Plan wykładu: Etapy projektowania bazy danych. Modelowanie danych za pomocą diagramów związków encji:

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Plan wykładu: Etapy projektowania bazy danych. Modelowanie danych za pomocą diagramów związków encji:"

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

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH 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

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

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

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

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

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

Technologia informacyjna

Technologia informacyjna Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

Zaawansowane 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 szczegółowo

Język UML w modelowaniu systemów informatycznych

Język 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 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

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

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

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. 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 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 szczegółowo

Projekt 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 Projekt dotyczy stworzenia zintegrowanego, modularnego systemu informatycznego wspomagającego zarządzanie pracownikami i projektami w firmie informatycznej. Zadaniem systemu jest rejestracja i przechowywanie

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny bazy danych

Model 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 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

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

Plan wykładu. Elementy ERD BAZY DANYCH. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Diagramy związków encji. SQL podzapytania Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL podzapytania. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Diagramy związków encji elementy ERD liczności związków

Bardziej szczegółowo

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

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

PODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 5. Modelowanie danych 1 Etapy tworzenia systemu informatycznego Etapy tworzenia systemu informatycznego - (według CASE*Method) (CASE Computer Aided Systems Engineering ) Analiza wymagań

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych

Laboratorium 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 szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

Model relacyjny. Wykład II Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d. TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Podstawowe 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 szczegółowo

Związki pomiędzy tabelami

Związki 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 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

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

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

Bazy danych. Algebra relacji

Bazy 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 szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza 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 szczegółowo

Uzupełnij pola tabeli zgodnie z przykładem poniżej,

Uzupełnij 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 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

Modelowanie 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 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 szczegółowo

Technologie baz danych

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

Bardziej szczegółowo

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Komputerowe 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 szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie do baz danych Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych

Bardziej szczegółowo

Plan. Formularz i jego typy. Tworzenie formularza. Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza

Plan. 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 szczegółowo

Język UML w modelowaniu systemów informatycznych

Język 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 szczegółowo

Zajęcia 1. W następnej tabeli zebrane są dane używane w bibliotece, które są przetwarzane przez bibliotekarza w różnych fazach obsługi czytelnika.

Zajęcia 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 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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Relacyjne bazy danych. Normalizacja i problem nadmierności danych.

Relacyjne bazy danych. Normalizacja i problem nadmierności danych. Relacyjne bazy danych. Normalizacja i problem nadmierności danych. Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Relacyjne bazy danych Stworzone

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000

Bazy 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 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

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

Projektowanie BD Diagramy związków encji

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

Bardziej szczegółowo

RBD Relacyjne Bazy Danych Więzy realcji

RBD Relacyjne Bazy Danych Więzy realcji Wykład 8 RBD Relacyjne Bazy Danych Więzy realcji Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Więzy (Constraints) Więzy ograniczenia na związki między poszczególnymi atrybutami w bazie danych. Określają często zakres

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

Literatura. Bazy danych s.1-1

Literatura. Bazy danych s.1-1 Literatura R.Colette, Bazy danych : od koncepcji do realizacji, PWE 1988, S.Forte, T.Howe, J. Ralston, Access2000, HELION 2001, R.J.Muller, Bazy danych, język UML w modelowaniu danych, MIKOM 2000, M.Muraszkiewicz,

Bardziej szczegółowo

Zad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne

Zad. 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 szczegółowo

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.

Bardziej szczegółowo

Diagramy przypadków użycia. WYKŁAD Piotr Ciskowski

Diagramy przypadków użycia. WYKŁAD Piotr Ciskowski Diagramy przypadków użycia WYKŁAD Piotr Ciskowski Diagram przypadków użycia definiowanie wymagań systemowych graficzne przedstawienie przypadków użycia, aktorów, związków między nimi występujących w danej

Bardziej szczegółowo

IX Konferencja Informatyki Stosowanej

IX 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 szczegółowo

Faza Określania Wymagań

Faza Określania Wymagań Faza Określania Wymagań Celem tej fazy jest dokładne określenie wymagań klienta wobec tworzonego systemu. W tej fazie dokonywana jest zamiana celów klienta na konkretne wymagania zapewniające osiągnięcie

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

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL; Program wykładu 1 Model relacyjny (10 godz.): podstawowe pojęcia, języki zapytań (algebra relacji, relacyjny rachunek krotek, relacyjny rachunek dziedzin), zależności funkcyjne i postaci normalne (BCNF,

Bardziej szczegółowo

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

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

UML w Visual Studio. Michał Ciećwierz

UML w Visual Studio. Michał Ciećwierz UML w Visual Studio Michał Ciećwierz UNIFIED MODELING LANGUAGE (Zunifikowany język modelowania) Pozwala tworzyć wiele systemów (np. informatycznych) Pozwala obrazować, specyfikować, tworzyć i dokumentować

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH

RELACYJNE BAZY DANYCH RELACYJNE BAZY DANYCH Aleksander Łuczyk Bielsko-Biała, 15 kwiecień 2015 r. Ludzie używają baz danych każdego dnia. Książka telefoniczna, zbiór wizytówek przypiętych nad biurkiem, encyklopedia czy chociażby

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1 Opracuj schemat bazy danych Geografia. Uwzględnij wiadomości o państwach (nazwa, ludność, obszar, jednostka monetarna, ustrój, stolica) miastach (nazwa, ludność), morzach (nazwa, obszar), językach

Bardziej szczegółowo

Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4

Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 Utrwalanie danych zastosowanie obiektowego modelu danych warstwy biznesowej do generowania schematu relacyjnej bazy danych Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 1. Relacyjne

Bardziej szczegółowo

Dodatkowe możliwości RDF. Seminarium magisterskie Paweł Chrząszczewski

Dodatkowe możliwości RDF. Seminarium magisterskie Paweł Chrząszczewski Dodatkowe możliwości RDF Seminarium magisterskie Paweł Chrząszczewski Inne możliwości RDF RDF posiada szereg dodatkowych funkcji, takich jak wbudowane typy i właściwości reprezentujące grupy zasobów i

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIU. Wykład VI. dr Jan Kazimirski

ZARZĄDZANIU. Wykład VI. dr Jan Kazimirski INFORMATYKA W ZARZĄDZANIU Wykład VI dr Jan Kazimirski jankazim@mac.edu.pl http://www.mac.edu.pl/jankazim MODELOWANIE SYSTEMÓW UML Literatura Joseph Schmuller UML dla każdego, Helion 2001 Perdita Stevens

Bardziej szczegółowo

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki Krótka historia Twórcą teorii relacyjnych baz danych jest Edgar Frank Codd. Postulaty te zostały opublikowane po raz pierwszy w 1970 roku w pracy A Relational Model of

Bardziej szczegółowo

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas)

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Bazy danych podstawowe pojęcia Baza danych jest to zbiór danych zorganizowany zgodnie ze ściśle określonym modelem danych. Model danych to zbiór ścisłych

Bardziej szczegółowo

UML. zastosowanie i projektowanie w języku UML

UML. zastosowanie i projektowanie w języku UML UML zastosowanie i projektowanie w języku UML Plan Czym jest UML Diagramy przypadków użycia Diagramy sekwencji Diagramy klas Diagramy stanów Przykładowe programy Visual Studio a UML Czym jest UML UML jest

Bardziej szczegółowo

Język UML w modelowaniu systemów informatycznych

Język UML w modelowaniu systemów informatycznych Język UML w modelowaniu systemów informatycznych dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Wykład 11 Diagramy struktur złożonych Klasyfikator - definiuje cechy strukturalne

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Systemy baz danych

Systemy GIS Systemy baz danych Systemy GIS Systemy baz danych Wykład nr 5 System baz danych Skomputeryzowany system przechowywania danych/informacji zorganizowanych w pliki Użytkownik ma do dyspozycji narzędzia do wykonywania różnych

Bardziej szczegółowo

Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników

Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników Słowo wstępne (13) Przedmowa i podziękowania (drugie wydanie) (15) Podziękowania (15) Przedmowa i podziękowania (pierwsze wydanie)

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 1

Bazy danych 2. Wykład 1 Bazy danych 2 Wykład 1 Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi E-mail: standardowy ajasi@math.uni.opole.pl Sprawy organizacyjne Program wykładu

Bardziej szczegółowo

Cel wykładu. Literatura. Wyższa Szkoła Menedżerska w Legnicy. Modelowanie wymagań Wykład 2

Cel wykładu. Literatura. Wyższa Szkoła Menedżerska w Legnicy. Modelowanie wymagań Wykład 2 Wyższa Szkoła Menedżerska w Legnicy Systemy informatyczne w przedsiębiorstwach Zarządzanie, ZIP, sem. 6 (JG) Modelowanie wymagań Wykład 2 Grzegorz Bazydło Cel wykładu Celem wykładu jest przekazanie wiedzy

Bardziej szczegółowo

ang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku

ang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku System plików 1. Pojęcie pliku 2. Typy i struktury plików 3. etody dostępu do plików 4. Katalogi 5. Budowa systemu plików Pojęcie pliku (ang( ang. file)! Plik jest abstrakcyjnym obrazem informacji gromadzonej

Bardziej szczegółowo

Rysunek 1: Przykłady graficznej prezentacji klas.

Rysunek 1: Przykłady graficznej prezentacji klas. 4 DIAGRAMY KLAS. 4 Diagramy klas. 4.1 Wprowadzenie. Diagram klas - w ujednoliconym języku modelowania jest to statyczny diagram strukturalny, przedstawiający strukturę systemu w modelach obiektowych przez

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Teoria projektowania relacyjnych baz danych. Wykła. Wykład dla studentów matematyki

Bazy danych Teoria projektowania relacyjnych baz danych. Wykła. Wykład dla studentów matematyki Bazy danych Teoria projektowania relacyjnych baz danych. Wykład dla studentów matematyki 2 kwietnia 2017 Ogólne wprowadzenie No przecież do tego służa reguły, rozumiesz? Żebyś się dobrze zastanowił, zanim

Bardziej szczegółowo

Diagramy przypadków użycia

Diagramy przypadków użycia Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego 10 października 2010 Spis treści 1 Wprowadzenie do UML 2 3 4 5 6 Diagramy UML Język UML definiuje następujący zestaw diagramów: diagram przypadków użycia - służy

Bardziej szczegółowo

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L

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

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁAD. Prosta uczelnia. Autor: Jan Kowalski nr indeksu: (przykładowy projekt)

PRZYKŁAD. Prosta uczelnia. Autor: Jan Kowalski nr indeksu: (przykładowy projekt) Prosta uczelnia (przykładowy projekt) Autor: Jan Kowalski nr indeksu: 123456 Opis problemu Projekt ten ma na celu stworzenie systemu do przechowywania i obróbki danych o wynikach egzaminacyjnych około

Bardziej szczegółowo

Proces informacyjny. Janusz Górczyński

Proces informacyjny. Janusz Górczyński Proces informacyjny Janusz Górczyński 1 Proces informacyjny, definicja (1) Pod pojęciem procesu informacyjnego rozumiemy taki proces semiotyczny, ekonomiczny i technologiczny, który realizuje co najmniej

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