Modelowanie konceptualne model EER

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Modelowanie konceptualne model EER"

Transkrypt

1 Modelowanie konceptualne model EER adeusz Pankowski Model EER rozszerzenie modelu ER 1. Liczne rozszerzenia modelu ER mają przede wszystkim na celu uwzględnienie zależności między jednostkami typu "bardziej ogólny bardziej szczegółowy", tak jak na przykład jednostki typu SUDEN są bardziej szczegółowe niż jednostki typu OSOBA (chociaż mogą reprezentować te same obiekty świata rzeczywistego. 2. W tym rozdziale omówimy propozycję rozszerzenia modelu ER zaproponowane przez Elmasri'ergo i Navathe - model EER (ang. Expanded Entity-Relationship. konceptualne - EER 1 konceptualne - EER 2 Model EER założenia o dziedzinie przedmiotowej Do założeń o odwzorowywanej dziedzinie przedmiotowej wymienionych w przypadku modelu ER, dołączymy następujące: typy jednostkowe tworzą hierarchię o postaci grafu acyklicznego zwaną hierarchią specjalizacji/generalizacji lub hierarchią dziedziczenia każdy typ jednostkowy dziedziczy wszystkie atrybutu od swoich nadtypów oraz może posiadać własne atrybuty specyficzne; każdy nadtyp zawiera wszystkie jednostki swgo podtypu, typy związkowe nie tworzą hierarchii (! Diagramy EER 1. Diagram EER diagram semantyczny będący rozszerzeniem diagramu ER. 2. Obejmuje trzy rodzaje wierzchołków (z modelu ER: prostokąty - etykietowane nazwami typów jednostkowych, romby - etykietowane nazwami typów związkowych, elipsy - etykietowane nazwami atrybutów (atrybuty kluczowe są podkreślone. oraz krawędzie, których etykiety charakteryzują typy związkowe. 3. Specyficzne elementy EER hiperkrawędzie reprezentujące specjalizację, tj. linie rozgałęzione o jednym początku i kilku końcach. początek hiperkrawędzi wskazuje nadtyp (nadklasę, a końce podtypy (podklasy specjalizacji (dziedziczenie dodatkowe elementy graficzne charakteryzują specjalizację. konceptualne - EER 3 konceptualne - EER 4

2 Nadtypy,, podtypy, specjalizacja 1. W modelu EER uwzględnia się fakt, że typyjednostkowemogą pozostawać względem siebie w zależnościach hierarchicznych: nadtyp typ podtyp przy czym jeden typ może mieć zarówno wiele nadtypów, jak i wiele podtypów. 2. Proces definiowania podtypów S 1,, S n dla zadanego typu nazywamy specjalizacją. Pojęciem tym określamy także wynik procesu specjalizacji, tj. zbiór {S 1,, S n }. 3. Specjalizację zapisujemy w postaci: /{S 1,, S n }, przy czym suma elementów podtypów musi być zawarta w zbiorze elementów typu: S 1 S n. 4. Między typem i jego nadtypem zachodzi relacja : S i konceptualne - EER 5 Specjalizacja - przykład Na przykład, jeśli OSOBA / {PRACOWNIK, SUDEN, KOBIEA, MĘŻCZYZNA}, to SUDEN OSOBA. Nazwa pochodzi ze zwrotu "is a" w języku angielskim wyrażającym rozważaną zależność, np: SUDEN is a PERSON konceptualne - EER 6 Specjalizacja - rodzaje Rodzaje specjalizacji Niech dana będzie specjalizacja: /{S 1,, S n }, Specjalizacja może być: 1. Całkowita lub częściowa zależnie od tego czy każda jednostka typu należy do jednego z podtypów, czy też są jednostki typu nie należące do żadnego z podtypów (częściowa: całkowita: S 1 S n = ; częściowa: S 1 S n 2. Roz lub nieroz zależnie od tego czy podtypy są parami rozłączne, czy nie: roz: S i S j =, dla każdej pary różnych typów S i S j ; nieroz: gdy warunek rozłączności nie jest spełniony. Niech dana będzie specjalizacja: /{S 1,, S n }, Specjalizacja może być zatem jednego z czterech rodzajów: 1. Całkowita roz. 2. Całkowita nieroz. 3. Częściowa roz. 4. Częściowa nieroz. konceptualne - EER 7 konceptualne - EER 8

3 Specjalizacja całkowita rozłą Specjalizacja całkowita nierozłą OSOBA Całkowitość specjalizacji: podwójna linia łącząca nadtyp z trójkątem OSOBA Całkowitość specjalizacji: podwójna linia łącząca nadtyp z trójkątem Rozłączność specjalizacji: podwójny trójkąt Nierozłączność specjalizacji: pojedynczy trójkąt KOBIEA MĘŻCZYZNA KOBIEA MĘŻCZYZNA EMERY Specjalizacja całkowita roz: KOBIEA MĘŻCZYZNA = OSOBA KOBIEA MĘŻCZYZNA = Specjalizacja całkowita nieroz: KOBIEA MĘŻCZYZNA EMERY = OSOBA MĘŻCZYZNA EMERY konceptualne - EER 9 konceptualne - EER 10 Specjalizacja częś ęściowa rozłą Specjalizacja częś ęściowa nierozłą PRACOWNIK Częściowość specjalizacji: pojedyncza linia łącząca nadtyp z trójkątem PRACOWNIK Częściowość specjalizacji: pojedyncza linia łącząca nadtyp z trójkątem Rozłączność specjalizacji: podwójny trójkąt Nierozłączność specjalizacji: pojedynczy trójkąt LEKARZ PIELĘGNIARKA LEKARZ NIEPEŁNOZARUDNIONY Specjalizacja całkowita roz: LEKARZ PIELĘGNIARKA PRACOWNIK LEKARZ PIELĘGNIARKA = Specjalizacja całkowita roz: LEKARZ NIEPEŁNOZARUDNIONY PRACOWNIK LEKARZ NIEPEŁNOZARUDNIONY konceptualne - EER 11 konceptualne - EER 12

4 Dziedziczenie atrybutów w i uczestnictwa w związkach zkach Dziedziczenie atrybutów 1. Każda jednostka w podtypie posiada wszystkie te atrybuty, które posiada w nadtypie. Cechę tę nazywamy dziedziczeniem atrybutów (attribute inheritance. Może ponadto posiadać dodatkowe atrybuty specyficzne. 2. Jednostka w podtypie reprezentuje ten sam obiekt dziedziny przedmiotowej co jednostka w nadtypie, stąd też musi posiadać te same wartości atrybutów co odpowiadający mu element nadklasy. 3. Jednostka dziedziczy także właściwość uczestniczenia w tych typach związkowych, w których uczestniczy nadtyp, ale może także uczestniczyć w typach związkowych specyficznych dla swego podtypu. konceptualne - EER 13 Specjalizacja IdPr LEKARZ Nazwisko PRACOWNIK... PIELĘGNIARKA Dziedziczenie atrybutów (w tym klucza głównego. Oprócz atrybutów odziedziczonych, LEKARZ ma atrybut specyficzny. konceptualne - EER 14 Dziedziczenia a uczestnictwo w typach związkowych zkowych Przykład CAD konstrukcja złożonaz ona PUBLIKACJA PUB_AU AUOR D A a b C f e ARYKUŁ KSIĄŻKA REFERA REF_KONF KONFERENCJA B c d Jednostki typu REFERA uczestniczą zarówno w związkach typu PUB_AU, jak i w związkach typu REF_KONF. konceptualne - EER 15 konstrukcja (złożona D składa się z dwóch konstrukcji: A i C. A składa się z dwóch elementów prostych a i b. C zawiera f i e oraz konstrukcję złożoną B. B zawiera c i d. konceptualne - EER 16

5 Przykład CAD konstrukcja złożonaz ona Relacyjna reprezentacja specjalizacji KONSRUKCJA Konstr_skł a, b, c, d, e, f, A, B, C, D KONSR_PROSA KONSR_ZŁOŻONA a, b, c, d, e, f A, B, C, D SRUK Konstr_gł W przypadku transformacji specjalizacji w zbiór schematów relacyjnych możemy zastosować jeden z czterech wariantów. Nie wszystkie z nich mogą być jednak stosowane w każdym przypadku. Dalej charakteryzujemy te warianty i podajemy warunki, w jakich mogą mieć one zastosowanie. SPRĘŻYNA ŁOŻYSKO PRZEKŁADNIA a, c b, d e, f konceptualne - EER 17 konceptualne - EER 18 Klucz wariant A Wariant A Dla każdej z klas uczestniczącej w specjalizacji tworzymy oddzielny schemat relacyjny. Schematy te moją następującą postać: (, S1 S1(, Sn Sn(, 1. Wariant ten może być stosowany dla każdego rodzaju specjalizacji. 2. Uzyskanie pełnych informacji o obiektach z podtypów wymaga wykonania operacji złączenia (NAURAL JOIN odpowiadających im relacji z relacją odpowiadającą nadtypowi. konceptualne - EER 19 wariant B Wariant B worzymy schematy relacyjne dla każdego podtypu w specjalizacji, a nie tworzymy żadnego schematu relacyjnego dla nadtypu : Schematy te moją następującą postać: S1 S1(,, Sn Sn(,, 1. Wariant ten może być stosowany tylko dla specjalizacji całkowitych (rozłącznych lub nie 2. Aby uzyskać informacje o jednostkach typu należy najpierw wykonać operację otwartej sumy mnogościowej (OUER UNION na wszystkich relacjach odpowiadających podtypom, a następnie dla wyniku zastosować projekcję na zbiór atrybutów zdefiniowany dla klasy. 20

6 wariant C wariant D Wariant C worzymy tylko jeden schemat relacyjny odpowiadający nadtypowi i obejmujący informacje z wszystkich podtypów. Schemat ten ma postać: (,,,, Idypu S1 Sn 1. Wariant ten może być stosowany tylko dla specjalizacji rozłącznych (całkowitych lub częściowych 2. Wyróżniony atrybut Idypu przyjmuje wartości w zbiorze identyfikatorów podtypów specjalizacji. Każda krotka relacji zawiera informacje o pewnej jednostce, a informacje o tym, jakiego jest podtypu przekazuje wartość atrybutu Idypu. ak budowane relacje mogą zawierać bardzo wiele wartości zerowych. 3. Uzyskanie informacji o obiektach żądanego podtypu wymaga realizacji operacji projekcji na odpowiedni zbiór atrybutów. 21 Wariant D worzymy tylko jeden schemat relacyjny odpowiadający nadtypowi i obejmujący informacje z wszystkich podtypów. Dla każdej podklasy S tworzymy kolumnę binarną Flaga S : (,,,, Flaga S1, Flaga Sn S1 Sn 1. Wyróżniony atrybut Flaga S przyjmuje 1, jeśli obiekt odpowiadający rozważanej krotce należy do klasy S i 0 w przeciwnym razie. 2. W ten sposób możemy dokonywać transformacji dla specjalizacji nierozłącznych. 3. Wadą tego wariantu jest jednak to, że podobnie jak w wariancie C, tabele w bazie danych mogą zawierać dużo wartości pustych. 4. Zalety: tylko jedna tabela, pewne operacje (suma, przekrój podklas można efektywnie wykonywać na wartościach flag. 22 Specjalizacja jako związek zek 0..1 Podklasa Nadklasa S 1 1 Specjal K 0..1 Podklasa S n Wariant A (reprezentacja relacyjna: 1. n+1 tabel, 2. zależności referencyjne z podklas do nadklasy, FOREIGN KEY w SQL 3. jeśli specjalizacja ma być całkowita, to klucz z nadklasy musi wystąpić co najmniej w jednej podklasie, odpowiedni RIGGER w SQL ( K K 1 (S 1 S n K Specjalizacja jako związek zek 0..N 1..1 yp Słownik nazw typów Nazwa Wariant C (reprezentacja relacyjna: 1. 1 tabela, 2. zależności referencyjne z do słownika nazw typów, FOREIGN KEY w SQL 3. duża liczba pustych wartości Przykład: 0..1 Monitory Sprzęt 1 komp. Specjal NrId 0..1 Drukarki NrId NrId Przykład: Sprzęt komp. NrId 0..N 1..1 yp Słownik nazw typów Nazwa 23 24

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

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym Modele - konceptualne reprezentacja obiektów w uniwersalnym

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych

Projektowanie bazy danych Projektowanie bazy danych Cel wykładu Umiejętność zamodelowania bazy danych na diagramie Plan wykładu Cel modelowania konceptualnego i modelu ER Etapy modelowania konceptualnego Model ER (związków encji)

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

Technologie baz danych Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD

Bardziej szczegółowo

1 Projektowanie systemu informatycznego

1 Projektowanie systemu informatycznego Plan wykładu Spis treści 1 Projektowanie systemu informatycznego 1 2 Modelowanie pojęciowe 4 2.1 Encja....................................... 5 2.2 Własności.................................... 6 2.3 Związki.....................................

Bardziej szczegółowo

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Definicja. Definicja

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Definicja. Definicja Plan Zależności funkcyjne 1. Zależności funkcyjne jako klasa ograniczeń semantycznych odwzorowywanego świata rzeczywistego. 2. Schematy relacyjne = typ relacji + zależności funkcyjne. 3. Rozkładalność

Bardziej szczegółowo

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE PLAN WYKŁADU Modelowanie logiczne Transformacja ERD w model relacyjny Odwzorowanie encji Odwzorowanie związków Odwzorowanie specjalizacji i generalizacji BAZY DANYCH Wykład 7 dr inż. Agnieszka Bołtuć GŁÓWNE

Bardziej szczegółowo

KSS: Modelowanie konceptualne przykład

KSS: Modelowanie konceptualne przykład Modelowanie konceptualne model ER KSS: Modelowanie konceptualne przykład Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Model ER służy do nieformalnego przedstawienia modelu systemu rzeczywistego

Bardziej szczegółowo

1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny.

1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny. Rafał Drozd 1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny. 1.1 Asocjacje Wpływ na sposób przedstawienia asocjacji w podejściu relacyjnym ma przede wszystkim jej liczność (jeden-do-jednego, jeden-do-wielu,

Bardziej szczegółowo

Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych

Zasady 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 szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

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

Bardziej szczegółowo

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

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40

Bazy 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 szczegółowo

Definicja obiektowego modelu danych: struktura i zachowanie

Definicja obiektowego modelu danych: struktura i zachowanie Definicja obiektowego modelu danych: struktura i zachowanie Podziękowania Dla Grzegorza Enzo Dołęgowskiego za wpisanie moich notatek do komputera. Relacyjna baza danych (przypomnienie) Pojęcia pierwotne

Bardziej szczegółowo

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków

Bardziej szczegółowo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Pierwsze prace nad standaryzacją Obiektowych baz danych zaczęły się w roku 1991. Stworzona została grupa do prac nad standardem, została ona nazwana Object Database Management

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Rysunek 1: Przykłady graficznej prezentacji klas.

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Modelowanie konceptualne. Modelowanie konceptualne przykład. Modelowanie konceptualne model ER. Model ER Entity-Relationship

Modelowanie konceptualne. Modelowanie konceptualne przykład. Modelowanie konceptualne model ER. Model ER Entity-Relationship Modelowanie konceptualne model ER Modelowanie konceptualne przykład Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Model ER służy do nieformalnego przedstawienia modelu systemu rzeczywistego i

Bardziej szczegółowo

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

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

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Bazy danych. Wykład 4: Model SERM. dr inż. Magdalena Krakowiak

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Bazy danych. Wykład 4: Model SERM. dr inż. Magdalena Krakowiak Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 4: Model SERM dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Słabości modelu ERD Wraz ze wzrostem złożoności obiektów

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe

INFORMATYKA 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 szczegółowo

Bazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)

Bazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne) Bazy danych 1 Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie logiczne) Projektowanie logiczne przegląd krok po kroku 1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym 2. Wyznacz relacje

Bardziej szczegółowo

Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski

Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych Zbyszko Królikowski 1 Repetytorium pojęcia podstawowe relacyjnego modelu danych Schemat implementacyjny (logiczny) bazy danych: schemat, na

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH model związków encji Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Świat rzeczywisty a baza danych Świat rzeczywisty Diagram związków encji Model świata rzeczywistego Założenia, Uproszczenia, ograniczenia

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu Dane wejściowe Oracle Designer Generowanie bazy danych Diagramy związków encji, a w szczególności: definicje encji wraz z atrybutami definicje związków między encjami definicje dziedzin atrybutów encji

Bardziej szczegółowo

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych ORM mapowanie do schematu relacyjnego mgr. inż. Tomasz Pieciukiewicz tomasz.pieciukiewicz@gmail.com Zasady mapowania Predykaty mające role funkcjonalne

Bardziej szczegółowo

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska W bazie danych przechowujemy tylko niektóre informacje o świecie rzeczywistym. Wybór właściwych wycinków rzeczywistości i dotyczących ich danych jest bardzo istotny od niego zależy

Bardziej szczegółowo

Projektowanie relacyjnych baz danych

Projektowanie 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 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

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

Systemy 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 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 szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

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

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

TECHNOLOGIE OBIEKTOWE. Wykład 3

TECHNOLOGIE OBIEKTOWE. Wykład 3 TECHNOLOGIE OBIEKTOWE Wykład 3 2 Diagramy stanów 3 Diagram stanu opisuje zmiany stanu obiektu, podsystemu lub systemu pod wpływem działania operacji. Jest on szczególnie przydatny, gdy zachowanie obiektu

Bardziej szczegółowo

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO Biologiczne Aplikacje Baz Danych dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl REPETYTORIUM Schemat bazy danych zbiór schematów relacji Relacja (tabela)

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji ERD Ćwiczenia w modelowaniu danych

Diagramy związków encji ERD Ćwiczenia w modelowaniu danych Diagramy związków encji ERD Ćwiczenia w modelowaniu danych dr Lidia Stępień wykład 5 ERD ang. Entity-Relationship Diagram Diagram związków encji Proces konstruowania projektu systemu bazy danych. Abstrakcyjna

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych

WYKŁAD 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 szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

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

Bardziej szczegółowo

TECHNIKI MODELOWANIA STRUKTURY INFORMACYJNEJ

TECHNIKI MODELOWANIA STRUKTURY INFORMACYJNEJ TECHNIKI MODELOWANIA STRUKTURY INFORMACYJNEJ 1. Diagram obiektów i związków (DOZ) 2. Szczegółowa specyfikacja obiektów, atrybutów i związków GHJ 1 Metodyki strukturalne IE (Information Engineering) Martin

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 6 Model relacyjny danych projektowanie relacyjnych baz danych, model logiczny i relacyjny, zastosowanie Oracle SQL Developer Data

Bardziej szczegółowo

Algebra relacji. nazywamy każdy podzbiór iloczynu karteziańskiego D 1 D 2 D n.

Algebra relacji. nazywamy każdy podzbiór iloczynu karteziańskiego D 1 D 2 D n. Algebra relacji Definicja 1 (Relacja matematyczna). Relacją R między elementami zbioru D 1 D 2 D n, gdzie przypomnijmy D 1 D 2 D n = {(d 1, d 2,..., d n ) : d i D i, i = 1, 2,..., n}, nazywamy każdy podzbiór

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu: Relacyjny model danych: opis modelu, podstawowe pojęcia, ograniczenia, więzy.

Plan 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 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

Tadeusz Pankowski

Tadeusz Pankowski Planista (scheduler) Transakcje Blokowanie Dwufazowe (B2F) Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Zarządzaniem transakcjami zajmuje się wyspecjalizowany moduł planisty. Planista związany

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych ORM - Kroki 4 (c.d.) i5 mgr. inż. Tomasz Pieciukiewicz tomasz.pieciukiewicz@gmail.com ORM 7 kroków tworzenia schematu 1. Przekształć przykłady

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Modelowanie danych. Model związków-encji

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Modelowanie danych. Model związków-encji Modelowanie danych. Model związków-encji Plan wykładu Wprowadzenie do modelowania i projektowania kartograficznych systemów informatycznych Model związków-encji encje atrybuty encji związki pomiędzy encjami

Bardziej szczegółowo

Diagramu Związków Encji - CELE. Diagram Związków Encji - CHARAKTERYSTYKA. Diagram Związków Encji - Podstawowe bloki składowe i reguły konstrukcji

Diagramu Związków Encji - CELE. Diagram Związków Encji - CHARAKTERYSTYKA. Diagram Związków Encji - Podstawowe bloki składowe i reguły konstrukcji Diagramy związków encji (ERD) 1 Projektowanie bazy danych za pomocą narzędzi CASE Materiał pochodzi ze strony : http://jjakiela.prz.edu.pl/labs.htm Diagramu Związków Encji - CELE Zrozumienie struktury

Bardziej szczegółowo

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

Obiektowe bazy danych

Obiektowe bazy danych Obiektowe bazy Obiektowy model Wykład prowadzi: Tomasz Koszlajda Plan wykładu Przesłanki dla nowej generacji systemów baz Podstawowe elementy obiektowego modelu Konstruktory złożonych typów Abstrakcyjne

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny bazy danych

Model relacyjny bazy danych Bazy Danych Model relacyjny bazy danych Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Bazy Danych 1 1) Model relacyjny bazy danych Relacyjny model bazy danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara

Bardziej szczegółowo

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

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

Podejście obiektowe - podstawowe pojęcia

Podejście obiektowe - podstawowe pojęcia Podejście obiektowe - podstawowe pojęcia Bogdan Kreczmer ZPCiR IIAiR PWr pokój 307 budynek C3 bogdan.kreczmer@pwr.wroc.pl Copyright c 2003 2008 Bogdan Kreczmer Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu

Bardziej szczegółowo

Projektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD

Projektowanie 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 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

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki

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

Bardziej szczegółowo

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

Obiektowe bazy danych

Obiektowe bazy danych Obiektowe bazy danych Obiektowy model danych Wykład prowadzi: Tomasz Koszlajda Obiektowe bazy danych Obiektowy model danych Tematyka obiektowych baz danych obejmuje trzy jednostki wykładowe. Pierwszy wykład

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych

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

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja obiektów Drzewa decyzyjne (drzewa klasyfikacyjne)

Klasyfikacja obiektów Drzewa decyzyjne (drzewa klasyfikacyjne) Klasyfikacja obiektów Drzewa decyzyjne (drzewa klasyfikacyjne) Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Klasyfikacja i predykcja. Odkrywaniem reguł klasyfikacji nazywamy proces znajdowania

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

BAZY DANYCH model relacyjny. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY 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 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

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

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki

Bardziej szczegółowo

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych 2008 Część 1 Egzamin Pisemny

Bazy Danych 2008 Część 1 Egzamin Pisemny Bazy Danych 2008 Część Egzamin Pisemny. Zagadnienia związane z CDM a) Model danych SłuŜy do wyraŝania struktury danych, projektowanego lub istniejącego systemu. Przez strukturę rozumiemy typ danych, powiązania

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

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

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy 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 szczegółowo

KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina Dom(A), czyli zbiór dopuszczalnych wartości.

KaŜdemu 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 szczegółowo

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Relacyjne bazy danych. są podstawą zachodniej cywilizacji

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Relacyjne bazy danych. są podstawą zachodniej cywilizacji Relacyjne bazy danych Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1 Model danych Relacyjne bazy danych są podstawą zachodniej cywilizacji 3 Model danych: Aspekt strukturalny: Zbiór struktur

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language)

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language) Zagadnienia (1/3) Rola modelu systemu w procesie analizy wymagań (inżynierii wymagań) Prezentacja różnego rodzaju informacji o systemie w zależności od rodzaju modelu. Budowanie pełnego obrazu systemu

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ 1. ELEMENTY SYSTEMU INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ DANE GEOGRAFICZNE

Bardziej szczegółowo

Systemy informatyczne. Modelowanie danych systemów informatycznych

Systemy informatyczne. Modelowanie danych systemów informatycznych Modelowanie danych systemów informatycznych Diagramy związków encji Entity-Relationship Diagrams Modelowanie danych diagramy związków encji ERD (ang. Entity-Relationship Diagrams) diagramy związków encji

Bardziej szczegółowo

Spis treści. 1 Modelowanie logiczne. Plan wykładu. 1 Modelowanie logiczne 1

Spis treści. 1 Modelowanie logiczne. Plan wykładu. 1 Modelowanie logiczne 1 Plan wykładu Spis treści 1 Modelowanie logiczne 1 2 Transformacja modelu pojęciowego do logicznego 2 2.1 Transformacja własności............................ 3 2.2 Transformacja związków............................

Bardziej szczegółowo

Diagramy klas. dr Jarosław Skaruz http://ii3.uph.edu.pl/~jareks jaroslaw@skaruz.com

Diagramy klas. dr Jarosław Skaruz http://ii3.uph.edu.pl/~jareks jaroslaw@skaruz.com Diagramy klas dr Jarosław Skaruz http://ii3.uph.edu.pl/~jareks jaroslaw@skaruz.com O czym będzie? Notacja Ujęcie w różnych perspektywach Prezentacja atrybutów Operacje i metody Zależności Klasy aktywne,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 2 Podstawy integralności w relacyjnym modelu baz danych Bazy danych. Wykład 2 2 Integralność relacyjnych baz danych Schemat relacji

Bardziej szczegółowo

1. Zakłada się, że każda operacja (read, write) w harmonogramie obejmuje również blokowanie i odblokowanie jednostki. Czy następujący harmonogram

1. Zakłada się, że każda operacja (read, write) w harmonogramie obejmuje również blokowanie i odblokowanie jednostki. Czy następujący harmonogram 1. Zakłada się, że każda operacja (read, write) w harmonogramie obejmuje również blokowanie i odblokowanie jednostki. Czy następujący harmonogram obejmujący dwie transakcje T1 i T2 jest szeregowalny i

Bardziej szczegółowo

Przykłady normalizacji

Przykłady 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 szczegółowo

BAZY DANYCH algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY 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 szczegółowo

Język UML w modelowaniu systemów informatycznych

Język UML w modelowaniu systemów informatycznych Język UML w modelowaniu systemów informatycznych dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Wykład 4 Diagramy aktywności I Diagram aktywności (czynności) (ang. activity

Bardziej szczegółowo

Dazy Banych. Michał Rusnarczyk

Dazy Banych. Michał Rusnarczyk Dazy Banych Michał Rusnarczyk Encją słabą (ang. weak entities) nazywamy taką encję, której istnienie zależy od istnienia innej encji (jej właściciela). Na przykład: istnienie jednostki Rodzaje specjalizacji:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /14 Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2015 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3/14 Specyfikacja wymagań Zanim rozpoczniemy modelowanie, musimy dokładnie określić obszar analizy oraz zrozumieć go! W praktyce analitycy

Bardziej szczegółowo

Zależności funkcyjne pierwotne i wtórne

Zależności funkcyjne pierwotne i wtórne Zależności funkcyjne pierwotne i wtórne W praktyce, w przypadku konkretnej bazy danych, nie jest zwykle możliwe (ani potrzebne), by projektant określił wszystkie zależności funkcyjne na etapie analizy

Bardziej szczegółowo

Transformacja modelu pojęciowego. do logicznego

Transformacja modelu pojęciowego. do logicznego Transformacja modelu pojęciowego do logicznego Plan wykładu 1. Modelowanie logiczne 2. Transformacja modelu pojęciowego do logicznego Transformacja własności Transformacja związków Transformacja hierarchii

Bardziej szczegółowo

Bazy 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 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 szczegółowo

Modelowanie związków encji. Oracle Designer: Diagramy związków encji. Encja (1)

Modelowanie związków encji. Oracle Designer: Diagramy związków encji. Encja (1) Modelowanie związków encji Oracle Designer: Modelowanie związków encji Technika określania potrzeb informacyjnych organizacji. Modelowanie związków encji ma na celu: dostarczenie dokładnego modelu potrzeb

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

Bazy Danych. Modele danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

Bazy Danych. Modele danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, Bazy Danych Modele danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl Cele modelowania Strategia informatyzacji organizacji Cele informatyzacji Specyfikacja wymagań użytkownika Model procesów

Bardziej szczegółowo