korzyści finansowe przewaga pomysłu nad kapitałem tworzenie nowych branż tworzenie mechanizmów pochodnych (np. serwis snip).

Transkrypt

1 E-BIZNES E-biznes :działalność gospodarcza oparta na rozwiązaniach teleinformatycznych pojęcie wprowadzone w 1995 przez IBM obejmuje m.in. wymianę informacji między producentami, dystrybutorami i odbiorcami określony nadawca komunikatu Bill Gates: Zarządzanie informacją przesądza o tym, czy wygrasz czy stracisz.

2 obszary zastosowań finanse i bankowość komunikacja zarządzanie kontaktami z klientami dystrybucja i logistyka marketing i promocje szkolenie zdalne handel elektroniczny.

3 modele e-biznesu B2B (ang. Business to Business) - giełdy, wielkie koncerny B2C (ang. Business to Customer) -sklepy internetowe C2C (ang. Customer to Customer) -handel indywidualny (np. aukcje) C2B (ang. Customer to Business) -raczej niespotykany.

4 korzyści finansowe przewaga pomysłu nad kapitałem tworzenie nowych branż tworzenie mechanizmów pochodnych (np. serwis snip).

5 środki realizacji serwer wirtualny serwer domena łącze internetowe wiedza jak to zrobić umiejętności - jak to zrobić żeby się dobrze sprzedało - jak to zrobić, żeby dobrze wyglądało

6 architektura klient-serwer

7 architektura typu pure (np. P2P)

8 architektura klient-serwer + baza danych

9 możliwe rozwiązanie serwer: dowolny system linux'owy serwer WWW (np. Apache) PHP baza danych (np. MySQL) Możliwe jest podobne rozwiązanie pod Windows ale jest kosztowne.

10 bazy danych - cechy trwałość zgod ność z rzeczywistością cechy brane pod uwagę przy projektowaniu kontrolowanie replikacji (unikanie redundancji) zapewnienie ochrony niezależność danych i procesów.

11 bazy danych - projektowanie model przyrostowy Nie polecany, lecz czasem trudny do uniknięcia, tworzone są fragmenty bazy osobno dla różnych działów, wady : redundancja, brak obrazu całościowego, błędy model zintegrowany Unika błedow powyższych, ale w praktyce trudny do osiągnięcia

12 bazy danych elementy systemu model danych model logiczny np. relacyjny model fizyczny np. system plików system zarządzania - zbiór narzędzi umożliwiających operacje na danych operacje na danych uprawnienia mechanizmy kontroli

13 bazy danych modelowanie poziom koncepcyjny specyfikacja wymagań użytkowników poziom logiczny użycie odpowiedniego modelu danych poziom fizyczny wybór konkretnej aplikacji i sprzętu

14 Model "płaski" - jednotabelowy nadmiarowość nazwisko imie miasto ulica rok ur. płeć ID Dąbek Małgorzata Kraków Styczniowa 1967 k 1 Dziubiński Leszek Kraków Długa 1957 m 2 Partyka Elżbieta Bielsko Gertrudy 1960 k 3 Gajewski Marek Tarnów Kijowska 1952 m 4 Rekord (wiersz tabeli) Klucz główny (unikatowa wartość) Pole rekordu (wartość atomowa)

15 Model relacyjny -wielotabelowy twórca modelu : E.F.Codd, rok 1970 cechy tabeli w modelu relacyjnym liczba kolumn z góry ustalona kolumna związana z nazwą i dziedziną danych wiersze (rekordy) nie powtarzają się kolejność wierszy nieistotna wiersze nie powiązane ze sobą ( są elementami zbioru) KLUCZ GŁÓWNY TABELI

16 Null dodatkowa wartość o którą jest rozszerzona dziedzina danych każda operacja logiczna na Null daje Null (jest to trzecia wartość logiczna) nie należy mylić Null z pustym wpisem! istnieją jednoargumentowe predykaty: is Null ( Null is Null daje True!! wyjątek) is not Null operacje logiczne

17 operacje logiczne - tabele OR True False Null True True True True False True False Null Null True Null Null

18 operacje logiczne - tabele AND True False Null True True False True False False False Null Null Null False Null

19 operacje logiczne - tabele OR True False Null True True True True False True False Null Null True Null Null AND True False Null True True False Null False False False False Null Null False Null NOT True False Null False True Null

20 Model relacyjny -wielotabelowy inia obrazuje relację iędzy kolumn ą klucza głównego tabeli MIASTA z kolumn ą Idmiasta tabeli OSOBY

21 Konstrukcja tabeli Każdy fakt przechowywany w bazie danych powinien być wyrażalny w niej tylko na jeden sposób. Informacja o przedmiocie powinna być zapisana tylko w jednym miejscu, a nie przy każdym obiekcie, którego dotyczy należy dążyć do postaci atomowej danych Niektóre schematy tabel są złe!

22 Tożsamość danych wiersze tabel nie mają numerów ani adresów rozróżnienia wierszy dokonuje się poprzez analizę ich zawartości konieczność wprowadzenia klucza Klucz zbiór kolumn o niepowtarzalnych wartościach Klucz właściwy po usunięciu dowolnej kolumny przestaje być kluczem Klucz główny klucz właściwy, najlepiej jednokolumnowy, łatwy do wyznaczenia, krótki

23 Związki między tabelami jak powiązać dane w dwóch tabelach wiersze nie mają numerów i nie można zastosować wskaźników klucze obce kolumny dodane do tabel w celu realizacji związków zawierają one wartości kluczy głównych z powiązanych tabel muszą mieć typy zgodne z powiązanymi danymi mogą mieć inne nazwy ale wygoda nakazuje aby były takie same

24 Związki między tabelami - cd związek jeden-do-wiele (1- )/(1-n) klucz obcy w naturalny sposób realizuje związek 1-n, klucz obcy jest w tabeli po stronie wiele związek jeden-do-jeden (1-1) w poprawnych strukturach występują wyjątkowo świadczą o niepotrzebnym podziale tabeli na dwie mniejsze realizacja klucz obcy niepowtarzalny

25 Związki między tabelami - cd związek wiele-do-wiele (m-n)/( - ) przykładem rzeczywistego związku m-n jest sytuacja : student uczestniczy w wielu kursach/w jednym kursie uczestniczy wielu studentów ponieważ należy unikać związków m-n należy wprowadzić dodatkową tabelę UCZESTNICTWA student X uczestniczy w kursie Y (tabela intersekcji)

26 Operacje na tabelach selekcja polega na wybraniu z tabeli wierszy spełniających kryteria wynikowa tabela ma identyczną strukturę jak w zapytaniu projekcja polega na wybraniu z tabeli niektórych kolumn tabela wynikowa ma strukturę podzbioru tabeli z zapytania operacje logiczne suma przecięcie różnica

27 podstawy SQL (1) podział zapytań SQL DDL (ang. Data Definition Language, czyli Język Definicji Danych - struktur) CREATE (np. CREATE TABLE, CREATE DATABASE,...) DROP (np. DROP TABLE, DROP DATABASE,...) ALTER (np. ALTER TABLE ADD COLUMN...) SQL DML (ang. Data Manipulation Language, czyli Język Manipulacji Danymi) SELECT - pobranie z bazy danych, INSERT - umieszczenie danych w bazie, UPDATE - zmiana danych, DELETE - usunięcie danych z bazy.

28 MySQL konto uzytkownika z poziomu administratora MySQL (root) należy stworzyć bazę u żytkownika: >create database naszabaza; oraz nadać uzytkownikowi prawa do niej : >GRANT ALL PRIVILEGES ON naszabaza.* TO user@localhost IDENTIFIED BY 'haslo'; oznacza to nadanie wszystkich praw do wszystkich tabel w naszabaza użytkownikowi user podającemu haslo i łączącemu się z lokalnego serwera przywileje mogą być ograniczone do poszczególnych poleceń (SELECT, INSERT, UPDATE.) oraz do wybranych tabel : >grant SELECT on naszabaza.klienci to user@localhost IDENTIFIED BY 'haslo';

29 MySQL nawiązanie połączenia nawiązanie połączenia terminalowego wymaga: posiadania konta na serwerze posiadania dostępu do bazy MySQL (konta MySQL) To są dwa INNE konta (często nazywają się tak samo dla ułatwienia) po zalogowaniu na serwer wpisujemy z konsoli: mysql u uzytkownik_bazy p password : ***** Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is to server version: log Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the buffer. mysql>

30 MySQL nawigacja przegląd baz : show databases; wybranie bazy ( konieczne uprawnienia) >use naszabaza; database changed przegląd tabel : show tables; struktura tabeli: >describe nazwa; / >explain nazwa;

31 MySQL TYPY DANYCH liczbowe (całkowite i zmiennopozycyjne) tekstowe daty i czasu

32 MySQL LICZBY CAŁKOWITE BIT[(M)] - Pole bitowe. M wskazuje ilość bitów w zakresie od 1 do 64. Jeżeli wartość M nie jest podana, wartością domyślną jest 1. TINYINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] - Bardzo małe liczby całkowite. Wartości dla zakresu oznakowanego: , wartości dla zakresu nieoznakowanego wartości: SMALLINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] - Małe liczby całkowite. Wartości dla zakresu oznakowanego: , wartości dla zakresu nieoznakowanego: MEDIUMINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] - Średnie liczby całkowite. Wartości dla zakresu oznakowanego: , wartości dla zakresu nieoznakowanego: INT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] - Normalne liczby całkowite. Wartości dla zakresu oznakowanego: , wartości dla zakresu nieoznakowanego: BIGINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] - Duże liczby całkowite. Wartości dla zakresu oznakowanego: , wartości dla zakresu nieoznakowanego:

33 MySQL liczby zmiennopozycyjne FLOAT(M,D) pojedyncza precyzja, zakres +/ E E+38 M- całkowita ilość cyfr D- ilość cyfr po przecinku dokładność ok. 7 cyfr znaczących DOUBLE(M,N) double precision E-308 do E+308 dokładność ok. 15 cyfr znaczących

34 MySQL data i czas DATE zakres : ' ' do ' ' DATETIME zakres: ' :00:00' to ' :59:59' TIME zakres: -838:59:59' to '838:59:59' YEAR zakres

35 MySQL typy tekstowe CHAR (synonim CHAR(1)) jednoznakowy VARCHAR(M) łańcuch o zmiennej długości maksymalnie m-znaków BLOB - 65,535 (2^16 1) bytes MEDIUMBLOB 16,777,215 (2^24 1) LONGBLOB (4GB) (2^32 1) TEXT to samo co BLOB SET('value1','value2',...) jawnie wyspecyfikowane, max 64 elementy

36 MySQL specyfikacja pól not NULL zabroniony wpis null auto_increment jeśli w takie pole nie wpiszemy nic, lub wpiszemy 0, MySQL uzupełnia wpisem o 1 większym od ostatniego primary key / primary key(nazwa) wyspecyfikowanie klucza częste łączenie : ID int not null auto_increment primary key,

37 MySQL tworzenie tabeli create table elementy( ID int not null auto_increment primary key, element varchar(20), cena float )

38 MySQL wybieranie rekordów SELECT nazwy_kolumn FROM nazwy_tabel WHERE warunek_logiczny; wybranie wszystkich: select * from elementy; wybranie niektórych kolumn z warunkiem: select nazwa,cena from elementy where cena < 100; SELECT DISTINC - usuwanie duplikatów ORDER BY nazwa sortowanie (na końcu)

39 MySQL funkcje agregujące count(*) zliczanie select count(*) from elementy; max,min select max(zarobki) from pracownicy; avg select avg(cena) from samochody;

40 MySQL zapytania łączące tabele Przykład :dane o markach i modelach samochodów: create table marki( IDmarki int not null auto_increment primary key, marka varchar (20)); create table modele ( IDmodelu int not null auto_increment primary key, IDmarki int, model varchar(20)); Związek między tabelemi jest typu 1-n (jedna marka występuje w wielu modelach, lecz jeden model odpowiada konkretnej marce. Np. Ford Focus, Ford Fiesta itp. W tabeli modele IDmarki stanowi klucz obcy, który jest jednocześnie kluczem głównym tabeli marki

41 MySQL zapytania łączące tabele select * from marki; IDmarki marka 1 fiat 2 ford select * from modele; IDmodelu IDmarki model P 2 1 Croma 3 1 Bravo 4 2 Fiesta 5 2 Focus 6 2 Mondeo

42 MySQL zapytania łączące tabele model marka 125P fiat Croma fiat Zapytania SQL pracują na zbiorach więc odpowiedzią są iloczyny kartezjańskie odpowiednich kolumn : Bravo Fiesta Focus Mondeo 125P fiat fiat fiat fiat ford select model,marka from modele,marki; Croma Bravo Fiesta Focus ford ford ford ford Mondeo ford

43 MySQL zapytania łączące tabele W poprzednim zapytaniu nie uwzględniono łączenia kluczami model 125P marka fiat select model,marka from modele,marki where marki.idmarki=modele.idmarki; Croma Bravo Fiesta Focus fiat fiat ford ford Mondeo ford

44 MySQL zapytania łączące tabele złączenie kluczy w relacji 1-n jest tzw. złączeniem naturalnym i dla tego równoważne są dwie instrukcje : select model,marka from modele,marki where marki.idmarki=modele.idmarki; select model,marka from modele natural join marki;