Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
|
|
- Henryka Wierzbicka
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009
2 Definicje Operacje na relacjach Relacja definicja Relacyjny model baz danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara Codda w 1970 roku. W terminologii matematycznej baza danych jest zbiorem relacji. Stąd historyczne pochodzenie nazwy relacyjny model danych i relacyjna baza danych. W matematyce relację definiuje się jako podzbiór iloczynu kartezjańskiego zbiorów wartości. Reprezentacją relacji jest dwuwymiarowa tabela złożona z kolumn i wierszy.
3 Definicje Operacje na relacjach Relacja W relacji cechy rzeczywistości opisywane są w atrybutach: Schemat relacji to zbiór nazw atrybutów: S = {A 1,..., A n } Wartość atrybutów należy do dziedziny: {D 1,..., D n } Relacja na schemacie S to podzbiór iloczynu kartezjańskiego dziedzin atrybutów (zbiorów wartości): R D 1 x,..., xd n Relacja R jest zbiorem krotek, zbiór krotek może być reprezentowany jako tabela (kolumny odpowiadają atrybutom, wiersze odpowiadają krotkom): R { k 1,..., k n }
4 Definicje Operacje na relacjach Relacja W relacji cechy rzeczywistości opisywane są w atrybutach: Schemat relacji to zbiór nazw atrybutów: S = {A 1,..., A n } Wartość atrybutów należy do dziedziny: {D 1,..., D n } Relacja na schemacie S to podzbiór iloczynu kartezjańskiego dziedzin atrybutów (zbiorów wartości): R D 1 x,..., xd n Relacja R jest zbiorem krotek, zbiór krotek może być reprezentowany jako tabela (kolumny odpowiadają atrybutom, wiersze odpowiadają krotkom): R { k 1,..., k n }
5 Definicje Operacje na relacjach Relacja W relacji cechy rzeczywistości opisywane są w atrybutach: Schemat relacji to zbiór nazw atrybutów: S = {A 1,..., A n } Wartość atrybutów należy do dziedziny: {D 1,..., D n } Relacja na schemacie S to podzbiór iloczynu kartezjańskiego dziedzin atrybutów (zbiorów wartości): R D 1 x,..., xd n Relacja R jest zbiorem krotek, zbiór krotek może być reprezentowany jako tabela (kolumny odpowiadają atrybutom, wiersze odpowiadają krotkom): R { k 1,..., k n }
6 Definicje Operacje na relacjach Relacja W relacji cechy rzeczywistości opisywane są w atrybutach: Schemat relacji to zbiór nazw atrybutów: S = {A 1,..., A n } Wartość atrybutów należy do dziedziny: {D 1,..., D n } Relacja na schemacie S to podzbiór iloczynu kartezjańskiego dziedzin atrybutów (zbiorów wartości): R D 1 x,..., xd n Relacja R jest zbiorem krotek, zbiór krotek może być reprezentowany jako tabela (kolumny odpowiadają atrybutom, wiersze odpowiadają krotkom): R { k 1,..., k n }
7 Definicje Operacje na relacjach Klucz relacji Klucz relacji K jest zbiorem atrybutów (jeden lub wiele), które jednoznacznie wyznaczają krotkę (wiersz). Klucze możemy podzielić: klucze właściwe (żaden podzbiór właściwy klucza właściwego nie jest kluczem), klucze główne (jeden klucz właściwy relacji, wybrany do identyfikacji krotki).
8 Definicje Operacje na relacjach Operacje na relacjach 1 Selekcja wybór krotek (wierszy): Σ w (R) ={K R:w(k)} w - warunek selekcji 2 Projekcja (rzut) wybór atrybutów (kolumn): Π w (S ) ={k(s ) : k R} S - podzbiór schematu S 3 Złączenie operacje na dwóch relacjach 4 Operacje teoriomnogościowe (suma, iloczyn, różnica)
9 Definicje Operacje na relacjach Operacje na relacjach 1 Selekcja wybór krotek (wierszy): Σ w (R) ={K R:w(k)} w - warunek selekcji 2 Projekcja (rzut) wybór atrybutów (kolumn): Π w (S ) ={k(s ) : k R} S - podzbiór schematu S 3 Złączenie operacje na dwóch relacjach 4 Operacje teoriomnogościowe (suma, iloczyn, różnica)
10 Definicje Operacje na relacjach Operacje na relacjach 1 Selekcja wybór krotek (wierszy): Σ w (R) ={K R:w(k)} w - warunek selekcji 2 Projekcja (rzut) wybór atrybutów (kolumn): Π w (S ) ={k(s ) : k R} S - podzbiór schematu S 3 Złączenie operacje na dwóch relacjach 4 Operacje teoriomnogościowe (suma, iloczyn, różnica)
11 Definicje Operacje na relacjach Operacje na relacjach 1 Selekcja wybór krotek (wierszy): Σ w (R) ={K R:w(k)} w - warunek selekcji 2 Projekcja (rzut) wybór atrybutów (kolumn): Π w (S ) ={k(s ) : k R} S - podzbiór schematu S 3 Złączenie operacje na dwóch relacjach 4 Operacje teoriomnogościowe (suma, iloczyn, różnica)
12 wstęp Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Podczas projektowania bazy danych bardzo ważnym elementem jest zrozumienie celu, oraz tego, co próbujemy osiągnąć poprzez stworzenie bazy danych. Każda nowo projektowana baz danych powinna posiadać następujące kluczowe cechy i właściwości: Zdolność przechowywania potrzebnych danych Zdolność obsługi wymaganych związków (relacji) Zdolność rozwiązywania problemu Zdolność do narzucania integralności danych Zdolność narzucania wydajności w przetwarzaniu danych Zdolność uwzględniania przyszłych zmian
13 wstęp Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Podczas projektowania bazy danych bardzo ważnym elementem jest zrozumienie celu, oraz tego, co próbujemy osiągnąć poprzez stworzenie bazy danych. Każda nowo projektowana baz danych powinna posiadać następujące kluczowe cechy i właściwości: Zdolność przechowywania potrzebnych danych Zdolność obsługi wymaganych związków (relacji) Zdolność rozwiązywania problemu Zdolność do narzucania integralności danych Zdolność narzucania wydajności w przetwarzaniu danych Zdolność uwzględniania przyszłych zmian
14 wstęp Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Podczas projektowania bazy danych bardzo ważnym elementem jest zrozumienie celu, oraz tego, co próbujemy osiągnąć poprzez stworzenie bazy danych. Każda nowo projektowana baz danych powinna posiadać następujące kluczowe cechy i właściwości: Zdolność przechowywania potrzebnych danych Zdolność obsługi wymaganych związków (relacji) Zdolność rozwiązywania problemu Zdolność do narzucania integralności danych Zdolność narzucania wydajności w przetwarzaniu danych Zdolność uwzględniania przyszłych zmian
15 wstęp Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Podczas projektowania bazy danych bardzo ważnym elementem jest zrozumienie celu, oraz tego, co próbujemy osiągnąć poprzez stworzenie bazy danych. Każda nowo projektowana baz danych powinna posiadać następujące kluczowe cechy i właściwości: Zdolność przechowywania potrzebnych danych Zdolność obsługi wymaganych związków (relacji) Zdolność rozwiązywania problemu Zdolność do narzucania integralności danych Zdolność narzucania wydajności w przetwarzaniu danych Zdolność uwzględniania przyszłych zmian
16 wstęp Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Podczas projektowania bazy danych bardzo ważnym elementem jest zrozumienie celu, oraz tego, co próbujemy osiągnąć poprzez stworzenie bazy danych. Każda nowo projektowana baz danych powinna posiadać następujące kluczowe cechy i właściwości: Zdolność przechowywania potrzebnych danych Zdolność obsługi wymaganych związków (relacji) Zdolność rozwiązywania problemu Zdolność do narzucania integralności danych Zdolność narzucania wydajności w przetwarzaniu danych Zdolność uwzględniania przyszłych zmian
17 wstęp Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Podczas projektowania bazy danych bardzo ważnym elementem jest zrozumienie celu, oraz tego, co próbujemy osiągnąć poprzez stworzenie bazy danych. Każda nowo projektowana baz danych powinna posiadać następujące kluczowe cechy i właściwości: Zdolność przechowywania potrzebnych danych Zdolność obsługi wymaganych związków (relacji) Zdolność rozwiązywania problemu Zdolność do narzucania integralności danych Zdolność narzucania wydajności w przetwarzaniu danych Zdolność uwzględniania przyszłych zmian
18 Etapy projektowania Relacja Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji 1 Pierwszym etapem w projektowaniu bazy danych jest zebranie informacji o tym, do czego ma nam ona służyć. Na pierwszym miejscu należy określić cel projektowania bazy danych. Ważne jest znać cel przed rozpoczęciem zbierania bardziej szczegółowych informacji. 2 Drugim etapem jest określenie obiektów, czyli zdefiniowanie kluczowych obiektów, które powinny się znaleźć w bazie danych. np. projektując bazę sklepu kluczowymi obiektami są klienci, zamówienia, produkty itd. Każdy stworzony obiekt posiada określone cechy np. klient posiada imię, nazwisko, adres itd.
19 Etapy projektowania Relacja Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji 1 Pierwszym etapem w projektowaniu bazy danych jest zebranie informacji o tym, do czego ma nam ona służyć. Na pierwszym miejscu należy określić cel projektowania bazy danych. Ważne jest znać cel przed rozpoczęciem zbierania bardziej szczegółowych informacji. 2 Drugim etapem jest określenie obiektów, czyli zdefiniowanie kluczowych obiektów, które powinny się znaleźć w bazie danych. np. projektując bazę sklepu kluczowymi obiektami są klienci, zamówienia, produkty itd. Każdy stworzony obiekt posiada określone cechy np. klient posiada imię, nazwisko, adres itd.
20 Etapy projektowania c.d. Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji 3 Trzeci etap, gdy każdemu obiektowi bazy danych przypiszemy określone cechy możemy dane obiekty przekształcić w tabele (w przypadku modelu relacyjnego). Na tym etapie obiekty nazywane są tabelami natomiast cechy określają kolumny w tabelach. Każda kolumna posiada określoną nazwę np. tabela klienci może posiadać kolumny imię, nazwisko, adres itd. 4 Czwarty etap, najtrudniejszy polega na określeniu relacji między tabelami oraz krotności. Należy rozbić te kolumny, które mogą występować po kilka razy dla każdej tabeli. Dodatkowo należy zdecydować w jaki sposób poszczególne tabele wiążą się ze sobą
21 Etapy projektowania c.d. Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji 3 Trzeci etap, gdy każdemu obiektowi bazy danych przypiszemy określone cechy możemy dane obiekty przekształcić w tabele (w przypadku modelu relacyjnego). Na tym etapie obiekty nazywane są tabelami natomiast cechy określają kolumny w tabelach. Każda kolumna posiada określoną nazwę np. tabela klienci może posiadać kolumny imię, nazwisko, adres itd. 4 Czwarty etap, najtrudniejszy polega na określeniu relacji między tabelami oraz krotności. Należy rozbić te kolumny, które mogą występować po kilka razy dla każdej tabeli. Dodatkowo należy zdecydować w jaki sposób poszczególne tabele wiążą się ze sobą
22 Etapy projektowania c.d. Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji 5 Ostatni etap, każdej tabeli przypisujemy klucze główne. Wyodrębniamy klucze kandydatów - potencjalne dane, które mogą się przyczynić do jednoznacznej identyfikacji każdego wiersza. Następnie wybieramy jeden z nich na klucz główny całej tabeli. W przypadku gdy nie można jednoznacznie określić żadnego klucza głównego lub uważamy, że klucze - kandydaci nie nadają się do tego możemy stworzyć tzw. logiczny klucz główny. Logiczny klucz główny to dodatkowa kolumna w tabeli jednoznacznie identyfikująca każdy wiersz tabeli.
23 Model związków encji Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Najbardziej powszechnym modelem abstrakcyjnie przedstawiającym strukturę bazy danych jest model związków encji (model E/R). W modelu E/R struktura danych jest reprezentowana graficznie jako diagram związków encji, w którym korzysta się z trzech typów elementów: encje atrybuty związki
24 Zbiory encji Relacja Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Encje są pewnego rodzaju obiektami abstrakcyjnymi, a kolekcja podobnych encji tworzy zbiór encji. Encje określają coś co istnieje, co jest odróżnialne od innych, o czym informację trzeba znać lub przechowywać. Reprezentacją graficzną zbioru encji jest prostokąt:
25 Atrybuty Relacja Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Atrybuty są to właściwości encji danego typu, reprezentują pewną wartość np. liczbę całkowitą, rzeczywistą lub napis. Opisują encje i dla każdego egzemplarza encji powinny przyjmować pojedynczą atomową wartość. Reprezentacją graficzną atrybutu jest elipsa:
26 Związki Relacja Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Związki są połączeniami między dwoma lub większą liczbą zbiorów encji. Wyróżniamy związki binarne (najczęściej stosowane) oraz związki wieloargumentowe. Reprezentacją graficzną związku jest romb:
27 Diagramy związków encji Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Diagramy związków encji są grafami reprezentującymi zbiory encji, atrybuty i związki. Elementy tych różnych typów są reprezentowane jako wierzchołki grafów.
28 Relacja Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji Nr Imie Nazwisko Adres 10 Karol Wieczorek Jan Serce Hans Kloss Clark Kent Bruce Wayne 104 Nr Miasto Kod pocztowy Ulica Nr m 100 Kielce Padarewskiego Kraków Smocza Warszawa Woronicza Kielce Warszawska Morawica Kielecka 34
29 Diagram związków encji Jak zacząć? Etapy projektowania Model związków encji
30 Normalizacja definicja Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Normalizacja to proces organizacji danych w bazie danych. Polega on na tworzeniu tabel i ustanawianiu pomiędzy nimi powiązań według reguł obowiązujących zarówno przy ochronie danych, jak i uelastycznianiu bazy danych przez eliminowanie powtarzających się i niespójnych zależności. Normalizując bazę danych usuwamy z niej nadmiarowość tzw. redundancję. Nadmiarowość w bazie danych bywa szkodliwa. Jej istnienie powoduje niepotrzebny wzrost objętości bazy danych, oraz prowadzi do problemów z utrzymaniem spójności danych czyli tzw. anomalii.
31 Schemat normalizacji Relacja Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski
32 1PN definicja Relacja Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Pierwsza postać normalna dotyczy powtarzających się grup danych, jeżeli zależności funkcyjne pomiędzy danymi wskazują na związki jeden do wielu, wskazuje to na istnienie grup danych. Definicja pierwszej postaci normalnej Relacja jest w pierwszej postaci normalnej wtedy i tylko wtedy gdy każdy atrybut niekluczowy jest funkcyjnie zależny od klucza głównego Pierwsza postać normalna wymaga, aby żaden atrybut(kolumna) w tabeli nie był podzielny dalej, a także, aby nie było powtarzających się grup.
33 2PN definicja Relacja Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Druga postać normalna dotyczy zależności funkcyjnych od części klucza złożonego, normalizacja do drugiej postaci ma na celu wykluczenie takich zależności. Definicja drugiej postaci normalnej Relacja jest w drugiej postaci normalnej wtedy i tylko wtedy, gdy jest w pierwszej postaci normalnej i każdy atrybut niekluczowy, czyli nie należący do zadanego klucza, jest w pełni funkcyjnie zależny od klucza głównego. Druga postać normalna mówi, że żadna informacja w wierszu nie może zależeć tylko od części klucza podstawowego (głównego).
34 3PN definicja Relacja Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Trzecia postać normalna ma na celu wykluczenie zależności przechodnich pomiędzy danymi poprzez określenie danych determinujących spośród niekluczowych atrybutów relacji. Definicja trzecia postaci normalnej Relacja jest w trzeciej postaci normalnej wtedy i tylko wtedy, gdy jest w drugiej postaci normalnej i każdy niekluczowy atrybut jest bezpośrednio, a nie przechodnio, zależny od klucza głównego. Trzecia postać mówi, że żadna informacja w kolumnie, która nie jest kluczem podstawowym, nie może zależeć od niczego innego, jak tylko od klucza podstawowego.
35 normalizacji 1 Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski W poniższych krokach przedstawiono proces normalizacji fikcyjnej tabeli student. Mamy tabelę student w postaci nieznormalizowanej: 1 Autorprzykadu : PiotrGawrysiak pgawrysiak@supermedia.pl PolitechnikaWarszawska
36 normalizacji c.d. Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Pierwsza postać normalna cechy: Brak powtarzających się grup Tabele powinny mieć tylko dwa wymiary Ponieważ jeden student ma kilka klas, klasy powinny znajdować się w oddzielnej tabeli Występowanie pól Klasa 1, Klasa 2 i Klasa 3 w powyższych rekordach jest oznaką problemów podczas projektowania
37 normalizacji 1PN Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Pierwsza postać normalna 1PN:
38 normalizacji 2PN Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Druga postać normalna cechy: Eliminowanie powtarzających się danych W powyższej tabeli dla każdego pola Nr Studenta istnieje wiele wartości w polach Nr Klasy Pole Nr Klasy nie jest zależne od pola Nr Studenta (klucz podstawowy), dlatego ta relacja nie znajduje się w drugiej postaci normalnej
39 normalizacji 2PN Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Drugą postać normalną przedstawiono na następujących dwóch tabelach: studenci i rejestracja
40 normalizacji 3PN Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Trzecia postać normalna cechy: Eliminowanie danych, które nie zależą od klucza W ostatnim przykładzie pole Pokój (numer pokoju opiekuna) jest zależne od atrybutu Opiekun Rozwiązaniem jest przeniesienie tego atrybutu z tabeli Studenci do tabeli Wydział
41 normalizacji 3PN Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Trzecia postać normalna 3PN:
42 Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Postać normalna Beyoce a - Codda Definicja postaci normalnej Boyce a-codda stanowi właściwie sumę pierwszej, drugiej i trzeciej postaci normalnej. Posługując się wyłącznie tą definicją można stwierdzić, czy relacja spełnia warunki relacyjnego modelu danych. PN B-C Relacja jest w postaci normalnej Boyce a-codda wtedy i tylko wtedy, kiedy każdy jej atrybut zależy funkcjonalnie tylko od jej klucza głównego.
43 4 i 5 PN definicje Relacja Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Czwarta postać normalna służy do eliminacji relacji między tabelami typu (jeden do wielu) zachodzących między niezależnymi kolumnami. Piąta postać normalna polega na podziale tabeli źródłowej na maksymalną ilość tabel w celu uniknięcia redundancji (nadmiarowości).
44 Wnioski Relacja Wprowadzenie Omówienie PN Dodatkowe PN Wnioski Bardzo często bazy danych są normalizowane do 3PN lub BCPN. Dalsza normalizacja zazwyczaj nie jest nieopłacalna ze względu na duży spadek wydajności tak znormalizowanych baz danych (głównie chodzi o czas realizacji zapytań w przypadku dużych zbiorów danych). Znormalizowanie bazy do postaci 5PN powoduje, że zwiększa się ilość prostych zapytań do bazy danych w ramach uzyskania danych z wielu tabel, co znacznie wpływa no obniżenie prędkości wykonania zapytań.
45 Pytania?
46 Koniec Dziękuję za uwagę
1 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota
Laboratorium nr 1 1 Bazy Danych Instrukcja laboratoryjna Temat: Normalizacje 1 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota 1) Wprowadzenie. Normalizacja to proces organizacji danych w bazie danych. Polega on na
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 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 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 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 szczegółowoModel relacyjny bazy danych
Bazy Danych Model relacyjny bazy danych Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Bazy Danych 1 1) Model relacyjny bazy danych Relacyjny model bazy danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara
Bardziej 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 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 szczegółowo2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA
PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania
Bardziej szczegółowoProjektowanie Systemów Informacyjnych
Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH model relacyjny. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH model relacyjny Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Relacyjny model danych Relacyjny model danych posiada trzy podstawowe składowe: relacyjne struktury danych operatory algebry relacyjnej, które
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 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 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. 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 szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej 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 szczegółowoBazy danych. Algebra relacji
azy danych lgebra relacji Model danych Model danych to spójny zestaw pojęć służący do opisywania danych i związków między nimi oraz do manipulowania danymi i ich związkami, a także do wyrażania więzów
Bardziej szczegółowoBazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2011 1 / 40 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Bardziej szczegółowoNormalizacja relacyjnych baz danych. Sebastian Ernst
Normalizacja relacyjnych baz danych Sebastian Ernst Zależności funkcyjne Zależność funkcyjna pomiędzy zbiorami atrybutów X oraz Y oznacza, że każdemu zestawowi wartości atrybutów X odpowiada dokładnie
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH 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 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 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 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 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 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 szczegółowoBazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)
Bazy danych 1 Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie logiczne) Projektowanie logiczne przegląd krok po kroku 1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym 2. Wyznacz relacje
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 5 (Projektowanie i normalizacja bazy danych)
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 szczegółowoNormalizacja tabel POSTACIE NORMALNE TABEL
Normalizacja tabel POSTACIE NORMALNE TABEL Projektowanie bazy danych- podstawowe reguły 1. Do opisu encji stosuje się oddzielną tabelę. Każdej encji odpowiada 1 tabela. Atrybutowi odpowiada kolumna. Dla
Bardziej szczegółowoProjektowanie relacyjnych baz danych
Mam nadzieję, że do tej pory przyzwyczaiłeś się do tabelarycznego układu danych i poznałeś sposoby odczytywania i modyfikowania tak zapisanych danych. W tym odcinku poznasz nieco teorii relacyjnych baz
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 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 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 szczegółowoSystemy baz danych. Notatki z wykładu. http://robert.brainusers.net 17.06.2009
Systemy baz danych Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument
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 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 szczegółowoProjektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD
Projektowanie systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl siminskionline.pl Modelowanie danych Diagramy ERD Modelowanie danych dlaczego? Od biznesowego gadania do magazynu na biznesowe
Bardziej szczegółowoRelacyjny model danych
Model relacyjny Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach baz danych. Podstawą tego modelu stała się praca opublikowana przez E.F. Codda
Bardziej 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 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 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 szczegółowoTechnologie baz danych
Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. 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 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 i usługi sieciowe
Bazy danych i usługi sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2016 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2016 1 / 50 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Bardziej 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 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 szczegółowoWYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych
WYKŁAD 1 Wprowadzenie do problematyki baz danych WYKŁAD 2 Relacyjny i obiektowy model danych JĘZYK UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE) Zunifikowany język modelowania SAMOCHÓD
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych
Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy
Bardziej szczegółowoProjekt małej Bazy Danych.
Artykuł pobrano ze strony eioba.pl Projekt małej Bazy Danych. Przykałdowa baza danych dotycząca forum dyskusyjnego. Autor: Magister inżynier Ireneusz Łukasz Dzitkowski Wałcz, dnia: 08. 02. 2012r. Wszystkie
Bardziej szczegółowoBazy danych wykład trzeci. trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40
Bazy danych wykład trzeci Modelowanie schematu bazy danych Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40 Outline 1 Zalezności funkcyjne
Bardziej szczegółowoS y s t e m y. B a z D a n y c h
S y s t e m y B a z D a n y c h Wykład na przedmiot: Bazy danych Studia zaoczne i podyplomowe UAM Anna Pankowska aniap@amu.edu.pl W y k ł a d I Temat: Relacyjne bazy danych Plan wykładu: - cel stosowania
Bardziej szczegółowoDiagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie
Bardziej szczegółowoTechnologia Informacyjna
Technologia Informacyjna zajęcia nr 9 Bazy danych cz.1 Elektrotechnika oraz Elektronika i Telekomunikacja semestr I, rok akademicki 2007/2008 mgr inż.. Paweł Myszkowski Plan dzisiejszych zajęć 1. Podstawowe
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 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 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 szczegółowoPlan wykładu: Relacyjny model danych: opis modelu, podstawowe pojęcia, ograniczenia, więzy.
Plan wykładu: Relacyjny model danych: opis modelu, podstawowe pojęcia, ograniczenia, więzy. Przejście od modelu związków encji do modelu relacyjnego: odwzorowanie zbiorów encji, odwzorowanie związków encji
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe
Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe
Bardziej 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 szczegółowoPrzykłady normalizacji
Przykłady normalizacji Nr faktury Za okres Nabywca Usługa Strefa czasowa od 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł, Kraków ul. Armii Krajowej 7 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł,
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 szczegółowoProgram nauczania. Systemy baz danych. technik informatyk 351203
Program nauczania Systemy baz technik informatyk 351203 Treści nauczania Lp. Temat Liczba godzin Efekty kształcenia 1. Zapoznanie z pojęciem baz 53 1. Pojęcie bazy podstawowe definicje 2 PKZ(E.b)11 2.
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 algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH algebra relacyjna Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Algebra relacyjna składa się z prostych, ale mocnych mechanizmów tworzenia nowych relacji na podstawie danych relacji. Hdy
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 szczegółowoDiagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym
Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM
Bardziej 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 szczegółowoAgnieszka 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 szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę* 0,5 0,5
Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Technologia przetwarzania danych Nazwa w języku angielskim: Data processing technology Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Nazwa w języku angielskim: Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów
Bardziej szczegółowoPożyczkobiorcy. Anomalia modyfikacji: Anomalia usuwania: Konta_pożyczkowe. Anomalia wstawiania: Przykłady anomalii. Pożyczki.
Normalizacja Niewłaściwe zaprojektowanie schematów relacji może być przyczyną dublowania się danych, ich niespójności i anomalii podczas ich aktualizowania Przykłady anomalii PROWNIY id_prac nazwisko adres
Bardziej szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoZSE - Systemy baz danych 1 ZASADY PROJEKTOWANIA BAZ DANYCH
ZSE - Systemy baz danych 1 ZASADY PROJEKTOWANIA BAZ DANYCH ZSE - Systemy baz danych 2 rzeczywistość uzyskanie od użytkowników początkowych informacji i wymagań dotyczących przetwarzania danych analiza
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Model Relacyjny. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408
Bazy Danych Model Relacyjny Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach
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 szczegółowoDział Temat lekcji Ilość lekcji. godz. 1 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 3
rzedmiot : Systemy baz Rok szkolny : 2015/2016 Klasa : INF godz. x 0 = 90 godz. Zawód : technik informatyk; symbol 5120 rowadzący : Jacek Herbut, Henryk Kuczmierczyk Henryk Kuczmierczyk Numer Dział Temat
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej 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 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 szczegółowoKaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina Dom(A), czyli zbiór dopuszczalnych wartości.
elacja chemat relacji chemat relacji jest to zbiór = {A 1,..., A n }, gdzie A 1,..., A n są artybutami (nazwami kolumn) np. Loty = {Numer, kąd, Dokąd, Odlot, Przylot} KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL.
Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Deficja zależności funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowoGrupa kursów: Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 15 30
Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZĄRZADZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Wprowadzenie do SQL Nazwa w języku angielskim: Introduction to SQL Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Zarządzanie
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 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 szczegółowoBazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8a Relacyjny model danych 21.11.2008 Relacyjny model danych Jednym z najważniejszych zastosowań komputerów jest przechowywanie i przetwarzanie informacji. Relacyjny
Bardziej 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 szczegółowoBazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 7. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 7 Piotr Syga 27.11.2017 Wstęp Projektowanie baz bazodanowy komponent aplikacji projektujemy w sposób analogiczny do całej aplikacji ustalamy główne wymagania klienta,
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 szczegółowoBaza danych przestrzennych modelowa reprezentacja fragmentu świata rzeczywistego
PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH PRZESTRZENNYCH Zgodne z ogólną metodologią projektowania baz danych Baza danych przestrzennych modelowa reprezentacja fragmentu świata rzeczywistego Proces budowy bazy danych wymaga
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 szczegółowoBazy Danych. Modele danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Modele danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl Cele modelowania Strategia informatyzacji organizacji Cele informatyzacji Specyfikacja wymagań użytkownika Model procesów
Bardziej 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 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 szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8a: Relacyjny model danych http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Relacyjny model danych Jednym z najważniejszych
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 szczegółowo