Plan wykładu: Etapy projektowania bazy danych. Modelowanie danych za pomocą diagramów związków encji:
|
|
- Anna Kaźmierczak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Plan wykładu: Etapy projektowania bazy danych. Modelowanie danych za pomocą diagramów związków encji: podstawowe pojęcia: encja, atrybut, związek, rodzaje atrybutów, liczebność związków, związki wieloargumentowe, role w związkach, atrybuty związków, przekształcenie związku wieloargumentowego na związki binarne, wskazówki, słabe zbiory encji.
2 Projektowanie baz danych zbieranie informacji Zgromadzenie i analiza wymagań etap ten wymaga od projektanta bazy danych przeprowadzenia szczegółowych wywiadów z użytkownikami końcowymi projektowanego systemu, aby dokładnie zrozumieć i udokumentować ich wymagania. Wynikiem jest zwięźle udokumentowany zbiór wymagań użytkowników. Wymagania funkcjonalne określane równolegle z wymaganiami danych, powinny składać się z określonych przez przyszłych użytkowników operacji ewentualnie trasakcji, które będą wykonywane na bazie danych. Dotyczy zarówno operacji związanych z odczytywaniem danych jak i ich aktualizacją.
3 Schemat koncepcyjny Projektowanie koncepcyjne po zgromadzeniu wymagań i przeanalizowaniu danych kolejnym etapem projektowania nowej bazy danych jest stworzenie schematu koncepcyjnego bazy danych w oparciu o wysokopoziomowy język modelowania danych. Schemat koncepcyjny jest zwięzłym opisem zgłoszonych przez docelowych użytkowników wymagań danych i zwiera szczegółowe opisy encji, związków pomiędzy nimi i ograniczeń. Etap ten nie obejmuje szczegółów implementacji, dzięki czemu zrozumienie schematu koncepcyjnego jest łatwiejsze i może być wykorzystane do komunikacji z użytkownikami nie posiadającymi przygotowania technicznego.
4 Implementacja bazy Po wykonaniu projektu koncepcyjnego bazy danych, kolejnym etapemjestjużimplementacjabazywoparciuojedenz komercyjnych systemów zarządzania bazami danych. Etap ten nazywany jest często projektowaniem logicznym lub odwzorowaniem modelu danych. Istotne jest również poznanie algorytmu w jaki sposób stworzyć schemat danych na podstawie projektu koncepcyjnego. Projekt koncepcyjny przygotujemy w oparciu o diagram związków encji (E/R).
5 Diagramy związków encji Projekt koncepcyjny bazy danych będziemy tworzyć za pomocą diagramów związków encji(e/r). Jest to metoda graficzna pozwalająca w sformalizowany sposób przedstawić koncepcyjny schemat bazy danych. Diagramy te za pomocą prostokątów, rombów, strzałek i elips opisują model danych tworzonej bazy. id_prod nazwa typ id_kl imie nazwisko PRODUKTY ilosc KLIENCI adres cena ilosc Zawiera data Sklada ZAMOWIENIA
6 Encje, atrybuty, związki ENCJA byt świata rzeczywistego, niezależny od innych elementów. Może być fizycznie istniejącym obiektem np.: konkretną osobą, samochodem, domem, pracownikiem, bądź obiektem o charakterze koncepcyjnym np.: firmą, pracą lub przedmiotem. ATRYBUTY szczegóły opisujące właściwości encji. Dla encji PRACOWNIK atrybutami mogą być imię, nazwisko, wiek, pesel, adres, wysokość pensji. każda encja posiada po jednej wartości dla każdego z atrybutów, wartości atrybutów opisujące poszczególne encje są główną częścią danych składowanych w bazie danych. ZWIĄZKI opisują połączenia pomiędzy dwoma lub większą liczbą zbiorów encji.
7 Typy encji i zbiory encji Typ encji definiuje zbiór encji o tych samych atrybutach. Opisany jest za pomocą jego nazwy i atrybutów, np. PRACOWNIK imię, nazwisko, wiek, pensja. Zbiór encji wszystkie encje danego typu znajdujące się w bazie danych w określonej chwili np. {(Jan, Kowalski,34,3600), (Jan, Winnicki,55,5000), (Józef, Balcerek,67,2400)} Zbiór encji nazywany jest tak jak typ encji.
8 Oznaczenia graficzne zbiór encji NAZWA atrybut nazwa atrybutu Nazwa związek imie nazwisko adres przykład UZYTKOWNICY
9 Atrybuty Atrybuty można podzielić na proste i złożone, jednowartościowe i wielowartościowe oraz stałe i pochodne. atrybuty proste(atomowe) niepodzielne atrybuty np.: nr domu, numer mieszkania atrybuty złożone można je podzielić na mniejsze podgrupy reprezentujące prostsze atrybuty, których znaczenia są niezależne. Przykładem może być Adres encji pracownika, gdyż można podzielić go na ulice, numer domu, numer mieszkania, miasto i kod pocztowy. Uwaga. Atrybuty złożone są przydatne w sytuacjach, gdy pojedynczy użytkownik odwołuje się od czasu do czasu do danych złożonych jako pojedynczego atrybutu i traktuje je jako całość, a w pozostałych przypadkach operuje na poszczególnych jego składnikach.
10 Atrybuty c.d. Atrybuty jednowartościowe najczęściej atrybut reprezentuje pojedynczą wartość dla danej encji np.: wiek jest jednoznacznie określony dla encji osoba. Atrybut wielowartościowy atrybut może mieć cały zbiór wartości dla tej samej encji np.: kolor samochodu. Atrybuty pochodne i stałe. Atrybuty mogą zależeć od siebie i wartość jednego z nich można wyznaczyć na podstawie innych. Wówczas atrybut ten nazywany jest atrybutem pochodnym, np.: wiek wyznaczamy na podstawie daty urodzenia. Atrybuty na podstawie, których wywiedzony został atrybut pochodny nazywamy atrybutami stałymi.
11 Atrybuty null W przypadku pewnych atrybutów konkretnej encji można dopuścić brak ich wartości. Przykładem może być np. numer mieszkania jeśli mamy na myśli jednorodzinny dom, bądź innym przykładem może być data zwrotu książki jeśli ta nie została jeszcze zwrócona. W tego typu sytuacjach tworzy się specjalną wartość pustą(null value). Wartość pusta może być również użyta w przypadku encji, dla których nie znane są wartości pewnego atrybutu. Mogą tu zaistnieć dwa przypadki: pierwszy- gdy nie posiadamy danych np. nie znamy numeru telefonu użytkownika, ale wiemy, że ten użytkownik posiadatelefonamynieznamygo;drugi-gdyniewiemyczy wartość danego atrybutu w ogóle istnieje dla konkretnej encji np. nie wiemy czy dany użytkownik posiada telefon.
12 Atrybuty klucza Ważnym ograniczeniem nakładanym na encje jednego typu jest ograniczenie unikalności dla wskazanych atrybutów(tzw. kluczy). W przypadku, gdy klucz składa się z jednego atrybutu to wartości tego atrybutu są różne dla każdej z encji danego zbioru. Wartości klucza można wykorzystać do jednoznacznego identyfikowania poszczególnych encji. Zdarza się, że klucz tworzy kilka połączonych atrybutów, wówczas kombinacja wartości tych atrybutów musi być unikalna dla każdej encji. Zdarza się, że typ encji nie posiada żadnego klucza i wówczas nazywany jest słabym typem encji. atrybut klucza
13 Związki i ich liczebność W praktyce zawsze, gdy atrybut jednego typu encji odwołuje się do innego typu encji między taką parą musi istnieć związek. Związek może dotyczyć większej liczby encji. Najczęściej spotykamy związki dwuargumentowe nazywane związkami binarnymi. Liczebność związków encji: jeden do jeden(1:1) z każdą encją pierwszego typu związana jest dokładnie jedna encja drugiego typu, DZIEKANI Kieruje WYDZIALY wiele do jeden(n:1) z każdą encją pierwszego typu związana jest dokładnie jedna encja typu drugiego, ale z encją drugiego typu może być związanych wiele encji typu pierwszego, DZIECI Urodzenie MATKI wiele do wielu(n:m) z każdą encją pierwszego typu związanych jest wiele encji typu drugiego i odwrotnie. PRACOWNICY Wykonuje ZADANIA
14 Przykład tytul rok nazwisko adres FILMY Gra GWIAZDY dlugosc typtasmy nazwa Posiada STUDIA adres
15 Wizualizacja związków encji Często przydatne jest reprezentowanie związków encji przez tabelę, w której każdy wiersz oznacza parę encji objętych związkiem. Na przykład związek Gra można przedstawić w następujący sposób: FILM GWIAZDA Terminator Arnold Schwarzenegger Alternatywy 4 Janusz Gajos Dzień świra Marek Kondrat Alternatywnie związek encji można przedstawić jako zbiór krotek, których elementami są poszczególne zbiory encji. Np.(Alternatywy 4, Janusz Gajos).
16 Związki wieloargumentowe Związek ten oznacza, że studio zawarło z danym aktorem kontrakt nadanyfilm.ozwiązkumożnamyślećwtymprzypadkujako zbiorze krotek, którego składowe są encjami objętymi związkiem. Stąd związek kontrakt można opisać jako trójkę postaci: (studio,gwiazda,film). Strzałka oznacza, że wskazany zbiór encji(studio) zawiera jedyną wartość odpowiadającą wybranym wartościom z pozostałych zbiorów. Dla każdej pary składającej się z gwiazdy i filmu może istnieć jedno studio, które podpisało kontrakt z gwiazdą na występ w tym określonym filmie. GWIAZDY Kontrakty FILMY STUDIA
17 Role w związkach Może się zdarzyć, że jeden zbiór encji występuje w danym związku więcej niż jeden raz. Należy narysować tyle krawędzi między zbioremencjiizwiązkiemilerazytenzbiórpojawisięwzwiązku. Każda krawędź odgrywa inną rolę, jaką odgrywa dany zbiór w związku. Krawędziom nadaje się etykiety z nazwą, po to by odróżnić poszczególne role w związku. Początek Przełożony Odcinek FILM Kieruje PRACOWNICY Kolejny Podwładny
18 Atrybuty związków Czasami zamiast wiązać atrybut z encją, jest wygodniej wiązać go ze związkiem między encjami. Dla związku kontrakt łączącego film gwiazdę i studio, trzeba pamiętać wysokość wynagrodzenia. Nie można wynagrodzenia potraktować jako atrybut gwiazdy, gdyż gwiazda może otrzymywać różne sumy za różne filmy, nie można wysokości płac wiązać ze studiem, gdyż kontrakty są indywidualne. Podobnie w danym filmie grają różni aktorzy na indywidualnych kontraktach. Jedynym rozwiązaniem jest przypisanie atrybutu związkowi. tytul rok wynagrodzenie nazwisko adres FILMY Kontrakty GWIAZDY typtasmy dlugosc STUDIA nazwa adres
19 Przekształcenie związku wieloargumentowego w binarny Każdy związek łączący więcej niż dwa zbiory encji można przekształcić bez utraty informacji w zbiór związków wiele do jeden. W modelu związku encji tworzy się dodatkowy zbiór encji, którego elementy traktuje się tak samo jak krotki związków dla zbioru wieloargumentowego. Taki zbiór encji nazywamy łącznym. Następnie tworzymy związki jeden do wielu z każdym zbiorem encji wchodzącym w skład pierwotnego związku wieloargumentowego.
20 Przekształcenie związku wieloargumentowego w binarny przykład GWIAZDY FILMY KONTRAKTY STUDIA
21 Wskazówki Dokładność projekt powinien dokładnie odzwierciedlać specyfikację. Encje powinny odzwierciedlać rzeczywistość. Każdy element dodany do projektu musi odzwierciedlać pewną wiedzę o jakieś części modelowanego świata rzeczywistego. Unikanie redundancji należy unikać powtórzeń, gdyż: zwielokrotnione dane zajmują więcej miejsca, modyfikacja zwielokrotnionych danych wymaga modyfikacji w więcej niż jednym miejscu, a to może prowadzić do utraty spójności danych w bazie. Prostota należy unikać wprowadzania do projektu więcej elementów niż naprawdę potrzeba. Dobór właściwych elementów czasami sytuacja pozwala na wybór typu elementu odpowiadającego elementowi ze świata rzeczywistego. Z reguły jest do wyboru zbiór encji, atrybut czy związek. Najłatwiej zaimplementować atrybut, ale określenie wszystkiego jako atrybuty powoduje kłopoty. Uwaga: Jeśli z pewnym elementem oprócz nazwy związane są dodatkowe dane to najlepiej zdefiniować go jako zbiór encji. W przypadku, gdy w schemacie ma wystąpić tylko nazwa to najlepiej potraktować ten obiekt jako atrybut. W bazie musi być rejestrowany czas pracy jaki pracownik poświęca danemu projektowi.
22 Przykład BIBLIOTEKA 1 Biblioteka zawiera katalog książek, które posiadają unikatowy numer katalogowy, numer ISBN, tytuł, autorów, roczniki oraz wydawnictwo. 2 Biblioteka zarejestrowani są użytkownicy, którzy rejestrując się w bibliotece muszą podać: imię, nazwisko, adres zamieszkania, , nr telefonu. Każdemu użytkownikowi nadany zostaje unikalny numer identyfikacyjny. 3 W przypadku użytkowników nieletnich musi być podana osoba pełnoletnia, która ponosi odpowiedzialność w przypadku zniszczenia książki. 4 Każdy użytkownik ma możliwość wypożyczenia dostępnych w bibliotece książek, przy czym ilość wypożyczonych przez jednego użytkownika książek nie może w jednym czasie być większa od 5. 5 Katalog biblioteczny został podzielony na kategorie co powoduje, że każda książka należy do jednego z określonych typów. Typ określa gatunek książki, język w którym została napisana oraz przeznaczenie(dziecięca, dla dorosłych, lektura szkolna).
23 Przykład PROGRAM TELEWIZYJNY 1 Program telewizyjny dotyczy jednego tygodnia, podzielonego na kolejne dni. 2 Program zawiera wiele knałów telewizyjnych, które posiadają określoną nazwę, platformę na której są dostępne oraz częstotliwość na której są nadawane. Ponadto określone jest czy kanał jest ogólnodostępny czy kodowany. 3 Program zawiera programy telewizyjne, które emitowane są na konkretnym kanale, konkretnego dnia o ustalonej porze. Dla każdego programu określony jest jego rodzaj tzn.: film, wiadomości, show itp. Wymaga się, aby program zawierał informację o minimalnym wieku odbiorcy.
24 Przykład FIRMA 1 Firma jest podzielona na działy. Każdy dział posiada unikatową nazwę i unikatowy numer oraz jest przydzielony pracownik, który nim kieruje. W bazie danych należy utrzymać datę początkową, od której pracownik kieruje działem. Każdy dział może być rozproszony i znajdować się w wielu miejscach. 2 Dział kontroluje wiele projektów, z których każdy ma unikatowy numer oraz jedno miejsce realizacji. 3 W bazie danych należy przechowywać dane o każdym pracowniku: imię, nazwisko, adres, wysokość pensji, płeć datę urodzenia. Pracownik musi być przypisany do jednego działu, ale może pracować nad wieloma projektami, które niekoniecznie muszą być kontrolowanie przez ten sam dział. Dla każdego pracownika musi być informacja o bezpośrednim zwierzchniku.
25 Przykład FIRMA Typy encji:
26 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja
27 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja
28 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja PRACOWNICY imię, nazwisko, adres, pensja, płeć, data ur.
29 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja PRACOWNICY imię, nazwisko, adres, pensja, płeć, data ur. Związki encji:
30 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja PRACOWNICY imię, nazwisko, adres, pensja, płeć, data ur. Związki encji: Zarządza: PRACOWNIK Zarządza DZIAŁEM(1:1)- atrybut od kiedy
31 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja PRACOWNICY imię, nazwisko, adres, pensja, płeć, data ur. Związki encji: Zarządza: PRACOWNIK Zarządza DZIAŁEM(1:1)- atrybut od kiedy Kontroluje: DZIAŁ Kontroluje PROJEKTEM(1:n)
32 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja PRACOWNICY imię, nazwisko, adres, pensja, płeć, data ur. Związki encji: Zarządza: PRACOWNIK Zarządza DZIAŁEM(1:1)- atrybut od kiedy Kontroluje: DZIAŁ Kontroluje PROJEKTEM(1:n) Pracuje w: PRACOWNIK Pracuje w DZIALE(n:1)
33 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja PRACOWNICY imię, nazwisko, adres, pensja, płeć, data ur. Związki encji: Zarządza: PRACOWNIK Zarządza DZIAŁEM(1:1)- atrybut od kiedy Kontroluje: DZIAŁ Kontroluje PROJEKTEM(1:n) Pracuje w: PRACOWNIK Pracuje w DZIALE(n:1) Pracuje nad: PRACOWNIK Pracuje nad PROJEKTEM(n:m) -atrybut godziny
34 Przykład FIRMA Typy encji: DZIAŁY nazwa, numer, lokalizacja PROJEKTY numer, lokalizacja PRACOWNICY imię, nazwisko, adres, pensja, płeć, data ur. Związki encji: Zarządza: PRACOWNIK Zarządza DZIAŁEM(1:1)- atrybut od kiedy Kontroluje: DZIAŁ Kontroluje PROJEKTEM(1:n) Pracuje w: PRACOWNIK Pracuje w DZIALE(n:1) Pracuje nad: PRACOWNIK Pracuje nad PROJEKTEM(n:m) -atrybut godziny Kieruje: PRACOWNIK kieruje PRACOWNIKIEM
35 Zbiory słabych encji Zbiór słabych encji to taki, że niektóre a nawet wszystkie atrybuty klucza wybiera się z innego zbioru encji. Przyczyna pierwsza: Zbiory encji układają się herarchicznie, tzn. encje ze zbioru E są podzbiorami encji ze zbioru F, wówczas może się okazać, że nazwy zezbiorueniesąjednoznaczneinależyjeidentyfikowaćłączniez nazwązbiorufnp.:firmaskładasięzdziałów,któresą ponumerowane kolejno 1,2,3 itd. inna firma może podobnie numerować swoje działy. Jednoznaczna identyfikacja działu wymaga nie tylko podania jego numeru, ale również nazwy firmy. numer nazwa adres DZIALY sklada sie FIRMY
36 Zbiory słabych encji Przyczyna druga: Zawsze kiedy związek wieloargumentowy zastępujemy łącznym zbiorem encji połączonym związkami binarnymi z każdym tworzącym pierwotny związek zbiorem encji, stworzony nowy zbiór encji jest słabym zbiorem encji. Ich klucz powstaje z atrybutów tworzących klucze encji powiązanych ze zbierm łączny. wynagrodzenie KONTRAKTY Gwiazda-czego Studio-w Film-w GWIAZDY STUDIA FILMY dlugosc typtasmy nazwisko adres nazwa adres tytul rok
37 Wymagania dla zbiorów słabych encji JeśliEjestzbioremsłabychencjitokażdaencjazbioruF,która dostarczaatrybutówkluczadoemusipozostawaćzewpewnym związku R. Muszą być spełnione warunki: związekrmusibyćbinarnywieledojedenzedof, atrybutypochodzącezfawchodzącewskładkluczae muszą być częścią klucza F, jeżeli F jest również słabym zbiorem encji to kluczowe atrybutyzfwchodzącedokluczawemogąpochodzićz innego zbioru encji, z którym F jest powiązany w relacji wiele do jeden, jeśli między zbiorami E i F istnieje wiele związków typu wiele dojedentodowolnyznichmożesłużyćdoprzekazaniakopii atrybutukluczazezbiorufdoe.
38 Notacja zbiorów słabych encji 1 Zbiór słabych encji oznaczony jest prostokątem o podwójnych krawędziach. 2 Związkitypuwieledojedenłączącesłabyzbiórencjizinnym zbiorem lub innymi zbiorami, które dostarczają swoich atrybutów jako kluczy oznacza się rombami o podwójnej krawędzi. 3 Nazwy atrybutów należących do klucza są podkreślone. Podsumowując: Klucz słabego zbioru encji składa się ze swoich atrybutów klucza, które są na diagramie podkreślone(nie musi ich posiadać) oraz z atrybutów kluczy wszystkich zbiorów encji, które są połączone z tym zbiorem związkami o liczebności jeden do wielu i zaznaczone za pomocą rombu o podwójnej krawędzi.
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 szczegółowoBAZY 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 szczegółowoTechnologie baz danych
Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Relacyjny model danych: opis modelu, podstawowe pojęcia, ograniczenia, więzy.
Plan wykładu: Relacyjny model danych: opis modelu, podstawowe pojęcia, ograniczenia, więzy. Przejście od modelu związków encji do modelu relacyjnego: odwzorowanie zbiorów encji, odwzorowanie związków encji
Bardziej szczegółowo030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoProjektowanie Systemów Informacyjnych
Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło
Bardziej szczegółowoBazy danych. 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 szczegółowoDiagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie
Bardziej szczegółowoRelacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoINFORMATYKA 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 szczegółowoPLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE
PLAN WYKŁADU Modelowanie logiczne Transformacja ERD w model relacyjny Odwzorowanie encji Odwzorowanie związków Odwzorowanie specjalizacji i generalizacji BAZY DANYCH Wykład 7 dr inż. Agnieszka Bołtuć GŁÓWNE
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych
Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy
Bardziej szczegółowoTransformacja modelu ER do modelu relacyjnego
Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD
Projektowanie systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl siminskionline.pl Modelowanie danych Diagramy ERD Modelowanie danych dlaczego? Od biznesowego gadania do magazynu na biznesowe
Bardziej szczegółowoDiagramy 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 szczegółowoModelowanie 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 szczegółowoTechnologia informacyjna
Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,
Bardziej szczegółowoWykład 2. Relacyjny model danych
Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających
Bardziej szczegółowoSystemy informatyczne. Modelowanie danych systemów informatycznych
Modelowanie danych systemów informatycznych Diagramy związków encji Entity-Relationship Diagrams Modelowanie danych diagramy związków encji ERD (ang. Entity-Relationship Diagrams) diagramy związków encji
Bardziej szczegółowoTemat: 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 szczegółowoDiagramu 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 szczegółowoNormalizacja baz danych
Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Normalizacja baz danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Normalizacja relacji ma na celu takie jej przekształcenie,
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Modele danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Modele danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl Cele modelowania Strategia informatyzacji organizacji Cele informatyzacji Specyfikacja wymagań użytkownika Model procesów
Bardziej szczegółowoJęzyk UML w modelowaniu systemów informatycznych
Język UML w modelowaniu systemów informatycznych dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Wykład 3 Diagramy przypadków użycia Diagramy przypadków użycia (ang. use case)
Bardziej szczegółowo1 Wstęp do modelu relacyjnego
Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared
Bardziej szczegółowoTransformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski
Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych Zbyszko Królikowski 1 Repetytorium pojęcia podstawowe relacyjnego modelu danych Schemat implementacyjny (logiczny) bazy danych: schemat, na
Bardziej szczegółowoBazy danych TERMINOLOGIA
Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.
Bardziej szczegółowoProjektowanie 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 szczegółowoProjekt dotyczy stworzenia zintegrowanego, modularnego systemu informatycznego wspomagającego zarządzanie pracownikami i projektami w firmie
Projekt dotyczy stworzenia zintegrowanego, modularnego systemu informatycznego wspomagającego zarządzanie pracownikami i projektami w firmie informatycznej. Zadaniem systemu jest rejestracja i przechowywanie
Bardziej szczegółowoZaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych
Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych ORM - Kroki 4 (c.d.) i5 mgr. inż. Tomasz Pieciukiewicz tomasz.pieciukiewicz@gmail.com ORM 7 kroków tworzenia schematu 1. Przekształć przykłady
Bardziej szczegółowoTRANSFORMACJA 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 szczegółowoProjektowanie bazy danych
Projektowanie bazy danych Cel wykładu Umiejętność zamodelowania bazy danych na diagramie Plan wykładu Cel modelowania konceptualnego i modelu ER Etapy modelowania konceptualnego Model ER (związków encji)
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 2/15
Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 2/15 Specyfikacja wymagań Zanim rozpoczniemy modelowanie, musimy dokładnie określić obszar analizy oraz zrozumieć
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 5. Modelowanie danych 1 Etapy tworzenia systemu informatycznego Etapy tworzenia systemu informatycznego - (według CASE*Method) (CASE Computer Aided Systems Engineering ) Analiza wymagań
Bardziej szczegółowoProjektowanie baz danych
Projektowanie baz danych Etapy procesu projektowania BD Określenie celów, jakim ma służyć baza danych (w kontakcie z decydentem z firmy zamawiającej projekt). Sprecyzowanie zakresu dostępnych danych, kategorii
Bardziej szczegółowoModel relacyjny bazy danych
Bazy Danych Model relacyjny bazy danych Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Bazy Danych 1 1) Model relacyjny bazy danych Relacyjny model bazy danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara
Bardziej szczegółowo1 Projektowanie systemu informatycznego
Plan wykładu Spis treści 1 Projektowanie systemu informatycznego 1 2 Modelowanie pojęciowe 4 2.1 Encja....................................... 5 2.2 Własności.................................... 6 2.3 Związki.....................................
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej szczegółowoBaza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Bardziej szczegółowo2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA
PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania
Bardziej szczegółowoPosługiwanie się tabelami
Wykład 3 Tabele Posługiwanie się tabelami Przykładowa tabela gromadząca informacje o osobach (Imię, Nazwisko, Data urodzenia) Osoby Imię Nazwisko Data urodzenia Jan Kowalski 1995-01-01 Piotr Nowak 1994-05-22
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL.
Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Deficja zależności funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowoBazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2011 1 / 40 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Bardziej szczegółowoLaboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych
Laboratorium Technologii Informacyjnych Projektowanie Baz Danych Komputerowe bazy danych są obecne podstawowym narzędziem służącym przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Gromadzone są dane w
Bardziej szczegółowoInformatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty
Informatyka Ćwiczenie 10 Bazy danych Baza danych jest zbiór informacji (zbiór danych). Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. Pracownik(ID pracownika, imie, nazwisko, pensja) Klient(ID
Bardziej szczegółowoBazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)
Bazy danych 1 Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie logiczne) Projektowanie logiczne przegląd krok po kroku 1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym 2. Wyznacz relacje
Bardziej szczegółowoPodstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Elementy ERD BAZY DANYCH. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Diagramy związków encji. SQL podzapytania
Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL podzapytania. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Diagramy związków encji elementy ERD liczności związków
Bardziej szczegółowoTECHNOLOGIE OBIEKTOWE. Wykład 3
TECHNOLOGIE OBIEKTOWE Wykład 3 2 Diagramy stanów 3 Diagram stanu opisuje zmiany stanu obiektu, podsystemu lub systemu pod wpływem działania operacji. Jest on szczególnie przydatny, gdy zachowanie obiektu
Bardziej szczegółowoPodstawy modelowania w języku UML
Podstawy modelowania w języku UML dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak, prof. UJD Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie Wykład 2 Związki między klasami Asocjacja (ang. Associations)
Bardziej szczegółowoŚwiat 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 szczegółowoBazy danych - wykład wstępny
Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,
Bardziej szczegółowoDefinicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.
TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.
Bardziej szczegółowoProjektowanie BAZY DANYCH
Projektowanie BAZY DANYCH Podstawowe pojęcia Encją jest każdy przedmiot, zjawisko, stan lub pojęcie, czyli każdy obiekt, który potrafimy odróżnić od innych obiektów ( np. pies, rower,upał). Encje podobne
Bardziej szczegółowoBazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Ćwiczenia II Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS ćw. II Jesień 2011 1 / 11 Strona wykładu http://bioexploratorium.pl/wiki/ Bazy_Danych_i_Usługi_Sieciowe_-_2011z
Bardziej szczegółowoUzupełnij pola tabeli zgodnie z przykładem poniżej,
1. Wykonaj bazę danych biblioteki szkolnej, Otwórz MS Access a następnie z menu plik wybierz przycisk nowy, w oknie nowy plik wybieramy pusta baza danych nadaj jej nazwę Biblioteka i wybierz miejsce w
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych
WYKŁAD 1 Wprowadzenie do problematyki baz danych WYKŁAD 2 Relacyjny i obiektowy model danych JĘZYK UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE) Zunifikowany język modelowania SAMOCHÓD
Bardziej szczegółowoTechnologie baz danych
Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowoJęzyk UML w modelowaniu systemów informatycznych
Język UML w modelowaniu systemów informatycznych dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Wykład 2 Związki między klasami Asocjacja (ang. Associations) Uogólnienie, dziedziczenie
Bardziej szczegółowoZaawansowane 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 szczegółowoModelowanie związków encji
Modelowanie związków encji 1. Cel modelowania - tworzenia związków encji Metoda modelowania tworzenie związków encji (ERD) odnosi się do etapów strategii i analizy cyklu życia systemu informacyjnego. Cykl
Bardziej szczegółowoModelowanie diagramów klas w języku UML. Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014
Modelowanie diagramów klas w języku UML Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014 Czym jest UML - Unified Modeling Language - Rodzina języków modelowania graficznego - Powstanie na przełomie lat 80
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko
Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta.
Plan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta. Więzy integralności a algebra relacji. Wielozbiory dlaczego są praktyczniejsze od zbirów,
Bardziej szczegółowoPaweł 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 szczegółowoINFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe
Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe
Bardziej szczegółowoTworzenie projektu bazy danych z kreatorem odnośników - Filmoteka. Projekt tabel dla bazy Filmoteka
Tworzenie projektu bazy danych z kreatorem odnośników - Filmoteka Projekt tabel dla bazy Filmoteka Kolejność tworzenia tabel w bazie nie jest dowolna jako pierwsze należy utworzyć tabele słownikowe, potem
Bardziej szczegółowoPodstawy projektowania systemów komputerowych
Podstawy projektowania systemów komputerowych Diagramy klas UML 1 Widok logiczny Widok logiczny Widok fizyczny Widok przypadków użycia Widok procesu Widok konstrukcji Używany do modelowania części systemu
Bardziej szczegółowoKomputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki
Bardziej szczegółowoZwiązki pomiędzy tabelami
Związki pomiędzy tabelami bazy danych. Stosowanie relacji jako nazwy połączenia miedzy tabelami jest tylko grą słów, którą można znaleźć w wielu podręcznikach ( fachowo powinno się używać związku). Związki
Bardziej szczegółowoDiagramy 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 szczegółowoAnaliza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32
Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:
Bardziej szczegółowoPlan. Formularz i jego typy. Tworzenie formularza. Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza
4 Budowa prostych formularzy, stany sesji, tworzenie przycisków Plan Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza 2 Formularz i jego typy Tworzenie formularza
Bardziej szczegółowoRelacyjny 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 szczegółowoBazy danych i usługi sieciowe
Bazy danych i usługi sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2016 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2016 1 / 50 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Bardziej szczegółowoProjektowanie relacyjnych baz danych model związków encji (Entity-Relationship, ER)
BAZY DANYCH wykład 8 Projektowanie relacyjnych baz danych model związków encji (Entity-Relationship, ER) Dr hab. Sławomir Zadrożny, prof. PR Modelowanie E/R Umożliwia projektowanie schematu bazy danych
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8a Relacyjny model danych 21.11.2008 Relacyjny model danych Jednym z najważniejszych zastosowań komputerów jest przechowywanie i przetwarzanie informacji. Relacyjny
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 6 Model relacyjny danych projektowanie relacyjnych baz danych, model logiczny i relacyjny, zastosowanie Oracle SQL Developer Data
Bardziej szczegółowoZajęcia 1. W następnej tabeli zebrane są dane używane w bibliotece, które są przetwarzane przez bibliotekarza w różnych fazach obsługi czytelnika.
Zajęcia. Przykład : biblioteka. Aby zaprojektować bazę danych trzeba dobrze przyjrzeć się potrzebom jej przyszłej użytkowników, odwiedzić, oglądnąć, przemyśleć. W bazie będą gromadzone dane. Wiele z tych
Bardziej szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowoNormalizacja relacyjnych baz danych. Sebastian Ernst
Normalizacja relacyjnych baz danych Sebastian Ernst Zależności funkcyjne Zależność funkcyjna pomiędzy zbiorami atrybutów X oraz Y oznacza, że każdemu zestawowi wartości atrybutów X odpowiada dokładnie
Bardziej szczegółowoBazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000
Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy
Bardziej szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej szczegółowoNormalizacja. Pojęcie klucza. Cel normalizacji
Plan Normalizacja Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1. Cel normalizacji. 2. Klucze schematów relacyjnych atrybuty kluczowe i niekluczowe. 3. 2PN druga postać normalna. 4. 3PN trzecia
Bardziej szczegółowoZad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne
Zad. 1 Narysuj schemat związków encji dla przedstawionej poniżej rzeczywistości. Oznacz unikalne identyfikatory encji. Dla każdego związku zaznacz jego opcjonalność/obowiązkowość oraz stopień i nazwę związku.
Bardziej szczegółowoProjektowanie BD Diagramy związków encji
Wykład 10 Projektowanie BD Diagramy związków encji Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Diagramy związków encji Model Entity/Relationship (E/R) pozwala na opisanie statycznych aspektów rzeczywistości przy pomocy
Bardziej szczegółowoZagadnienia (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 szczegółowoBazy danych. Algebra relacji
azy danych lgebra relacji Model danych Model danych to spójny zestaw pojęć służący do opisywania danych i związków między nimi oraz do manipulowania danymi i ich związkami, a także do wyrażania więzów
Bardziej szczegółowoIX Konferencja Informatyki Stosowanej
IX Konferencja Informatyki Stosowanej IX Konferencja Informatyki Stosowanej konkurs na najlepszy program wykonany przez studenta Dokumentacja techniczna aplikacji nazwa aplikacji.. Autor autor, afiliacja..
Bardziej szczegółowoKurs programowania. Wykład 12. Wojciech Macyna. 7 czerwca 2017
Wykład 12 7 czerwca 2017 Czym jest UML? UML składa się z dwóch podstawowych elementów: notacja: elementy graficzne, składnia języka modelowania, metamodel: definicje pojęć języka i powiazania pomiędzy
Bardziej szczegółowoPrzykładowa baza danych BIBLIOTEKA
Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA 1. Opis problemu W ramach zajęć zostanie przedstawiony przykład prezentujący prosty system biblioteczny. System zawiera informację o czytelnikach oraz książkach dostępnych
Bardziej szczegółowoBazy 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