MODELOWANIE DANYCH. Biologiczne Aplikacje Baz Danych. dr inż. Anna Leśniewska

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "MODELOWANIE DANYCH. Biologiczne Aplikacje Baz Danych. dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl"

Transkrypt

1 MODELOWANIE DANYCH Biologiczne Aplikacje Baz Danych dr inż. Anna Leśniewska

2 MODELOWANIE Modelowanie - odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym (bazie danych) Modele Konceptualne reprezentacja obiektów w uniwersalnym modelu niezależnym od modelu implementacyjnego Model związków encji Model UML Implementacyjne - modele wykorzystywane do implementacji modeli konceptualnych Modele danych (relacyjne, obiektowe, itp.)

3 CYKL PROJEKTOWY SYSTEMU INFORMATYCZNEGO analiza wymagań transformacja modeli pojęciowych do implementacyjnych implementowanie bazy danych i aplikacji Analiza Projektowanie Implementacja Wdrożenie modele konceptualne (pojęciowe) opisujące wymagania odnośnie: - danych - funkcjonalności aplikacji modele implementacyjne bazy danych i aplikacji Utrzymanie

4 OBIEKTY ŚWIATA RZECZYWISTEGO Obiekty materialne: Samochody, budynki, sprzęt komputerowy Zasoby ludzkie (grupa pracowników) Obiekty niematerialne: Wiedza (znajomość technologii) Zdarzenia (otrzymanie nagrody, urlopu) Stany rzeczywistości (stan rachunku bankowego, polisa ubezpieczeniowa)

5 MODELOWANIE ZWIĄZKÓW ENCJI Entity-relationship model ER Obiekty świata rzeczywistego reprezentowane za pomocą encji (entities) Powiązania pomiędzy obiektami świata rzeczywistego reprezentowane za pomocą związków (relationships) pomiędzy encjami Notacja modelu ER Chen Barker (Oracle) inne

6 ENCJA Encja reprezentuje zbiór obiektów opisany tymi samymi cechami (atrybutami, własnościami) Informacje o tych obiektach będą przechowywane w bazie danych Konkretny obiekt świata rzeczywistego jest reprezentowany jako wystąpienie encji (instancja encji)

7 MODELOWANIE ENCJI Firma zatrudnia pracowników. Chcemy znać dane personalne każdego pracownika (imię, nazwisko, adres zamieszkania i numer telefonu) Jan Kowalski ul. Długa 23 tel Tomasz Biały ul. Czereśniowa 75/19 tel Ewa Dalewska ul. Komarowa 5/2 tel PRACOWNIK imię nazwisko adres telefon

8 WŁASNOŚCI ENCJI Modelując encje należy przestrzegać następujących reguł każda encja posiada unikalną nazwę każda encja posiada zbiór cech (atrybutów) encje wchodzą w związki z innymi encjami (wyjątkiem są encje reprezentujące dane słownikowe i konfiguracyjne) dowolna rzecz lub obiekt może być reprezentowana tylko przez jedną encję nazwa encji powinna być rzeczownikiem w liczbie pojedynczej

9 PRACOWNIK imię nazwisko adres telefon PRACOWNIK imię=jan nazwisko=kowalski adres=dluga 23 telefon= Wystąpienie encji Encja kryje w sobie wiele obiektów, czyli tzw. wystąpień encji Dowolna rzecz lub obiekt może być reprezentowany w modelu tylko przez jedną encję Każda encja musi posiadać unikalny identyfikator WŁASNOŚCI ENCJI

10 MODEL ZWIĄZKÓW ENCJI Proces budowania modelu encji i związków zwykle realizuje się w trzech następujących krokach: Krok 1. Identyfikacja encji. Krok 2. Identyfikacja atrybutów encji. Krok 3. Identyfikacja związków między encjami.

11 ENCJA Encja to rzecz (obiekt materialny lub niematerialny, zdarzenie lub fakt), o której chcemy przechowywać informacje Reprezentuje zbiór obiektów opisany tymi samymi cechami (atrybutami, własnościami) Informacje o tych obiektach będą przechowywane w bazie danych Konkretny obiekt świata rzeczywistego jest reprezentowany jako wystąpienie encji (instancję encji)

12 ENCJA: OBIEKTY MATERIALNE pracownik, samochód, budynek, produkt, itp. SAMOCHÓD marka numer_fabryczny prędkość_maksymalna zużycie_paliwa

13 ENCJA: OBIEKTY NIEMATERIALNE konto bankowe, zamówienie, grupa pracownicza, itp. grupa pracowników administracyjnych GRUPA PRACOWNICZA nazwa grupy liczba pracowników średnie wynagrodz. dzień wypłaty

14 ENCJA: ZDARZENIA choroba pracownika, przyznanie nagrody, itp. Byłem chory... Oto zwolnienie lekarskie. CHOROBA PRACOWNIKA data_rozpoczęcia data_zakończenia rodzaj_choroby Encje: fakty (stany rzeczywistości) znajomość języka obcego, stan magazynowy produktu, itp Znam biegle język angielski! ZNAJOMOŚĆ JĘZYKA OBCEGO nazwa_języka stopień_znajomości

15 Modelowanie danych model ER Proces budowania modelu encji i związków zwykle realizuje się w trzech następujących krokach: Krok 1. Identyfikacja encji. Krok 2. Identyfikacja atrybutów encji. Krok 3. Identyfikacja związków między encjami.

16 ATRYBUTY ENCJI IDENTYFIKATOR IDENTYFIKATORY NATURALNE IDENTYFIKATORY SZTUCZNE Atrybut lub zbiór atrybutów jednoznacznie identyfikujący wystąpienie encji Zbiór atrybutów + związki Związki PESEL, NIP, nr dowodu, nr paszportu, ISBN, nr rejestracyjny Numer pozycji katalogowej, identyfikator pracownika

17 ATRYBUTY ENCJI DESKRYPTORY (ATRYBUTY DESKRYPCYJNE) wszystkie inne atrybuty poza identyfikatorami reprezentują podstawowe cechy/ własności encji cechy te będą przechowywane w bazie danych atrybuty z wartościami opcjonalnymi atrybuty z wartościami obowiązkowymi

18 ATRYBUTY ENCJI NAZWA DZIEDZINA DOZWOLONE/ NIEDOZWOLONE WARTOŚCI PUSTE UNIKALNOŚĆ WARTOŚCI typ danych i maksymalny rozmiar zbiór dozwolonych wartości zakres dozwolonych wartości ograniczenia Integralnościowe

19 WŁASNOŚCI ATRYBUTÓW Zawężenie dziedziny wartości Nakłada ograniczenie, z jakiego przedziału wartości i jakiego typu wartości, mogą być przyjmowane przez dany atrybut - ograniczenie za pomocą złożonych wyrażeń i odwołań do innych atrybutów Notacja: nazwa_projektu - VARCHAR(25) wynagrodzenie - NUMBER(8,2) check( data_zakończenia > data_rozpoczęcia )

20 WŁASNOŚCI ATRYBUTÓW Obligatoryjność Nakłada ograniczenie, że dla wszystkich wystąpień encji wartości danego atrybutu muszą być określone. Notacja: (Obligatoryjność) (Opcjonalność) * Nazwisko o Drugie_imię

21 WŁASNOŚCI ATRYBUTÓW Unikalność Uniemożliwia nadanie tej samej wartości atrybutowi (lub kombinacji atrybutów) w dwóch lub większej liczbie wystąpień encji. Notacja: # nazwa_projektu

22 WŁASNOŚCI ATRYBUTÓW Dynamika wartości Nakłada ograniczenie na kolejność wartości przyjmowanych przez dany atrybut Przykład: kawaler żonaty wdowiec

23 UNIKALNY IDENTYFIKATOR ENCJI Każda encja musi mieć zdefiniowany sposób identyfikacji pojedynczych wystąpień. Unikalny identyfikator może być atrybutem, kombinacją atrybutów, kombinacją związków lub kombinacją związków i atrybutów Naturalne atrybuty identyfikujące - na jeden lub kilka rzeczywistych atrybutów nakładamy ograniczenie unikalności. PROJEKT # symbol projektu nazwa projektu budżet data rozpoczęcia data zakończenia lub PROJEKT # symbol projektu # data rozpoczęcia nazwa projektu budżet data zakończenia Symbol projektu pozwala jednoznacznie zidentyfikować każdy projekt. Poszczególne projekty identyfikujemy za pomocą pary wartości

24 UNIKALNY IDENTYFIKATOR ENCJI C.D. Sztuczny atrybut identyfikujący W przypadku gdy: liczba atrybutów zapewniających unikalność > 2, wartości atrybutu unikalnego mają duże rozmiary, często modyfikujemy wartości atrybutów unikalnych, do zbioru naturalnych atrybutów encji dodajemy sztuczny atrybut pełniący rolę unikalnego identyfikatora. PRACOWNIK # id_pracownika imię nazwisko adres telefon

25 ATRYBUTY ZŁOŻONE Atrybut jest nazywany złożonym, gdy jego wartość dla jednego wystąpienia encji jest złożeniem kilku bardziej elementarnych wartości. Ulica Miasto Kod pocztowy Is- part- of Is- part- of Is- part- of Is- part- of Adres DOSTAWCA... adres_ulica adres_miasto adres_kod... DOSTAWCA W definicji encji umieszczamy atrybuty elementarne

26 ATRYBUTY WIELOWARTOŚCIOWE Atrybut jest nazywany wielowartościowym, gdy posiada wiele wartości dla jednego wystąpienia encji PRACOWNIK # id_pracownika imiê nazwisko... TELEFON # numer_tel posiada Tomasz Bia³y nale y do ( lub telefon: PRACOWNIK # id_pracownika imiê nazwisko... u ywa TELEFON u ywany przez # id_telefonu numer_tel fax_telefon Atrybuty wielowartościowe modelujemy za pomocą dodatkowej encji

27 Modelowanie danych Proces budowania modelu encji i związków zwykle realizuje się w trzech następujących krokach: Krok 1. Identyfikacja encji. Krok 2. Identyfikacja atrybutów encji. Krok 3. Identyfikacja związków między encjami.

28 ZWIĄZKI Powiązania w świecie rzeczywistym: Pracownicy firmy posiadają samochody różnych marek Ewa Dalewska posiada Nissan Jan Kowalski jest własnością Opel Tomasz Biały posiada jest własnością Pomiędzy dwoma rodzajami obiektów, pracownikami i samochodami, istnieją powiązania: dany pracownik może posiadać określony samochód, a jednocześnie dany samochód jest własnością określonego pracownika.

29 ZWIĄZEK I JEGO INTERPRETACJA PRACOWNIK posiada jest własnością SAMOCHÓD Nazwy związku, będące jego interpretacją, powinny być tak dobierane, aby możliwe było budowanie zdań w języku naturalnym Pracownik posiada samochód. Samochód jest własnością pracownika. Nazwa związku

30 WŁASNOŚCI ZWIĄZKÓW Ewa Dalewska posiada Nissan Jan Kowalski jest własnością Opel Tomasz Biały posiada jest własnością PRACOWNIK posiada jest własnością SAMOCHÓD

31 Wiemy, że: Istnieją powiązania pomiędzy obiektami typu PRACOWNIK i SAMOCHÓD Chcemy wiedzieć: WŁASNOŚCI ZWIĄZKÓW Ile samochodów może posiadać pracownik? Czy każdy pracownik musi posiadać samochód? Czy musimy znać właściciela każdego samochodu? Jakiej użyć notacji? Jak klasyfikować związki??

32 WŁASNOŚCI ZWIĄZKÓW Stopień związku unarny (binarny rekursywny) binarny ternarny n-arny Typ asocjacji (kardynalność) Istnienie (klasa przynależności) opcjonalny obowiązkowy jeden do jeden (1:1) jeden do wielu (1:M) wiele do wielu (M:N)

33 STOPIEŃ ASOCJACJI ZWIĄZKÓW Typ (stopień) asocjacji związków 1:N - powiązania o charakterze "jeden do wielu" Firma realizuje projekty zlecone przez różnych klientów. Dany projekt wykonywany jest dla jednego konkretnego klienta, a dany klient może zlecić wykonanie wielu projektów. Projekt Alfa wykonany dla zlecił wykonanie Klient X Projekt Beta wykonany dla zlecił wykonanie Klient Y Projekt Gamma wykonany dla zlecił wykonanie Klient Z

34 ZWIĄZEK JEDEN DO WIELU Notacja Barkera - kurza łapka PROJEKT wykonany dla zlecił wykonanie KLIENT Interpretacja związku: Każdy projekt może być wykonywany tylko dla jednego klienta. Każdy klient może zlecić wykonanie jednego lub wielu projektów.

35 ZWIĄZEK WIELE DO WIELU (M:N) Typ asocjacji związków M:N - powiązania o charakterze "wiele do wielu" Kowalski Dalewska bierze udział w Projekt Alfa bierze udział w Koszlajda Długosz bierze udział w realizowany przez Projekt Beta Biały bierze udział w realizowany przez Projekty są realizowane przez pracowników. Każdy projekt jest realizowany przez jednego lub wielu pracowników. Każdy pracownik może brać udział w realizacji jednego lub wielu projektów

36 ZWIĄZEK WIELE DO WIELU (M:N) PRACOWNIK bierze udział realizowany przez PROJEKT Interpretacja: Każdy pracownik może brać udział w jednym lub wielu projektach. Każdy projekt może być realizowany przez jednego lub wielu pracowników

37 ZWIĄZEK JEDEN DO JEDEN (1:1) Typ asocjacji związków - 1:1 - Powiązania o charakterze "jeden do jednego" Dalewska Długosz Koszlajda Kowalski kieruje kierowany przez Dział Sprzedaży Biały kieruje kierowany przez Dział Księgowości Działy firmy kierowane są przez pracowników. Dany dział może być kierowany tylko przez jednego pracownika (kierownika działu), a dany pracownik może kierować nie więcej niż jednym działem

38 ZWIĄZEK JEDEN DO JEDEN (1:1) PRACOWNIK kieruje kierowany przez DZIAŁ Interpretacja: Każdy pracownik może kierować jednym działem. Każdy dział może być kierowany przez jednego pracownika

39 Związek 1:1 cd. Związek Pracownik-Samochód stopień związku: binarny Pracownicy firmy posiadają samochody W celu udostępnienia miejsca parkingowego należy zarejestrować pracownika i jego samochód Każdy pracownik ma prawo parkować tylko jeden konkretny samochód Zarejestrowany w rejestrze parkingowym samochód na pewno jest własnością jednego pracownika typ asocjacji Pracownik (1) : Samochód (1) typ asocjacji Pracownik (1) : Samochód (1)

40 OPCJONALNOŚĆ/OBLIGATORYJNOŚĆ ZWIĄZKÓW Klasa przynależności - opcjonalność związków Ewa Dalewska posiada Nissan Jan Kowalski Tomasz Biały posiada jest własnością jest własnością jest własnością Opel Fiat Opcjonalność w świecie rzeczywistym: Nie każdy pracownik posiada samochód. Często nie wiemy czy pracownik posiada samochód.

41 OPCJONALNOŚĆ/OBLIGATORYJNOŚĆ ZWIĄZKÓW Klasa przynależności - jednostronna opcjonalność związków Każdy samochód (o którym chcemy przechowywać informacje) musi być własnością określonego pracownika PRACOWNIK posiada jest własnością SAMOCHÓD Interpretacja: Każdy pracownik może posiadać jeden lub więcej samochodów. Każdy samochód musi być własnością jednego pracownika.

42 OPCJONALNOŚĆ / OBLIGATORYJNOŚĆ ZWIĄZKÓW ENCJA 1 nazwa 1 nazwa 2 ENCJA 2 jeden opcjonalnie obowiązkowo wiele

43 OPCJONALNOŚĆ / OBLIGATORYJNOŚĆ ZWIĄZKÓW Dwustronna opcjonalność Każdy pracownik może (ale nie musi) posiadać stopień naukowy oraz istnieją stopnie naukowe, które nie muszą być zdobyte przez żadnego z pracowników firmy PRACOWNIK posiada zdobyty przez STOPIEŃ NAUKOWY Interpretacja: Każdy pracownik może posiadać jeden stopień naukowy. Każdy stopień naukowy może zostać zdobyty przez jednego lub wielu pracowników.

44 OPCJONALNOŚĆ / OBLIGATORYJNOŚĆ ZWIĄZKÓW Dwustronna obligatoryjność związków Firma posiada samochody dostawcze. Dla każdego samochodu musimy znać dane dotyczące ostatniego przeglądu technicznego. Każdy przegląd techniczny, o którym przechowujemy informacje, musi dotyczyć jednego z samochodów firmy? SAMOCHÓD DOSTAWCZY posiada dotyczy PRZEGLĄD TECHNICZNY Interpretacja: Każdy samochód dostawczy musi posiadać jeden lub wiele przeglądów technicznych. Każdy przegląd techniczny musi dotyczyć jednego konkretnego samochodu.

45 ZWIĄZKI NIEDOZWOLONE Dwustronna obligatoryjność związków M:N w praktyce nie występuje ENCJA A ENCJA B

46 ATRYBUTY ZWIĄZKU Pracownik uczestniczy w przez Realizacja funkcja wynagrodzenie od do dotyczy podlega Projekt Jeśli związek posiada dodatkowe cechy ð należy wprowadzić dodatkową encję (Realizacja) Do encji tej dochodzą obowiązkowe związki typu wiele l interpretacja obowiązkowości związków l jeśli istnieje wystąpienie encji Realizacja, to musi ono dotyczyć jakiegoś projektu i pracownika l nie może istnieć realizacja bez pracownika i projektu

47 ENCJA SŁABA Encja słaba (weak entity) l nie posiada swojego identyfikatora l konkretne wystąpienie encji Realizacja może wystąpić wyłącznie w kontekście konkretnego pracownika i konkretnego projektu Pracownik uczestniczy w przez Realizacja funkcja wynagrodzenie od do dotyczy podlega Projekt

48 IDENTYFIKATOR ENCJI SŁABEJ Identyfikatorem encji słabej są wszystkie związki, w które wchodzi ta encja Pracownik uczestniczy w przez Realizacja funkcja wynagrodzenie od do dotyczy podlega Projekt oznaczenie związku wchodzącego w skład identyfikatora encji

49 ZWIĄZKI BINARNE Wiążą ze sobą dwa obiekty. Kowalski pracuje w Dalewska pracuje w Koszlajda pracuje w Długosz pracuje w Biały pracuje w zatrudnia zatrudnia Dział Sprzedaży Dział Księgowości

50 ZWIĄZKI BINARNE łączą dwie encje: PRACOWNIK pracuje w zatrudnia DZIAŁ lub łączą dwa wystąpienia jednej encji: PRACOWNIK jest podwładnym jest przełożonym

51 Związek binarny rekursywny (związek unarny) Modelowanie elementów złożonych Istnieją podzespoły elementarne, niedekomponowalne i podzespoły złożone. Podzespół złożony składa się z kolejnych podzespołów. Każdy z kolejnych podzespołów może być złożony z innych podzespołów. Poziom złożoności podzespołów nie może być dowolny. składa się z Obowiązkowa opcjonalność z obu stron Podzespół jest częścią Związek binarny rekursywny - powiązanie pomiędzy określonym wystąpieniem encji a innym wystąpieniem tej samej encji

52 Związki niedozwolone Encja A Jednostka Organizacyjna Encja A Encja A

53 Model związków encji (rozszerzony) - EER Kierowca może otrzymać mandat za popełnione wykroczenie. Mandat jest wystawiany przez konkretnego policjanta. Kierowcy otrzymuje Jan Jankielicz wystawia Policjanci Tomasz Kociak Hektor Miluś Egon Miller Zenobia Orka ukarane bez pasów bez świateł Wykroczenia

54 Związek ternarny cd. Kierowca wystawiony dla wystawiony przez Mandat otrzymuje wystawia wystawiony za Policjant ukarane Wykroczenie W omawianej notacji Barkera związek ternarny jest reprezentowany jako encja (Mandat) l do encji Mandat dochodzą związki obowiązkowe l jeśli wystawiono mandat to jest on dla konkretnej osoby, został wystawiony przez konkretnego policjanta i dotyczy konkretnego wykroczenia

55 HIERARCHIA ENCJI Dziedziczenie atrybutów Firma zatrudnia pracowników krajowych i zagranicznych. Wszyscy pracownicy opisani są pewnymi wspólnymi atrybutami, ale zarówno pracownicy krajowi i zagraniczni posiadają atrybuty specyficzne. Jan Kowalski ul. Długa 23 nr dow.osob.: WL John Smith ul. Malinowa 14/7 państwo: Holandia nr paszportu: X pracownicy krajowi pracownicy zagraniczni

56 HIERARCHIA ENCJI CD. generalizacja atrybuty wspólne atrybuty specyficzne PRACOWNIK imię nazwisko adres PRACOWNIK KRAJOWY nr_dowodu_osob PRACOWNIK ZAGRANICZNY państwo nr_paszportu specjalizacje Własności hierarchii encji: Specjalizacje dziedziczą wszystkie atrybuty generalizacji. Każde wystąpienie generalizacji jest zawsze wystąpieniem jednej ze specjalizacji.

57 HIERARCHIA ENCJI DZIEDZICZENIE ZWIĄZKÓW Każdy pracownik jest zatrudniony na określonym stanowisku w jednym z działów firmy. W odniesieniu do pracowników krajowych, chcemy wiedzieć, w jakich zakładach pracy byli poprzednio zatrudnieni. DZIAŁ zatrudnia zatrudniony w PRACOWNIK STANOWISKO obsadzone przez zatrudniony na Związki dziedziczone Własności hierarchii encji: Specjalizacje dziedziczą wszystkie związki generalizacji. PRACOWNIK KRAJOWY PRACOWNIK ZAGRANICZNY pracował w zatrudniał ZAKŁAD PRACY Związki: zatrudniony w i zatrudniony na, dotyczą pracowników krajowych i zagranicznych. Związek pracował w jest specyficzny dla pracowników krajowych.

58 HIERARCHIA ENCJI DZIEDZICZENIE ZWIĄZKÓW CD.

59 HIERARCHIA ENCJI BEZ SPECYFICZNYCH ATRYBUTÓW - ŁUK Chcemy przechowywać opis każdej dokonanej naprawy dotyczącej środków trwałych i elementów wyposażenia. Opis naprawy w obu przypadkach jest podobny NAPRAWA atrybuty NAPRAWA SRODKA TRWAŁ. dotyczy ŚRODEK TRWAŁY NAPRAWA WYPOSAŻENIA dotyczy ELEMENT WYPOSAŻENIA Klasyczna hierarchia encji

60 Związki wyłączne Encje NAPRAWA ŚRODKA TRWAŁEGO i NAPRAWA WYPOSAŻENIA nie posiadają specyficznych atrybutów. Specjalizacje posiadają wyłącznie specyficzne związki. Łuk: HIERACHIA ENCJI BEZ SPECYFICZNYCH ATRYBUTÓW - ŁUK NAPRAWA dotyczy ŚRODEK TRWAŁY dotyczy ELEMENT WYPOSAŻENIA Każde wystąpienie encji NAPRAWA musi być powiązane albo ze środkiem trwałym, albo z elementem wyposażenia.

61 ZWIĄZKI WYŁĄCZNE PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA

62 PROBLEM ATRYBUT CZY ENCJA? Czy dana rzecz lub cecha, nazwana z użyciem rzeczownika, jest atrybutem opisującym encję, czy jest samodzielną encją? Wyraźnie wyeksponowane obiekty, opisane zbiorem informacji, w naturalny sposób modelujemy jako encje.

63 PROBLEM ATRYBUT CZY ENCJA? Atrybut traktujemy jako nową encję: gdy sam jest opisany dodatkowymi informacjami; gdy chcemy pamiętać dynamiczny zbiór wartości tego atrybutu niezależnie od istnienia opisywanego obiektu; gdy stwierdzamy, że atrybut może dla jednego obiektu przyjmować wiele wartości (atrybut wielowartościowy)

Modelowanie danych. Biologiczne Aplikacje Baz Danych

Modelowanie danych. Biologiczne Aplikacje Baz Danych Modelowanie danych ì Biologiczne Aplikacje Baz Danych dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl Modelowanie ì ì Modelowanie - odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie

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

Modelowanie danych Model związków-encji

Modelowanie danych Model związków-encji Modelowanie danych Model związków-encji Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 3 (1) Plan wykładu Wprowadzenie do modelowania i projektowania systemów informatycznych Model związków-encji encje atrybuty

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

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

Modelowanie danych Model związków-encji

Modelowanie danych Model związków-encji Modelowanie danych Model związków-encji Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 3 (1) Plan wykładu Wprowadzenie do modelowania i projektowania systemów informatycznych Model związków-encji encje atrybuty

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

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

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 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

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

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4)

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4) 1 Plan rozdziału 2 Modelowanie związków encji Przykładowy opis miniświata Encje Związki stopień związku typ asocjacji Notacje diagramów E Hierarchie encji Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa

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

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

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

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

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

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

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

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

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4)

Modelowanie związków encji. Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (1/4) Etapy budowy systemu informatycznego przedsiębiorstwa (2/4) 1 Plan rozdziału 2 Modelowanie związków encji Przykładowy opis miniświata Encje Związki stopień związku typ asocjacji opcjonalność i mandatoryjność Notacje diagramów E Hierarchie encji Etapy budowy systemu

Bardziej szczegółowo

Baza danych jest abstrakcyjnym informatycznym odzwierciedleniem. Baza danych jest logicznie spójnym zbiorem danych posiadających

Baza danych jest abstrakcyjnym informatycznym odzwierciedleniem. Baza danych jest logicznie spójnym zbiorem danych posiadających Systemy baz danych Zbyszko Królikowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej Literatura: 1. R. Wrembel, W. Wieczerzycki, Projektowanie aplikacji baz danych, Wydawnictwo NAKOM, Poznań, 1997 2. Codd

Bardziej szczegółowo

Modelowanie klas i obiektów. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych

Modelowanie klas i obiektów. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Modelowanie klas i obiektów Jarosław Kuchta Podstawowe pojęcia (1) Byt, encja (entity) coś co istnieje, posiada własne cechy i wyodrębnioną tożsamość (identity); bytem może być rzecz, osoba, organizacja,

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

Świat rzeczywisty i jego model

Świat rzeczywisty i jego model 2 Świat rzeczywisty i jego model Świat rzeczywisty (dziedzina problemu) Świat obiektów (model dziedziny) Dom Samochód Osoba Modelowanie 3 Byty i obiekty Byt - element świata rzeczywistego (dziedziny problemu),

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

Utwórz klucz podstawowy relacji na podstawie unikalnego identyfikatora encji. podstawie kluczy podstawowych wiązanych relacji.

Utwórz klucz podstawowy relacji na podstawie unikalnego identyfikatora encji. podstawie kluczy podstawowych wiązanych relacji. TRANSFORMACJA DO SCHEMATU RELACYJNEGO pojęcia podstawowe Repetytorium pojęcia podstawowe relacyjnego modelu danych Schemat implementacyjny (logiczny) bazy danych: schemat, na którym działają aplikacje.

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

Projektowanie BD Diagramy związków encji

Projektowanie BD Diagramy związków encji Wykład 10 Projektowanie BD Diagramy związków encji Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Diagramy związków encji Model Entity/Relationship (E/R) pozwala na opisanie statycznych aspektów rzeczywistości przy pomocy

Bardziej szczegółowo

Temat: Modelowanie schematu bazy danych za pomocą diagramów związków encji (Entity Relationship Diagrams ERD)

Temat: Modelowanie schematu bazy danych za pomocą diagramów związków encji (Entity Relationship Diagrams ERD) W y k ł a d II Temat: Modelowanie schematu bazy danych za pomocą diagramów związków encji (Entity Relationship Diagrams ERD) Plan wykładu: Cel modelowania konceptualnego i modelu ER Etapy modelowania konceptualnego

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

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

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. 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

Plan Wykładów PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH. CASE*Method. Koszt zmiany

Plan Wykładów PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH. CASE*Method. Koszt zmiany Plan Wykładów PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH Maciej Zakrzewicz Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Metodyka budowy systemu informatycznego Modelowanie danych i projektowanie 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

Projektowanie logiki aplikacji

Projektowanie logiki aplikacji Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Projektowanie logiki aplikacji Zagadnienia Rozproszone przetwarzanie obiektowe (DOC) Model klas w projektowaniu logiki aplikacji Klasy encyjne a klasy

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

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

Wykład IV Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie konceptualne implementacyjne Modelowanie pojęciowe na encjach

Wykład IV Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie konceptualne implementacyjne Modelowanie pojęciowe na encjach Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym. Modele - konceptualne reprezentacja obiektów w

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

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

Analiza i projektowanie obiektowe 2017/2018. Wykład 3: Model wiedzy dziedzinowej

Analiza i projektowanie obiektowe 2017/2018. Wykład 3: Model wiedzy dziedzinowej Analiza i projektowanie obiektowe 2017/2018 Wykład 3: Model wiedzy dziedzinowej Jacek Marciniak Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza 1 Plan wykładu 1. Model wiedzy dziedzinowej

Bardziej szczegółowo

Przygotowanie do egzaminu. część I

Przygotowanie do egzaminu. część I 1 Przygotowanie do egzaminu część I Modelowanie związków encji 2 Narysuj schemat EER dla poniższej rzeczywistości. Oznacz unikalne identyfikatory encji. Dla każdego związku zaznacz jego opcjonalność/obowiązkowość

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

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

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

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

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

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

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

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Wprowadzenie mgr. inż. Tomasz Pieciukiewicz tomasz.pieciukiewicz@gmail.com Agenda ZMA jako przedmiot Wprowadzenie do Object Role Modeling ZMA

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

Bazy danych TERMINOLOGIA

Bazy danych TERMINOLOGIA Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.

Bardziej szczegółowo

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

Projektowanie bazy danych przykład

Projektowanie bazy danych przykład Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór

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

problem w określonym kontekście siły istotę jego rozwiązania

problem w określonym kontekście siły istotę jego rozwiązania Wzorzec projektowy Christopher Alexander: Wzorzec to sprawdzona koncepcja, która opisuje problem powtarzający się wielokrotnie w określonym kontekście, działające na niego siły, oraz podaje istotę jego

Bardziej szczegółowo

Projektowanie Systemów Informacyjnych

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

Bardziej szczegółowo

Modelowanie związków encji

Modelowanie związków encji Modelowanie związków encji 1. Cel modelowania - tworzenia związków encji Metoda modelowania tworzenie związków encji (ERD) odnosi się do etapów strategii i analizy cyklu życia systemu informacyjnego. Cykl

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

UML w Visual Studio. Michał Ciećwierz

UML w Visual Studio. Michał Ciećwierz UML w Visual Studio Michał Ciećwierz UNIFIED MODELING LANGUAGE (Zunifikowany język modelowania) Pozwala tworzyć wiele systemów (np. informatycznych) Pozwala obrazować, specyfikować, tworzyć i dokumentować

Bardziej szczegółowo

Kurs programowania. Wykład 12. Wojciech Macyna. 7 czerwca 2017

Kurs programowania. Wykład 12. Wojciech Macyna. 7 czerwca 2017 Wykład 12 7 czerwca 2017 Czym jest UML? UML składa się z dwóch podstawowych elementów: notacja: elementy graficzne, składnia języka modelowania, metamodel: definicje pojęć języka i powiazania pomiędzy

Bardziej szczegółowo

Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji. Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.

Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji. Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J. Bazy Danych Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Encja Byt pojęciowy

Bardziej szczegółowo

Inżynieria oprogramowania wykład V Faza analizy wprowadzenie Analiza strukturalna modelowanie związków encji

Inżynieria oprogramowania wykład V Faza analizy wprowadzenie Analiza strukturalna modelowanie związków encji Inżynieria oprogramowania wykład V Faza analizy wprowadzenie Analiza strukturalna modelowanie związków encji prowadzący: dr hab. inż. Krzysztof Bartecki, prof. PO Faza analizy systemowej (modelowania)

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej. Kierunek: Informatyka Specjalność: InŜynieria Systemów Informatycznych

Wydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej. Kierunek: Informatyka Specjalność: InŜynieria Systemów Informatycznych Wydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej Kierunek: Informatyka Specjalność: InŜynieria Systemów Informatycznych Projekt z przedmiotu Komputerowe Systemy Zarządzania (INE3608) pt. System. Opracowanie:

Bardziej szczegółowo

Tworzenie warstwy zasobów projektowanie metodą strukturalną

Tworzenie warstwy zasobów projektowanie metodą strukturalną Tworzenie warstwy zasobów projektowanie metodą strukturalną Autor Zofia Kruczkiewicz Programowanie i wdrażanie systemów informatycznych 2011-03-27 1 1. Zasady modelowania wymagań funkcjonalnych systemu

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

Podstawy inżynierii oprogramowania

Podstawy inżynierii oprogramowania Podstawy inżynierii oprogramowania Modelowanie. Podstawy notacji UML Aleksander Lamża ZKSB Instytut Informatyki Uniwersytet Śląski w Katowicach aleksander.lamza@us.edu.pl Zawartość Czym jest UML? Wybrane

Bardziej szczegółowo

Modelowanie obiektowe - Ćw. 3.

Modelowanie obiektowe - Ćw. 3. 1 Modelowanie obiektowe - Ćw. 3. Treść zajęć: Diagramy przypadków użycia. Zasady tworzenia diagramów przypadków użycia w programie Enterprise Architect. Poznane dotychczas diagramy (czyli diagramy klas)

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

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

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

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

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

Baza danych przestrzennych modelowa reprezentacja fragmentu świata rzeczywistego

Baza 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 szczegółowo

Jerzy Skalski s9473, grupa WIs I.6-11c. System wspierający obsługę klienta dla firm sprzedających na Allegro

Jerzy Skalski s9473, grupa WIs I.6-11c. System wspierający obsługę klienta dla firm sprzedających na Allegro Jerzy Skalski s9473, grupa WIs I.6-11c System wspierający obsługę klienta dla firm sprzedających na Allegro 1. WYMAGANIA UŻYTKOWNIKA Użytkownicy systemu: System powinien przechowywać informacje dotyczące:

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie obiektowe 2016/2017. Wykład 10: Tworzenie projektowego diagramu klas

Analiza i projektowanie obiektowe 2016/2017. Wykład 10: Tworzenie projektowego diagramu klas Analiza i projektowanie obiektowe 2016/2017 Wykład 10: Tworzenie projektowego diagramu klas Jacek Marciniak Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza 1 Plan wykładu 1. Projektowy

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

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

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

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

Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 7. Piotr Syga

Bazy 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 szczegółowo

Wybrane problemy z dziedziny modelowania i wdrażania baz danych przestrzennych w aspekcie dydaktyki. Artur Krawczyk AGH Akademia Górniczo Hutnicza

Wybrane problemy z dziedziny modelowania i wdrażania baz danych przestrzennych w aspekcie dydaktyki. Artur Krawczyk AGH Akademia Górniczo Hutnicza Wybrane problemy z dziedziny modelowania i wdrażania baz danych przestrzennych w aspekcie dydaktyki Artur Krawczyk AGH Akademia Górniczo Hutnicza Problem modelowania tekstowego opisu elementu geometrycznego

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania III WYKŁAD 4

Podstawy programowania III WYKŁAD 4 Podstawy programowania III WYKŁAD 4 Jan Kazimirski 1 Podstawy UML-a 2 UML UML Unified Modeling Language formalny język modelowania systemu informatycznego. Aktualna wersja 2.3 Stosuje paradygmat obiektowy.

Bardziej szczegółowo

Posługiwanie się tabelami

Posługiwanie się tabelami Wykład 3 Tabele Posługiwanie się tabelami Przykładowa tabela gromadząca informacje o osobach (Imię, Nazwisko, Data urodzenia) Osoby Imię Nazwisko Data urodzenia Jan Kowalski 1995-01-01 Piotr Nowak 1994-05-22

Bardziej szczegółowo

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

Literatura. Bazy danych s.1-1

Literatura. Bazy danych s.1-1 Literatura R.Colette, Bazy danych : od koncepcji do realizacji, PWE 1988, S.Forte, T.Howe, J. Ralston, Access2000, HELION 2001, R.J.Muller, Bazy danych, język UML w modelowaniu danych, MIKOM 2000, M.Muraszkiewicz,

Bardziej szczegółowo

UML. zastosowanie i projektowanie w języku UML

UML. zastosowanie i projektowanie w języku UML UML zastosowanie i projektowanie w języku UML Plan Czym jest UML Diagramy przypadków użycia Diagramy sekwencji Diagramy klas Diagramy stanów Przykładowe programy Visual Studio a UML Czym jest UML UML jest

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Elementy ERD BAZY DANYCH. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Diagramy związków encji. SQL podzapytania

Plan wykładu. Elementy ERD BAZY DANYCH. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Diagramy związków encji. SQL podzapytania Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL podzapytania. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Diagramy związków encji elementy ERD liczności związków

Bardziej szczegółowo

Mariusz Trzaska Modelowanie i implementacja systemów informatycznych

Mariusz Trzaska Modelowanie i implementacja systemów informatycznych Mariusz Trzaska Modelowanie i implementacja systemów informatycznych Notka biograficzna Dr inż. Mariusz Trzaska jest adiunktem w Polsko-Japońskiej Wyższej Szkole Technik Komputerowych, gdzie zajmuje się

Bardziej szczegółowo

Baza danych przestrzennych modelowa reprezentacja fragmentu świata rzeczywistego

Baza 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 szczegółowo

Modelowanie i Programowanie Obiektowe

Modelowanie i Programowanie Obiektowe Modelowanie i Programowanie Obiektowe Wykład I: Wstęp 20 październik 2012 Programowanie obiektowe Metodyka wytwarzania oprogramowania Metodyka Metodyka ustandaryzowane dla wybranego obszaru podejście do

Bardziej szczegółowo

Zofia Kruczkiewicz - Modelowanie i analiza systemów informatycznych 2

Zofia Kruczkiewicz - Modelowanie i analiza systemów informatycznych 2 Modelowanie i analiza systemów informatycznych 1. Warstwowa budowa systemów informatycznych 2. Model procesu wytwarzania oprogramowania - model cyklu życia oprogramowania 3. Wstęp do modelowania systemów

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Projektowanie bazy danych Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Możliwości projektowe Relacyjna baza danych Obiektowa baza danych Relacyjno-obiektowa baza danych Inne rozwiązanie (np. XML)

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 2 Związki między klasami Asocjacja (ang. Associations) Uogólnienie, dziedziczenie

Bardziej szczegółowo