Bazy danych 6. Przykłady

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Bazy danych 6. Przykłady"

Transkrypt

1 Bazy danych 6. Przykłady P. F. Góra semestr letni 2005/06

2 Przykład I Przedsiębiorca tworzy bazę danych pracowników na potrzeby wypłacania im wynagrodzeń i przekazywania zaliczek do Urzędu Skarbowego. Zachodza następujace zależności funkcyjne: PracId Stanowisko Stanowisko Stawka PracId StażPracy StażPracy Stawka Wynagrodzenie PracId Gmina Gmina UrzadSkarbowy (1a) (1b) (1c) (1d) (1e) (1f) 6. Przykłady 2

3 1. Udowodnić, że PracId Wynagrodzenie PracId Stanowisko Stanowisko Stawka = PracId Stawka (2a) PracId Stawka PracId StażPracy = PracId StażPracy Stawka (2b) PracId StażPracy Stawka StażPracy Stawka Wynagrodzenie = PracId Wynagrodzenie (2c) 2. Spróbujmy zaprojektować taka oto tabelę: Pracownik (PracId, StażPracy, Stanowisko, Stawka, Gmina) (3) Tabela (3) nie jest w 3PN, gdyż zawiera relację przechodnia (do atrybutu nie będacego częścia klucza). Ponieważ stawka przyporzadkowana jest stanowisku, nie zaś konkretnemu pracownikowi, wpisywanie stawek jak w (3) prowadzi do redundancji i anomalii modyfikacji. 6. Przykłady 3

4 3. Następujacy projekt jest w 3PN, a nawet w PNBC Pracownicy (PracId, StażPracy, Stanowisko, Gmina) Stanowiska (Stanowisko, Stawka) Płace ( StażPracy, Stawka, Wynagrodzenie ) Urzędy (Gmina, UrzadSkarbowy) (4a) (4b) (4c) (4d) 4. W opraciu o projekt (4), w języku algebry relacji sformułować zapytanie o wynagrodzenie konkretnego pracownika ρ T1 ( πstanowisko,stażpracy,wynagrodzenie (Stanowiska Płace) π PracId,Wynagrodzenie (T 1 Pracownicy) Sa inne możliwe ścieżki wykonania tego zapytania. ) (5a) (5b) 6. Przykłady 4

5 Przykład II Kancelaria adwokacka prowadzi bazę czynności adwokackich. Każda czynność wykonana jest przez pracownika na jakimś stanowisku; ze stanowiskiem zwiazana jest stawka. Każda czynność wykonana jest na rzecz pewnego klienta. Cena, jaka płaci klient, zależy od czasu trwania czynności adwokackiej i stawki, jaka pobiera pracownik kancelarii. Zależności funkcyjne: PracId Stanowisko Stanowisko Stawka Czynność Pracownik KlientId Czas Czas Stawka Koszt KlientId NazwaKlienta (6a) (6b) (6c) (6d) (6e) 6. Przykłady 5

6 Tabele: Czynności ( Czynność, PracId, KlientId, Czas ) Pracownicy (PracId, Stanowisko) Stanowiska (Stanowisko, Stawka) Opłaty (Czas, Stawka, Koszt) Kilenci (KlientId, NazwaKlienta) (7a) (7b) (7c) (7d) (7e) Mimo iż po zdefiniowaniu osobnych tabel Pracownicy i Stanowiska tabel jest więcej, łacznie przechowujemy mniej informacji. 6. Przykłady 6

7 Przykład III Tworzymy bazę opisujac a zaliczenia, jakie studenci uzyskiwali ze swoich projektów. Jeden student może podchodzić do tego samego projektu wiele razy (może poprawiać ocenę). Jednego dnia jeden student może starać się tylko o jedno zaliczenie. NrZaliczenia NrIndeksu NrProjektu Data Ocena NrIndeksu Data NrZaliczenia (8a) (8b) Wydaje się, że projekt Zaliczenia (NrZaliczenia, NrIndeksu, Data, NrProjektu, Ocena) (9) nie jest poprawny, gdyż nie uwzględnia drugiej z zależności (8). 6. Przykłady 7

8 Projekt Zaliczenia (NrZaliczenia, NrIndeksu, Data, NrProjektu, Ocena) (10) nie jest poprawny, gdyż zawiera zależności przechodnie: NrIndeksu Data NrZaliczenia NrProjektu Ocena, a zatem nie jest w 3PN (ustaliliśmy, że NrZaliczenia nie może być kluczem!). 6. Przykłady 8

9 Rozbijmy pierwsza z zależności funkcyjnych (8)na dwie części: NrZaliczenia NrProjektu Ocena NrZaliczenia NrIndeksu Data NrIndeksu Data NrZaliczenia (11a) (11b) (11c) Zależności (11b), (11c) sa swoimi odwrotnościami, a zatem jedna z nich można wyeliminować. Projekt KtoKiedy (NrIndeksu, Data, NrZaliczenia) CoZaCo (NrZaliczenia, NrProjektu, Ocena) (12a) (12b) jest w PNBC. Ta analiza pokazuje, że projekt (9) tak naprawdę jest poprawny. 6. Przykłady 9

10 Przykład IV Fabryka w magazynie przechowuje części różnego typu (śrubki i nakrętki). Każda część ma swój unikalny identyfikator. W magazynie każdy pojemnik ( regał ) zawiera identyczne części. Mamy relacje funkcyjne NrRegału IdCzęści Ilość (13a) Śrubki: IdCzęści Długość Średnica TypŁba (13b) Nakrętki: IdCzęści Średnica (13c) Projekty odpowiednich tabel sa (pozornie) oczywiste. 6. Przykłady 10

11 Niektóre zapytania bardzo wykonać jest bardzo łatwo, na przykład wskaż regały, w których znajduja się śrubki o długości 3/4": π NrRegału ( πidczęści ( σdługość=3/4" Śrubki ) Regały ) (14) Inne zapytania sa bardziej problematyczne na przykład jaki typ łba maja śrubki przechowywane na regale 58 (( π TypŁba σnrregału=58 Regały ) Śrubki ) (15) To zapytanie powinno zadziałać dobrze: Jeśli części przechowywane na regale 58 sa śrubkami, wszystko jest OK. Jeśli części przechowywane na regale 58 nie sa śrubkami (tylko nakrętkami), złaczenie w (15) da zbiór pusty, a więc także OK pod warunkiem, że nie przypiszemy tego samego IdCzęści śrubkom i nakrętkom, a takiego więzu w naszym projekcie nie ma. 6. Przykłady 11

12 Problem można częściowo rozwiazać modyfikujac tabelę Regały: NrRegału IdCzęści RodzajCzęści Ilość (16) Wówczas możliwe jest sprawdzenie na których regałach znajduja się śrubki ) (σ Regały RodzajCzęści= Śrubki (17) ρ RegałyŚrubek i dalej π TypŁba (( σnrregału=58 RegałyŚrubek ) Śrubki ) (18) Jeśli na regale 58 nie ma śrubek, dostaniemy zbiór pusty. 6. Przykłady 12

13 W relacyjnym modelu danych nie ma rekordów z wariantami, zanych z niektórych języków programowania. Prawdziwym rozwiazaniem byłoby przekonanie zleceniodawcy, że stosowanie jednolitej numeracji do różnego rodzaju części nie jest rozsadne. Jeżeli nie da się zleceniodawcy do tego przekonać a zleceniodawca może mieć uzasadnione powody aby protestować najlepszym rozwiazaniem jest zsumowanie zależności (13b), (13c), które maja ten sam poprzednik: NrRegału IdCzęści Ilość IdCzęści Długość Średnica TypŁba (19a) (19b) Atrybut Średnica występuje w następnikach dwa razy, więc po zsumowaniu pojawia się tylko raz. Teraz należy rozumieć, że jeżeli atrybuty Długość, TypŁba przyjmuja wartość null, mamy do czynienia z nakrętka, w przeciwnym zaś razie ze śrubka. 6. Przykłady 13

14 Zgodnie z zasadami sztuki, funkcja określajaca czy dana część jest śrubka, czy nakrętka, powinna być wbudowana w bazę danych (jako tak zwana procedura składowana). Podobnie w bazie powinien znaleźć się więz domenowy (check) stwierdzajacy, że atrybuty Długość, TypŁba musza być jednocześnie null lub not null. Atrybut Średnica powinien być zawsze not null. 6. Przykłady 14

15 Przykład V (kolejowy) Tworzymy bazę danych zawierajac a (uproszczony) rozkład jazdy pociagów oraz informacje o sprzedanych biletach. Po pierwsze, Z każdym pociagiem stowarzyszona jest lista stacji, na których się on zatrzymuje. Z każda stacja stowarzyszony jest zbiór pociagów, na których się on zatrzymuje. Dla każdej stacji należy podać godziny przyjazdu i odjazdu każdego pocia- gu, który się na niej zatrzymuje. 6. Przykłady 15

16 Pierwszy i ostatni punkt odpowiadaja następujacym zależnościom funkcyjnym: NrPociagu Stacja NrKolejny NrPociagu Stacja Przyjazd Odjazd (20a) (20b) co prowadzi do następujacej struktury tabeli Przystanki ( NrPociagu, Stacja, NrKolejny, Przyjazd, Odjazd ) (21) Powstaje jednak pewna watpliwość: A co się stanie jeśli jakiś pociag nie przejeżdża przez dana stację? Czy przypoadkiem zależności funkcyjne (20) nie wymagaja wyspecyfikowania wszystkich możliwych par NrPociagu-Stacja? Oczywiście nie: Zależność funkcyjna ma postać implikacji: jeżeli podamy atrybuty poprzednika, to ustalamy jednoznacznie wartości atrybutów następnika. A jeżeli nie, to nie. 6. Przykłady 16

17 Rola zapytań A co z określeniem zbioru pociagów, które zatrzymuja się na danej stacji? Nie trzeba w tym celu konstruować osobnej tabeli (relacji) można to osiagn ać poprzez odpowiednie zapytanie: ( π NrPociagu σstacja= Koluszki (Przystanki) ) (22) Nie wszystkie informacje przechowuje się w postaci osobnych tabel użyteczność baz danych polega (między innymi) na tym, że wiele rzeczy da się zrealizować poprzez zapytania. 6. Przykłady 17

18 Zadanie Posługujac się schematem tabeli Przystanki (21), znaleźć wszystkie pociagi, które przejeżdżaja przez stację X oraz przez stację Y. [ ( πnrpociagu σstacja= X (Przystanki) )] [ ( π NrPociagu σstacja= Y (Przystanki) )] (23) Tabela Przystanki występuje w powyższym zapytaniu dwa razy, po obu stronach złaczenia. Jest to przykład tak zwanego samozłaczenia (self-join). 6. Przykłady 18

19 Zadanie Posługujac się schematem tabeli Przystanki (21), znaleźć wszystkie pociagi, które najpierw przejeżdżaja przez stację X, później przez stację Y. [ ρ StacjaX(NrPociagu,NrX) πnrpoci ( )] agu,nrkolejny σstacja= X (Przystanki) [ ( ρ StacjaY(NrPociagu,NrY) πnrpociagu,nrkolejny σstacja= Y (Przystanki) ( π NrPociagu σnrx<nry (StacjaX StacjaY) ) )] (24a) (24b) (24c) Zapytanie (24) oczywiście także zawiera samozłaczenie, tyle że w formie niejawnej. Pytanie: Po jakim atrybucie realizowane jest złaczenie w (24c)? Po atrybucie NrPociagu, bo to jest powtarzajacy się atrybut w tabelach StacjaX, StacjaY. 6. Przykłady 19

20 Zadanie domowe Posługujac się schematem tabeli Przystanki (21), znaleźć wszystkie pociagi, które najpierw przejeżdżaja przez stację X, później przez stację Y, oraz odpowiednie godziny odjazdu z X i przyjazdu do Y. 6. Przykłady 20

Bazy danych 4. Przykłady SQL podstawy

Bazy danych 4. Przykłady SQL podstawy Bazy danych 4. Przykłady SQL podstawy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2011/12 Przykład I Przedsiębiorca tworzy bazę danych pracowników na potrzeby wypłacania im wynagrodzeń i przekazywania

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 5. Samozłaczenie SQL podstawy

Bazy danych 5. Samozłaczenie SQL podstawy Bazy danych 5. Samozłaczenie SQL podstawy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2007/08 Przykład kolejowy Tworzymy bazę danych zawierajac a (uproszczony) rozkład jazdy pociagów

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 3. Normalizacja baz danych

Bazy danych 3. Normalizacja baz danych Bazy danych 3. Normalizacja baz danych P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2011/12 Pierwsza postać normalna Tabela jest w pierwszej postaci normalnej (1PN), jeżeli 1. Tabela posiada klucz.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 3. Normalizacja baz danych (c.d.)

Bazy danych 3. Normalizacja baz danych (c.d.) Bazy danych 3. Normalizacja baz danych (c.d.) P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012/13 Postać normalna Boyce a-codda Tabela jest w postaci normalnej Boyce a-codda (BCNF, PNBC), jeżeli 1.

Bardziej szczegółowo

Normalizacja. Pojęcie klucza. Cel normalizacji

Normalizacja. 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 szczegółowo

Cel normalizacji. Tadeusz Pankowski

Cel normalizacji. Tadeusz Pankowski 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 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

Pojęcie zależności funkcyjnej

Pojęcie zależności funkcyjnej Postacie normalne Plan wykładu Zależności funkcyjne Cel normalizacji Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Trzecia postać normalna Postać normalna Boyca - Codda Pojęcie zależności funkcyjnej Definicja

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

Posługiwanie się tabelami

Posługiwanie 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 szczegółowo

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania

Bardziej szczegółowo

Informatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty

Informatyka 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 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

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

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 I. Tworzenie bazy danych za pomocą kreatora Celem ćwiczenia jest utworzenie przykładowej bazy danych firmy TEST, zawierającej informacje o pracownikach

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

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

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z

Bardziej szczegółowo

BAZA DANYCH. Informatyka. ZESPÓŁ SZKÓŁ ELEKTRYCZNYCH Prowadzący: inż. Marek Genge

BAZA DANYCH. Informatyka. ZESPÓŁ SZKÓŁ ELEKTRYCZNYCH Prowadzący: inż. Marek Genge BAZA DANYCH Informatyka ZESPÓŁ SZKÓŁ ELEKTRYCZNYCH Prowadzący: inż. Marek Genge Treść zadania: Dyrektor szkoły dysponuje plikami Uczniowie, Klasy i Przedmioty. Oto opisy wierszy w poszczególnych plikach:

Bardziej szczegółowo

Projektowanie Systemów Informacyjnych

Projektowanie Systemów Informacyjnych Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło

Bardziej szczegółowo

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE PLAN WYKŁADU Zależności funkcyjne Anomalie danych Normalizacja Postacie normalne Zależności niefunkcyjne Zależności złączenia BAZY DANYCH Wykład 5 dr inż. Agnieszka Bołtuć ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE Niech R

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Zależności funkcyjne Normalizacja baz danych

Bazy danych 2. Zależności funkcyjne Normalizacja baz danych Bazy danych 2. Zależności funkcyjne Normalizacja baz danych P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012/13 Zależności funkcyjne Definicja: Mówimy, że atrybut B jest zależny funkcyjnie od atrybutów

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

Bazy danych 3. Zależności funkcyjne Normalizacja relacyjnych baz danych

Bazy danych 3. Zależności funkcyjne Normalizacja relacyjnych baz danych Bazy danych 3. Zależności funkcyjne Normalizacja relacyjnych baz danych P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2017/18 Zależności funkcyjne (ang. functional dependencies) to jedno z najważniejszych

Bardziej szczegółowo

Normalizacja relacyjnych baz danych. Sebastian Ernst

Normalizacja 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 szczegółowo

K1A_W11, K1A_W18. Egzamin. wykonanie ćwiczenia lab., sprawdzian po zakończeniu ćwiczeń, egzamin, K1A_W11, K1A_W18 KARTA PRZEDMIOTU

K1A_W11, K1A_W18. Egzamin. wykonanie ćwiczenia lab., sprawdzian po zakończeniu ćwiczeń, egzamin, K1A_W11, K1A_W18 KARTA PRZEDMIOTU (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015 4. Forma kształcenia: studia pierwszego stopnia 5. Forma

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

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt Zasady przygotowania i oceny projektów 1 Cel projektu Celem niniejszego projektu jest zaprojektowanie i implementacja

Bardziej szczegółowo

Normalizacja baz danych

Normalizacja baz danych Normalizacja baz danych Definicja 1 1 Normalizacja to proces organizowania danych w bazie danych. Obejmuje to tworzenie tabel i ustanawianie relacji między tymi tabelami zgodnie z regułami zaprojektowanymi

Bardziej szczegółowo

Normalizacja baz danych

Normalizacja 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 szczegółowo

PTI S1 Tabele. Tabele. Tabele

PTI S1 Tabele. Tabele. Tabele Tabele Tabele 43 1.3. Tabele Jako że bazy danych składają się z tabel, musimy nauczyć się jak je zaprojektować, a następnie stworzyć i zarządzać nimi w programie Microsoft Access 2013. Zajmiemy się również

Bardziej szczegółowo

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

koledzy, Jan, Nowak, ul. Niecała 8/23, , Wrocław, , , Celem ćwiczeń jest zaprojektowanie oraz utworzenie na serwerze bazy danych przechowującej informacje na temat danych kontaktowych. Celem jest również zapoznanie z podstawowymi zapytaniami języka SQL służącymi

Bardziej szczegółowo

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

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt)

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt) 2 Egzamin maturalny z informatyki Zadanie 1. Suma silni (11 pkt) Pojęcie silni dla liczb naturalnych większych od zera definiuje się następująco: 1 dla n = 1 n! = ( n 1! ) n dla n> 1 Rozpatrzmy funkcję

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Baza danych to:

Baza danych. Baza danych to: Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego

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

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH. Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej SQL

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH. Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej SQL Plan wykładu 2 ZY DNYH Wykład 2: Sprowadzanie do postaci normalnych. SQL. Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej relacji do 3NF SQL Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Bazy danych TERMINOLOGIA

Bazy 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 szczegółowo

BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza BAZY DANYCH Microsoft Access NORMALIZACJA BAZ DANYCH Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 10. SQL Widoki

Bazy danych 10. SQL Widoki Bazy danych 10. SQL Widoki P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2005/06 Widoki, AKA Perspektywy W SQL tabela, która utworzono za pomoca zapytania CREATE TABLE, nazywa się tabela

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

Normalizacja relacji

Normalizacja relacji Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Normalizacja relacji Informatyczne systemy zarządzania Program wykładu Normalizacja Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Klucze Przykłady

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Anomalie. Rozkład relacji i normalizacja. Wady redundancji

BAZY DANYCH. Anomalie. Rozkład relacji i normalizacja. Wady redundancji BAZY DANYCH WYKŁAD 5 Normalizacja relacji. Zapytania zagnieżdżone cd. Wady redundancji Konieczność utrzymania spójności kopii, Marnowanie miejsca, Anomalie. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Copyright

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń. P. F. Góra

Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń. P. F. Góra Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2009 Typy złaczeń SELECT... FROM T 1 JOIN T 2 ON T 1.k p =T 2.k q JOIN T 3 ON T 2.k r =T 3.k s WHERE...; SELECT... FROM

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 10/15 Semantyka schematu relacyjnej bazy danych Schemat bazy danych składa się ze schematów relacji i więzów

Bardziej szczegółowo

1 Wstęp do modelu relacyjnego

1 Wstęp do modelu relacyjnego Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Bazy danych Database Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obieralny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L Semestr: III Liczba

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Algebra relacji Zależności funkcyjne

Bazy danych 2. Algebra relacji Zależności funkcyjne Bazy danych 2. Algebra relacji Zależności funkcyjne P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2011/12 Relacyjne systemy baz danych... zdominowały rynek. Systemy nierelacyjne maja status eksperymentalny

Bardziej szczegółowo

Pierwsza postać normalna

Pierwsza postać normalna Normalizacja Pierwsza postać normalna Jedynymi relacjami dozwolonymi w modelu relacyjnym są relacje spełniające następujący warunek: każda wartość w relacji, tj. każda wartość atrybutu w każdej krotce,

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI Miejsce na naklejkę z kodem szkoły dysleksja MIN-R1A1P-062 EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY Czas pracy 90 minut ARKUSZ I MAJ ROK 2006 Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny

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

Projektowanie i programowanie aplikacji biznesowych. Wykład 2

Projektowanie i programowanie aplikacji biznesowych. Wykład 2 Projektowanie i programowanie aplikacji biznesowych Wykład 2 Kontrolki w Windows API Aby korzystać z kontrolek należy dołączyć plik nagłówkowy o nazwie commctrl.h oraz bibliotekę o nazwie libcomctl32.a.

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania

Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania 1 Zadania 1. Stwórz diagram ER dla następującego opisu bazy danych drużyn i rozgrywek lig regionalnych. W szczególności oznacz słabe encje, klucze, rodzaje

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

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH

Plan wykładu. Problemy w bazie danych. Problemy w bazie danych BAZY DANYCH Plan wykładu 2 ZY DNYH Wykład 3: Sprowadzanie do postaci normalnych. SQL zapytania grupujące Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika iałostocka Problemy w bazie danych Przykład sprowadzenia

Bardziej szczegółowo

Bazy danych w geomatyce Databases in Geomatics

Bazy danych w geomatyce Databases in Geomatics KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 05/06 Bazy danych w geomatyce Databases in Geomatics Załącznik nr 7 do Zarządzenia

Bardziej szczegółowo

Zależności funkcyjne

Zależności funkcyjne Zależności funkcyjne Plan wykładu Pojęcie zależności funkcyjnej Dopełnienie zbioru zależności funkcyjnych Postać minimalna zbioru zależności funkcyjnych Domknięcie atrybutu relacji względem zależności

Bardziej szczegółowo

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15 Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 204/5 Nazwa Bazy danych Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Matematyczno - Przyrodniczy Kod Studia Kierunek studiów Poziom

Bardziej szczegółowo

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

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska Podczas używania bazy danych mogą pojawić się tzw. anomalie sytuacje, w których może dojść do utracenia danych. Anomalie, mogące wystąpić w niedostatecznie znormalizowanych tabelach,

Bardziej szczegółowo

ROZKŁAD JAZDY POMORSKIEJ KOLEI METROPOLITALNEJ. obowiązuje od

ROZKŁAD JAZDY POMORSKIEJ KOLEI METROPOLITALNEJ. obowiązuje od ROZKŁAD JAZDY POMORSKIEJ KOLEI METROPOLITALNEJ obowiązuje od 9.12.2018 OBOWIĄZUJE OD 09.12.2018 4-5 Schemat połączeń SKM na liniach PKM Schemat linii PKM na terenie Gdańska 6-7 Tabelaryczny rozkład jazdy

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza BAZY DANYCH Microsoft Access NORMALIZACJA BAZ DANYCH Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii

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

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie do baz danych Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można

Bardziej szczegółowo

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

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2) Pojęcia

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania

Bardziej szczegółowo

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

Etap 1 Projektowanie tabeli która będzie przechowywać informacje na temat książek.

Etap 1 Projektowanie tabeli która będzie przechowywać informacje na temat książek. Zadanie 1. Stworzyć bazę do przechowywania podstawowych (tytuł, autor, wydawnictwo, liczba stron, ocena liczby od 2.0 do 5.0 przyznawana w momencie przeczytania książki przez ciebie) informacji o książkach.

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki

Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki 8 marca 2015 Algebra relacji Model teoretyczny do opisywania semantyki relacyjnych baz danych, zaproponowany przez T. Codda (twórcę koncepcji

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI Miejsce na naklejkę z kodem szkoły dysleksja MIN-R1A1P-062 EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY Czas pracy 90 minut ARKUSZ I MAJ ROK 2006 Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny

Bardziej szczegółowo

Aktualizacja baz danych systemu qs-stat

Aktualizacja baz danych systemu qs-stat Aktualizacja baz danych systemu qs-stat Copyright 2003 Q-DAS GmbH Eisleber Str. 2 D - 69469 Weinheim Tel.: ++49/6201/3941-0 Fax: ++49/6201/3941-24 E-Mail: q-das@q-das.de Internet: http://www.q-das.de Hotline:

Bardziej szczegółowo

Jak wiernie odzwierciedlić świat i zachować występujące w nim zależności? Jak implementacja fizyczna zmienia model logiczny?

Jak wiernie odzwierciedlić świat i zachować występujące w nim zależności? Jak implementacja fizyczna zmienia model logiczny? Plan wykładu Spis treści 1 Projektowanie baz danych 1 2 Zależności funkcyjne 1 3 Normalizacja 1NF, 2NF, 3NF, BCNF 4 4 Normalizacja 4NF, 5NF 6 5 Podsumowanie 9 6 Źródła 10 1 Projektowanie baz danych Projektowanie

Bardziej szczegółowo

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. 77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Relacyjny model danych

Wykład 2. Relacyjny model danych Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających

Bardziej szczegółowo

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

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium BAZY DANYCH Databases Forma studiów: Stacjonarne

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

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

Bardziej szczegółowo

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Tabele 9 Klucze 10 Relacje 11 Podstawowe zasady projektowania tabel 16 Rozdział 2. Praca z tabelami 25 Typy danych 25 Tworzenie tabel 29 Atrybuty kolumn

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH LABORATORIUM. Studia niestacjonarne I stopnia

BAZY DANYCH LABORATORIUM. Studia niestacjonarne I stopnia BAZY DANYCH LABORATORIUM Studia niestacjonarne I stopnia Gdańsk, 2011 1. Cel zajęć Celem zajęć laboratoryjnych jest wyrobienie praktycznej umiejętności tworzenia modelu logicznego danych a nastepnie implementacji

Bardziej szczegółowo

Wykład 8. SQL praca z tabelami 5

Wykład 8. SQL praca z tabelami 5 Wykład 8 SQL praca z tabelami 5 Podzapytania to mechanizm pozwalający wykorzystywać wyniki jednego zapytania w innym zapytaniu. Nazywane często zapytaniami zagnieżdżonymi. Są stosowane z zapytaniami typu

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8b: Algebra relacyjna http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Algebra relacyjna Algebra relacyjna (ang.

Bardziej szczegółowo

Tworzenie aplikacji bazodanowych

Tworzenie aplikacji bazodanowych Tworzenie aplikacji bazodanowych wykład Podstawy baz danych przypomnienie Joanna Kołodziejczyk 2016 Joanna Kołodziejczyk Tworzenie aplikacji bazodanowych 2016 1 / 40 Dane Co to są dane? Dane to zbiór faktów

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH 1 Technologie informacyjne WYKŁAD IV WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH MAIL: WWW: a.dudek@pwr.edu.pl http://wgrit.ae.jgora.pl/ad Bazy danych 2 Baza danych to zbiór danych o określonej strukturze. zapisany na

Bardziej szczegółowo

Podstawy technologii WWW

Podstawy technologii WWW Podstawy technologii WWW Ćwiczenie 11 PHP, MySQL: więcej, więcej!, więcej!!. tabel i funkcjonalności. Na dzisiejszych zajęciach zdefiniujemy w naszej bazie kilka tabel powiązanych kluczem obcym i zobaczymy,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład drugi. Konrad Zdanowski

Bazy danych wykład drugi. Konrad Zdanowski Algebra relacji - przypomnienie Niech R(A 1,..., A k ) i S(B 1,..., B n ) relacje. Podstawowe operacje na relacjach: operacje teoriomnogościowe: suma R S, iloczyn R S, różnica R \ S, iloczyn kartezjański

Bardziej szczegółowo

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska Klucz podstawowy PRIMARY KEY Klucz kandydujący UNIQUE Klucz alternatywny - klucze kandydujące, które nie zostały wybrane na klucz podstawowy Klucz obcy - REFERENCES Tworząc tabelę,

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 - 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

Dedukcyjne bazy danych i rekursja

Dedukcyjne bazy danych i rekursja Dedukcyjne bazy danych i rekursja Wykład z baz danych dla studentów matematyki 23 maja 2015 Bazy danych z perspektywy logiki Spojrzenie na bazy danych oczami logika pozwala jednolicie opisać szereg pojęć.

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych a XML

Relacyjne bazy danych a XML Relacyjne bazy danych a XML Anna Pankowska aniap@amu.edu.pl Internet, SQLiXMLwbiznesie Internet nieoceniony sposób komunikacji z klientami, pracownikami i partnerami handlowymi przyspiesza transakcje finansowe

Bardziej szczegółowo

Pierwsza postać normalna

Pierwsza postać normalna Normalizacja Pierwsza postać normalna Jedynymi relacjami dozwolonymi w modelu relacyjnym są relacje spełniające następujący warunek: każda wartość w relacji, tj. każda wartość atrybutu w każdej krotce,

Bardziej szczegółowo

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014 Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Mechaniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014 Kierunek studiów: Informatyka Stosowana Forma

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19 Bazy danych wykład trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19 Przekształcanie

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1 Bazy danych wprowadzenie teoretyczne Piotr Prekurat 1 Baza danych Jest to zbiór danych lub jakichkolwiek innych materiałów i elementów zgromadzonych według określonej systematyki lub metody. Zatem jest

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

Aby uruchomić program klienta i połączyć się z serwerem, należy komendę:

Aby uruchomić program klienta i połączyć się z serwerem, należy komendę: Bazy danych. Komunikacja z serwerem Aby połączyć się z serwerem i móc wykonywać czynności związane z obsługą baz, potrzebny jest program klienta. Razem z serwerem MySQL dostępny jest działający w wierszu

Bardziej szczegółowo