Bazy danych 6. Przykłady
|
|
- Sławomir Mikołajczyk
- 8 lat temu
- Przeglądów:
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 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoNormalizacja. Pojęcie klucza. Cel normalizacji
Plan Normalizacja Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1. Cel normalizacji. 2. Klucze schematów relacyjnych atrybuty kluczowe i niekluczowe. 3. 2PN druga postać normalna. 4. 3PN trzecia
Bardziej szczegółowoCel 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 szczegółowoDefinicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.
TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.
Bardziej szczegółowoPojęcie 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 szczegółowo030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,
Bardziej szczegółowoPosługiwanie się tabelami
Wykład 3 Tabele Posługiwanie się tabelami Przykładowa tabela gromadząca informacje o osobach (Imię, Nazwisko, Data urodzenia) Osoby Imię Nazwisko Data urodzenia Jan Kowalski 1995-01-01 Piotr Nowak 1994-05-22
Bardziej szczegółowoKonstruowanie 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 szczegółowoInformatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty
Informatyka Ćwiczenie 10 Bazy danych Baza danych jest zbiór informacji (zbiór danych). Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. Pracownik(ID pracownika, imie, nazwisko, pensja) Klient(ID
Bardziej szczegółowoZwiązki pomiędzy tabelami
Związki pomiędzy tabelami bazy danych. Stosowanie relacji jako nazwy połączenia miedzy tabelami jest tylko grą słów, którą można znaleźć w wielu podręcznikach ( fachowo powinno się używać związku). Związki
Bardziej szczegółowoZajęcia 1. W następnej tabeli zebrane są dane używane w bibliotece, które są przetwarzane przez bibliotekarza w różnych fazach obsługi czytelnika.
Zajęcia. Przykład : biblioteka. Aby zaprojektować bazę danych trzeba dobrze przyjrzeć się potrzebom jej przyszłej użytkowników, odwiedzić, oglądnąć, przemyśleć. W bazie będą gromadzone dane. Wiele z tych
Bardziej szczegółowoMicrosoft 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoTransformacja modelu ER do modelu relacyjnego
Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoBAZA 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 szczegółowoProjektowanie Systemów Informacyjnych
Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło
Bardziej szczegółowoPLAN 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoProjektowanie bazy danych przykład
Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoNormalizacja relacyjnych baz danych. Sebastian Ernst
Normalizacja relacyjnych baz danych Sebastian Ernst Zależności funkcyjne Zależność funkcyjna pomiędzy zbiorami atrybutów X oraz Y oznacza, że każdemu zestawowi wartości atrybutów X odpowiada dokładnie
Bardziej szczegółowoK1A_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 szczegółowoWykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji. Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.
Bazy Danych Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Encja Byt pojęciowy
Bardziej szczegółowoUniwersytet 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 szczegółowoNormalizacja 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 szczegółowoNormalizacja baz danych
Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Normalizacja baz danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Normalizacja relacji ma na celu takie jej przekształcenie,
Bardziej szczegółowoPTI 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 szczegółowokoledzy, 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 szczegółowoRelacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na
Bardziej szczegółowoZadanie 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 szczegółowoBaza 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 szczegółowoRelacyjne 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 szczegółowoPlan 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 szczegółowoBazy danych TERMINOLOGIA
Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.
Bardziej szczegółowoBAZY 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoBaza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 5. Modelowanie danych 1 Etapy tworzenia systemu informatycznego Etapy tworzenia systemu informatycznego - (według CASE*Method) (CASE Computer Aided Systems Engineering ) Analiza wymagań
Bardziej szczegółowoNormalizacja relacji
Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Normalizacja relacji Informatyczne systemy zarządzania Program wykładu Normalizacja Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Klucze Przykłady
Bardziej szczegółowoBAZY 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowo1 Wstęp do modelu relacyjnego
Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoPierwsza 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 szczegółowoEGZAMIN 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 szczegółowoTechnologia informacyjna
Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,
Bardziej szczegółowoProjektowanie 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoKsięgarnia 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 szczegółowoPlan 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoZależności funkcyjne
Zależności funkcyjne Plan wykładu Pojęcie zależności funkcyjnej Dopełnienie zbioru zależności funkcyjnych Postać minimalna zbioru zależności funkcyjnych Domknięcie atrybutu relacji względem zależności
Bardziej szczegółowoSylabus 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoAutor: 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 szczegółowoROZKŁAD 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 szczegółowoBAZY 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 szczegółowoTechnologie baz danych
Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoLaboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych
Laboratorium Technologii Informacyjnych Projektowanie Baz Danych Komputerowe bazy danych są obecne podstawowym narzędziem służącym przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Gromadzone są dane w
Bardziej szczegółowoTransformacja 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 szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej szczegółowoLiteratura. 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 szczegółowoEtap 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 szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoEGZAMIN 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 szczegółowoAktualizacja 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 szczegółowoJak 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 szczegółowo77. 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 szczegółowoWykład 2. Relacyjny model danych
Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających
Bardziej szczegółowoPodstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK 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 szczegółowoKrzysztof 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 szczegółowoWstęp 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 szczegółowoBAZY 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoTeoretyczne 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 szczegółowoTworzenie 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 szczegółowoWPROWADZENIE 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 szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoAutor: 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 szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko
Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych
Bardziej szczegółowoBazy danych - wykład wstępny
Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,
Bardziej szczegółowoDedukcyjne 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 szczegółowoRelacyjne 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 szczegółowoPierwsza 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 szczegółowoPolitechnika 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 szczegółowoBazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19
Bazy danych wykład trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19 Przekształcanie
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoProgram 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 szczegółowoAby 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