) REFERENCES Osoba (pesel), FOREIGN KEY (regon) REFERENCES Firma (regon), ); 34

35 Transformacja encji Przykład. Transformacje hierarchii generalizacji Osoba można zrealizować tworząc dwie tabele Studenci i Pracownicy biorąc do nich atrybuty wspólne i odpowiednio atrybuty z odpowiedniej podencji. Np. 35

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

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

Modelowanie danych Model związków-encji

Modelowanie danych Model związków-encji Modelowanie danych Model związków-encji Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 3 (1) Plan wykładu Wprowadzenie do modelowania i projektowania systemów informatycznych Model związków-encji encje atrybuty

Bardziej szczegółowo

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym Modele - konceptualne reprezentacja obiektów w uniwersalnym

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) Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2) Pojęcia

Bardziej szczegółowo

Modelowanie danych Model związków-encji

Modelowanie danych Model związków-encji Modelowanie danych Model związków-encji Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 3 (1) Plan wykładu Wprowadzenie do modelowania i projektowania systemów informatycznych Model związków-encji encje atrybuty

Bardziej szczegółowo

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO Biologiczne Aplikacje Baz Danych dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl REPETYTORIUM Schemat bazy danych zbiór schematów relacji Relacja (tabela)

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

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

MODELOWANIE DANYCH. Biologiczne Aplikacje Baz Danych. dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl

MODELOWANIE DANYCH. Biologiczne Aplikacje Baz Danych. dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl MODELOWANIE DANYCH Biologiczne Aplikacje Baz Danych dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl MODELOWANIE Modelowanie - odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym

Bardziej szczegółowo

Tworzenie tabel. Bazy danych - laboratorium, Hanna Kleban 1

Tworzenie tabel. Bazy danych - laboratorium, Hanna Kleban 1 Tworzenie tabel Tabela podstawowa struktura, na której zbudowana jest relacyjna baza danych. Jest to zbiór kolumn (atrybutów) o ustalonych właściwościach, w których przechowuje się dane. Dane te są reprezentowane

Bardziej szczegółowo

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4)

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4) 1 Plan rozdziału 2 Modelowanie związków encji Przykładowy opis miniświata Encje Związki stopień związku typ asocjacji Notacje diagramów E Hierarchie encji Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa

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

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

Wykład IV Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie konceptualne implementacyjne Modelowanie pojęciowe na encjach

Wykład IV Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie konceptualne implementacyjne Modelowanie pojęciowe na encjach Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym. Modele - konceptualne reprezentacja obiektów w

Bardziej szczegółowo

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM

Bardziej szczegółowo

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4)

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4) 1 Plan rozdziału 2 Modelowanie związków encji Przykładowy opis miniświata Encje Związki stopień związku typ asocjacji opcjonalność i mandatoryjność Notacje diagramów E Hierarchie encji Etapy budowy systemu

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

Temat: Modelowanie schematu bazy danych za pomocą diagramów związków encji (Entity Relationship Diagrams ERD)

Temat: Modelowanie schematu bazy danych za pomocą diagramów związków encji (Entity Relationship Diagrams ERD) W y k ł a d II Temat: Modelowanie schematu bazy danych za pomocą diagramów związków encji (Entity Relationship Diagrams ERD) Plan wykładu: Cel modelowania konceptualnego i modelu ER Etapy modelowania konceptualnego

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

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

Tworzenie modelu logicznego i fizycznego danych.

Tworzenie modelu logicznego i fizycznego danych. Tworzenie modelu logicznego i fizycznego danych. W celu stworzenia modelu danych wykorzystamy program ata Architect wchodzący w skład pakietu narzędzi CASE Power esigner, który pozwala utworzyć tzw. logiczny

Bardziej szczegółowo

TECHNIKI MODELOWANIA STRUKTURY INFORMACYJNEJ

TECHNIKI MODELOWANIA STRUKTURY INFORMACYJNEJ TECHNIKI MODELOWANIA STRUKTURY INFORMACYJNEJ 1. Diagram obiektów i związków (DOZ) 2. Szczegółowa specyfikacja obiektów, atrybutów i związków GHJ 1 Metodyki strukturalne IE (Information Engineering) Martin

Bardziej szczegółowo

Diagramu Związków Encji - CELE. Diagram Związków Encji - CHARAKTERYSTYKA. Diagram Związków Encji - Podstawowe bloki składowe i reguły konstrukcji

Diagramu Związków Encji - CELE. Diagram Związków Encji - CHARAKTERYSTYKA. Diagram Związków Encji - Podstawowe bloki składowe i reguły konstrukcji Diagramy związków encji (ERD) 1 Projektowanie bazy danych za pomocą narzędzi CASE Materiał pochodzi ze strony : http://jjakiela.prz.edu.pl/labs.htm Diagramu Związków Encji - CELE Zrozumienie struktury

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. Modele danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

Bazy 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 szczegółowo

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu Dane wejściowe Oracle Designer Generowanie bazy danych Diagramy związków encji, a w szczególności: definicje encji wraz z atrybutami definicje związków między encjami definicje dziedzin atrybutów encji

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Projektowanie bazy danych Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Możliwości projektowe Relacyjna baza danych Obiektowa baza danych Relacyjno-obiektowa baza danych Inne rozwiązanie (np. XML)

Bardziej szczegółowo

Język SQL. Rozdział 9. Język definiowania danych DDL, część 2.

Język SQL. Rozdział 9. Język definiowania danych DDL, część 2. Język SQL. Rozdział 9. Język definiowania danych DDL, część 2. Ograniczenia integralnościowe, modyfikowanie struktury relacji, zarządzanie ograniczeniami. 1 Ograniczenia integralnościowe Służą do weryfikacji

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

Transformacja modelu pojęciowego. do logicznego

Transformacja modelu pojęciowego. do logicznego Transformacja modelu pojęciowego do logicznego Plan wykładu 1. Modelowanie logiczne 2. Transformacja modelu pojęciowego do logicznego Transformacja własności Transformacja związków Transformacja hierarchii

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - Materiały do laboratoriów VIII

Bazy danych - Materiały do laboratoriów VIII Bazy danych - Materiały do laboratoriów VIII dr inż. Olga Siedlecka-Lamch Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 23 kwietnia 2011 roku Polecenie COMMIT i ROLLBACK Polecenie

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

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

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych ORM mapowanie do schematu relacyjnego mgr. inż. Tomasz Pieciukiewicz tomasz.pieciukiewicz@gmail.com Zasady mapowania Predykaty mające role funkcjonalne

Bardziej szczegółowo

KSS: Modelowanie konceptualne przykład

KSS: Modelowanie konceptualne przykład Modelowanie konceptualne model ER KSS: Modelowanie konceptualne przykład Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Model ER służy do nieformalnego przedstawienia modelu systemu rzeczywistego

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

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

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

WYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych

WYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych WYKŁAD 1 Wprowadzenie do problematyki baz danych WYKŁAD 2 Relacyjny i obiektowy model danych JĘZYK UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE) Zunifikowany język modelowania SAMOCHÓD

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych

Projektowanie baz danych Projektowanie baz danych Uwagi ogólne Projektowanie baz danych jest częścią tworzenia systemu z bazą danych. Podlega ogólnym zasadom tworzenia projektu. Przed rozpoczęciem projektowania Modelowanie biznesowe

Bardziej szczegółowo

Świat rzeczywisty i jego model

Świat rzeczywisty i jego model 2 Świat rzeczywisty i jego model Świat rzeczywisty (dziedzina problemu) Świat obiektów (model dziedziny) Dom Samochód Osoba Modelowanie 3 Byty i obiekty Byt - element świata rzeczywistego (dziedziny problemu),

Bardziej szczegółowo

ZSE - Systemy baz danych 1 ZASADY PROJEKTOWANIA BAZ DANYCH

ZSE - Systemy baz danych 1 ZASADY PROJEKTOWANIA BAZ DANYCH ZSE - Systemy baz danych 1 ZASADY PROJEKTOWANIA BAZ DANYCH ZSE - Systemy baz danych 2 rzeczywistość uzyskanie od użytkowników początkowych informacji i wymagań dotyczących przetwarzania danych analiza

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 7. Piotr Syga

Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 7. Piotr Syga Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 7 Piotr Syga 27.11.2017 Wstęp Projektowanie baz bazodanowy komponent aplikacji projektujemy w sposób analogiczny do całej aplikacji ustalamy główne wymagania klienta,

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

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej fb.com/groups/bazydanychmt/

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej  fb.com/groups/bazydanychmt/ Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl fb.com/groups/bazydanychmt/ Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 4 (Asocjacje,

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1: Projekt bazy danych

Zadanie 1: Projekt bazy danych Tomasz Krzyżanowski, 113701 Zadanie 1: Projekt bazy danych 1. Krótki opis aplikacji Zaprojektowana baza danych ma docelowo być używana przez proste aplikacje desktopowe lub webowe wykorzystywane w małych

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE POJĘCIA BAZ DANYCH

PODSTAWOWE POJĘCIA BAZ DANYCH Baza danych (data base) - uporządkowany zbiór danych o określonej strukturze, przechowywany na nośniku informacji w komputerze. System bazy danych można zdefiniować jako bazę danych wraz z oprogramowaniem

Bardziej szczegółowo

Tworzenie baz danych i tabel

Tworzenie baz danych i tabel Tworzenie baz danych i tabel Wprowadzenie SQL (ang. Structured Query Language strukturalny język zapytań używany do tworzenia, modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych.

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

Modelowanie konceptualne. Modelowanie konceptualne przykład. Modelowanie konceptualne model ER. Model ER Entity-Relationship

Modelowanie konceptualne. Modelowanie konceptualne przykład. Modelowanie konceptualne model ER. Model ER Entity-Relationship Modelowanie konceptualne model ER Modelowanie konceptualne przykład Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Model ER służy do nieformalnego przedstawienia modelu systemu rzeczywistego i

Bardziej szczegółowo

Modelowanie związków encji. Oracle Designer: Diagramy związków encji. Encja (1)

Modelowanie związków encji. Oracle Designer: Diagramy związków encji. Encja (1) Modelowanie związków encji Oracle Designer: Modelowanie związków encji Technika określania potrzeb informacyjnych organizacji. Modelowanie związków encji ma na celu: dostarczenie dokładnego modelu potrzeb

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej 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

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl Bazy danych Podstawy języka SQL Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Plan wykładu Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność danych Współbieżność

Bardziej szczegółowo

Modelowanie klas i obiektów. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych

Modelowanie klas i obiektów. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Modelowanie klas i obiektów Jarosław Kuchta Podstawowe pojęcia (1) Byt, encja (entity) coś co istnieje, posiada własne cechy i wyodrębnioną tożsamość (identity); bytem może być rzecz, osoba, organizacja,

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE SZBD. ZSE - Systemy baz danych 1

FUNKCJE SZBD. ZSE - Systemy baz danych 1 FUNKCJE SZBD ZSE - Systemy baz danych 1 System zarządzania bazami danych System zarządzania bazami danych (SZBD, ang. DBMS) jest zbiorem narzędzi stanowiących warstwę pośredniczącą pomiędzy bazą danych

Bardziej 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

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Wprowadzenie mgr. inż. Tomasz Pieciukiewicz tomasz.pieciukiewicz@gmail.com Agenda ZMA jako przedmiot Wprowadzenie do Object Role Modeling ZMA

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

Modelowanie związków encji

Modelowanie związków encji Modelowanie związków encji Instrukcja 1. Projekt danych metodą modelowania związków encji Do projektowania struktury bazy danych wykorzystuje się metodę Modelowania Związków Encji Jest to powszechnie stosowana

Bardziej szczegółowo

Projekt małej Bazy Danych.

Projekt małej Bazy Danych. Artykuł pobrano ze strony eioba.pl Projekt małej Bazy Danych. Przykałdowa baza danych dotycząca forum dyskusyjnego. Autor: Magister inżynier Ireneusz Łukasz Dzitkowski Wałcz, dnia: 08. 02. 2012r. Wszystkie

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. Zasady konstrukcji baz danych

Bazy danych. Zasady konstrukcji baz danych Bazy danych Zasady konstrukcji baz danych Diagram związków encji Cel: Opracowanie modelu logicznego danych Diagram związków encji [ang. Entity-Relationship diagram]: zapewnia efektywne operacje na danych

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

Projektowanie bazy danych przykład

Projektowanie bazy danych przykład Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 5. Bazy danych OpenOffice Base.

Laboratorium nr 5. Bazy danych OpenOffice Base. Laboratorium nr 5. Bazy danych OpenOffice Base. Spis treści Wprowadzenie... 2 Ćwiczenie 1: Tabele... 3 Ćwiczenie 2: Tabele projekt tabeli... 4 Ćwiczenie 3: Tworzenie relacji... 5 Ćwiczenie 4: Formularze...

Bardziej szczegółowo

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania

Bardziej szczegółowo

MSI dr. Inż. Mariusz Trzaska. obiektowych językach programowania

MSI dr. Inż. Mariusz Trzaska. obiektowych językach programowania MSI dr. Inż. Mariusz Trzaska Wykład 12 Wykorzystanie modelu relacyjnego w obiektowych językach programowania o Model relacyjny Zagadnienia o Przyczyny popularności relacyjnych baz danych. o Mapowanie poszczególnych

Bardziej szczegółowo

D D L S Q L. Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia?

D D L S Q L. Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia? D D L S Q L Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia? D D L S Q L - p o d s t a w y DDL SQL (Data Definition Language) Jest to zbiór instrukcji i definicji danych, którym posługujemy się

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

Modelowanie wymiarów

Modelowanie wymiarów Wymiar Modelowanie wymiarów struktura umożliwiająca grupowanie danych z tabeli faktów implementowana jako obiekt bazy danych DIMENSION wykorzystanie DIMENSION zaawansowane przepisywanie zapytań (ang. query

Bardziej szczegółowo

MAS dr. Inż. Mariusz Trzaska

MAS dr. Inż. Mariusz Trzaska MAS dr. Inż. Mariusz Trzaska Wykład 4 Model obiektowy cz. 2 Zagadnienia Asocjacja binarna Agregacja a kompozycja Modelowanie generalizacji-specjalizacji Obejście dziedziczenia wielokrotnego Asocjacja kwalifikowana

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania III WYKŁAD 4

Podstawy programowania III WYKŁAD 4 Podstawy programowania III WYKŁAD 4 Jan Kazimirski 1 Podstawy UML-a 2 UML UML Unified Modeling Language formalny język modelowania systemu informatycznego. Aktualna wersja 2.3 Stosuje paradygmat obiektowy.

Bardziej szczegółowo

Modelowanie obiektowe - Ćw. 3.

Modelowanie obiektowe - Ćw. 3. 1 Modelowanie obiektowe - Ćw. 3. Treść zajęć: Diagramy przypadków użycia. Zasady tworzenia diagramów przypadków użycia w programie Enterprise Architect. Poznane dotychczas diagramy (czyli diagramy klas)

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Wstęp do problematyki baz danych Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. I Jesień 2014 1 / 17 Plan wykładu 1 Bazy danych 1 Motywacja

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych

Projektowanie baz danych Projektowanie baz danych Uwagi ogólne Projektowanie baz danych jest częścią tworzenia systemu z bazą danych. Podlega ogólnym zasadom tworzenia projektu. Przed rozpoczęciem projektowania Modelowanie biznesowe

Bardziej szczegółowo

Projekt Bazy Danych. Artur Janas, Łukasz Gawroński 9 czerwca Streszczenie Tematem projektu jest System Obsługi Biblioteki

Projekt Bazy Danych. Artur Janas, Łukasz Gawroński 9 czerwca Streszczenie Tematem projektu jest System Obsługi Biblioteki Projekt Bazy Danych Artur Janas, Łukasz Gawroński 9 czerwca 2010 Streszczenie Tematem projektu jest System Obsługi Biblioteki 1 Wymagania funkcjonalne 1. Możliwość wprowadzania opisów książek, 2. Możliwość

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312, Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza

Bardziej 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

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000 Administracja i programowanie pod Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 2 Typy danych wbudowane użytkownika Tabele organizacja wiersza przechowywanie dużych danych automatyczne

Bardziej szczegółowo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Pierwsze prace nad standaryzacją Obiektowych baz danych zaczęły się w roku 1991. Stworzona została grupa do prac nad standardem, została ona nazwana Object Database Management

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language)

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language) Zagadnienia (1/3) Rola modelu systemu w procesie analizy wymagań (inżynierii wymagań) Prezentacja różnego rodzaju informacji o systemie w zależności od rodzaju modelu. Budowanie pełnego obrazu systemu

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

Wykład 05 Bazy danych

Wykład 05 Bazy danych Wykład 05 Bazy danych Tabela składa się z: Kolumn Wierszy Wartości Nazwa Wartości Opis INT [UNSIGNED] -2^31..2^31-1 lub 0..2^32-1 Zwykłe liczby całkowite VARCHAR(n) n = długość [1-255] Łańcuch znaków o

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Modele danych

Baza danych. Modele danych Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje Katarzyna Klessa Dygresja nt. operatorów SELECT 2^2 SELECT 2^30 SELECT 50^50 2 Dygresja nt. operatorów SELECT 2^30 --Bitwise exclusive OR

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

Bazy danych 1. Wykład 4 Metodologia projektowania baz danych

Bazy danych 1. Wykład 4 Metodologia projektowania baz danych Bazy danych 1 Wykład 4 Metodologia projektowania baz danych Fazy cyklu Ŝycia aplikacji bazodanowych Planowanie bazy danych Definicja systemu Gromadzenie i analiza wymagań Projektowanie bazy danych Konceptualne

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Nazwa w języku angielskim: Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Metody tworzenia systemów informatycznych w tym, także rozbudowanych baz danych są komputerowo wspomagane przez narzędzia CASE (ang. Computer Aided Software

Bardziej szczegółowo

Język SQL, zajęcia nr 1

Język SQL, zajęcia nr 1 Język SQL, zajęcia nr 1 SQL - Structured Query Language Strukturalny język zapytań Login: student Hasło: stmeil14 Baza danych: st https://194.29.155.15/phpmyadmin/index.php Andrzej Grzebielec Najpopularniejsze

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metody CASE do analizy systemu informacyjnego

Zastosowanie metody CASE do analizy systemu informacyjnego Mgr Paweł Pasztaleniec Katolicki Uniwersytet Lubelski Zastosowanie metody CASE do analizy systemu informacyjnego Streszczenie Pierwsza część artykułu zawiera opis, definicję i kilka modeli cyklu życia

Bardziej szczegółowo

SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH

SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH KATEDRA MECHANIKI I ROBOTYKI STOSOWANEJ WYDZIAŁ BUDOWY MASZYN I LOTNICTWA, POLITECHNIKA RZESZOWSKA SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH Laboratorium DB2: TEMAT: Relacyjne bazy danych Cz. I, II Cel laboratorium

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model danych

Relacyjny model danych Model relacyjny Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach baz danych. Podstawą tego modelu stała się praca opublikowana przez E.F. Codda

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania III WYKŁAD 5

Podstawy programowania III WYKŁAD 5 Podstawy programowania III WYKŁAD 5 Jan Kazimirski 1 Projekt: Katalog książek elektronicznych 2 Założenia projektu Aplikacja będzie służyła do zarządzania zbiorem książek w postaci elektronicznej. Aplikacja

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski Plan wykładu Bazy danych Podstawy relacyjnego modelu danych Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność

Bardziej szczegółowo

3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota

3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota Laboratorium nr 3 1 Bazy Danych Instrukcja laboratoryjna Temat: Wprowadzenie do języka SQL, tworzenie, modyfikacja, wypełnianie tabel 3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota 1)

Bardziej szczegółowo