Bazy danych w sterowaniu



Podobne dokumenty
PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE

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

WYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych

Normalizacja baz danych

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła

Pierwsza postać normalna

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

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

Pożyczkobiorcy. Anomalia modyfikacji: Anomalia usuwania: Konta_pożyczkowe. Anomalia wstawiania: Przykłady anomalii. Pożyczki.

Normalizacja relacyjnych baz danych. Sebastian Ernst

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

Pierwsza postać normalna

Bazy danych - 1. Doc. dr inż. Tadeusz Jeleniewski t.jeleniewski@neostrada.pl lub tadeusz.jeleniewski@pwr.wroc.pl

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.

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

Bazy danych Podstawy teoretyczne

Projektowanie Systemów Informacyjnych

Pojęcie zależności funkcyjnej

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

Model relacyjny. Wykład II

1 Wstęp do modelu relacyjnego

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

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko

Relacyjny model danych

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000

1 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota

Normalizacja schematów logicznych relacji

Bazy danych. Algebra relacji

Cel normalizacji. Tadeusz Pankowski

S y s t e m y. B a z D a n y c h

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Systemy baz danych. Notatki z wykładu

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

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

ZSE - Systemy baz danych 1 ZASADY PROJEKTOWANIA BAZ DANYCH

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

Wykład 2. Relacyjny model danych

Literatura. Bazy danych s.1-1

Bazy danych i usługi sieciowe

Baza danych. Baza danych to:

Bazy Danych 2008 Część 1 Egzamin Pisemny

Przykłady normalizacji

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

Program nauczania. Systemy baz danych. technik informatyk

Model relacyjny. Wykład II

Projektowanie baz danych

Systemy GIS Systemy baz danych

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

Technologia informacyjna

Projektowanie bazy danych przykład

Zależności funkcyjne

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA

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

Normalizacja. Pojęcie klucza. Cel normalizacji

Baza danych. Modele danych

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Projekt małej Bazy Danych.

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego

Wprowadzenie do baz danych

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem

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

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

Normalizacja relacji

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Egzamin / zaliczenie na ocenę* 0,5 0,5

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

Grupa kursów: Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 15 30

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

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE

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

Bazy danych. Zasady konstrukcji baz danych

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Bazy danych 2. Wykład 1

Rozdział 1 Wprowadzenie do baz danych. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

System zarządzania bazą danych SZBD (ang. DBMS -Database Management System)

Technologie baz danych

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012

Związki pomiędzy tabelami

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

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

Bazy Danych. Model Relacyjny. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, B5, pok. 408

Bazy danych 3. Normalizacja baz danych

Relacyjne bazy danych

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

Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej. Bazy danych. Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka.

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

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

Opisy przedmiotów do wyboru. oferowane na stacjonarnych studiach I stopnia dla 3 roku matematyki semestr letni, rok akademicki 2017/2018

Bazy danych wykład drugi. Konrad Zdanowski

Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi

Transkrypt:

Bazy danych w sterowaniu funkcje systemu zarządzania bazą danych, schemat pojęciowy, normalizacja relacji Jeffrey D. Ullman Systemy baz danych Claude Delobel Michel Adiba elacyjne bazy danych Paul Beynon-Davies Systemy baz danych Zbiór danych o określonej strukturze, mogący zaspokoić potrzeby użytkowników, korzystających z niego w sposób selektywny, w dogodnym dla siebie czasie. Zbiór ten jest zapisany na zewnętrznym nośniku pamięciowym komputera SAMOLOTY LOTNISKA PZEWOŹNICY OZKŁAD LOTÓW Inżynier obsługi Inwestor Pasażer 1

Oprogramowanie umożliwiające współpracę użytkownika z bazą danych zarządza organizacją danych umożliwia wyszukiwanie danych Opis danych logiczny, fizyczny Korzystanie z bazy informatycy, nieinformatycy Integralność danych reguły (warunki) integralności Poufność danych prawa dostępu Współbieżność dostępu czytelnicy i pisarze Niezawodność Poziom wewnętrzny sprzęt Poziom pojęciowy Model świata rzeczywistego Język opisu danych Model danych Poziom zewnętrzny interfejs użytkownika Program użytkowy Użytkownik Poziom zewnętrzny Poziom pojęciowy Poziom fizyczny Przepływ rozkazów Przepływ danych 2

Język opisu danych - zapis opracowanego schematu pojęciowego Definiowanie klas obiektów Definiowanie powiązań Warunki integralności danych Język manipulowania danymi Proste zapytania użytkowników Programy użytkowe Encja obiekt, jednostka dająca się jednoznacznie wyróżnić. Zbiór encji określony na podstawie wybranego kryterium grupowania. OSOBY SAMOCHODY UCZUCIA Przez wyliczenie elementów: PŁEĆ = {męska,żeńska} Przez podanie własności: x OSOBA i płeć(x)=męska Za pomocą iloczynu kartezjańskiego: A B = {(a,b): a A, b B} PATIA OK Za pomocą operatorów: sumy, iloczynu, różnicy Powiązanie jest relacją dwuczłonową na zbiorach encji X i Y. X F G Y F, G odwzorowania odwrotne względem siebie X zbiór źródłowy odwzorowania F Y zbiór docelowy odwzorowania F 3

X: Y: STUDENT KIEUNKEK_I_OK Piotr Jan Anna Tomasz 2_rok_informatyki 1_rok_zarządzania 3_rok_informatyki 2_rok_marketingu F zapisany, np. zapisany(jan)=2_rok_informatyki G grupa, np. grupa(2_rok_informatyki)={piotr,jan} Jednowartościowe każdemu elementowi ze zbioru źródłowego jest przyporządkowany co najwyżej jeden element ze zbioru docelowego Wielowartościowe przynajmniej jednemu elementowi ze zbioru źródłowego jest przyporządkowany więcej niż jeden element ze zbioru docelowego Całkowite każdemu elementowi ze zbioru źródłowego jest przyporządkowany przynajmniej jeden element ze zbioru docelowego Częściowe przynajmniej jednemu elementowi ze zbioru źródłowego nie jest przyporządkowany żaden element ze zbioru docelowego O określonej liczności minimalnej i maksymalnej zbioru wartości OSOBA płeć(1) { męska,żeńska} PATIA OK Kandydat (0) OSOBA wiek (1) LICZBA OSOBA mąż(0) { x OSOBAi płeć(x) = żeńska} { x OSOBAi płeć(x) = męska} żona(0) 1. Określenie zbiorów encji składających się na dany system 2. Określenie powiązań między zbiorami encji 3. Określenie warunków dotyczących powiązań odzice(2,2) OSOBA Dzieci (0) OSOBA 4

1. Udostępnienie schematów danych łatwych do wykorzystywania. Nie jest konieczna znajomość poziomu fizycznego Wszystkie zbiory encji, niezależnie od typu są reprezentowane jednakowo 2. Zapewnienie logicznej i fizycznej niezależności danych. Logiczna różnym zastosowaniom odpowiadają różne obrazy tego samego schematu pojęciowego Fizyczna możliwa jest modyfikacja fizycznej organizacji danych i ścieżek dostępu 3. Udostępnienie języków wysokiego poziomu. Język nieproceduralny określa się informacje, które mają być wybrane z bazy danych, bez definiowania sposobu ich uzyskania 4. Optymalizacja dostępu do bazy danych. 5. Zapewnienie integralności i poufności danych. Warunki integralności definiowane za pomocą pojęć logicznych Dane poufne i sposób ich ochrony definiowane ściśle dzięki językom nieproceduralnym 6. óżnorodność zastosowań. 7. Udostępnienie podejścia metodologicznego. Zbiór tablic zawierających dane NrPrz Nazwa NrStd Nazwisko Adres 152 Statystyka 1215 Abacki Kraków 210 Bazy Danych 1218 Babacki Łódź 212 Jęz. Ang. 1230 Cabacki Toruń 255 Filozofia STUDENT STUDENT STUDENT nazwiskost udenta(1) studentonazwisku (0) adresstudenta (1) zapisany (1) Studentzapisany (0) NAZWISKO ADES KIEUNEK _ I _ OK tworzymy relację SŁUCHACZE ( STUDENT, NAZWISKO, ADES, KIEUNEK _ I _ OK ) dla której SŁUCHACZE ( s, n, a, k) = prawda ( n = nazwiskostudenta( s) a = adresstudenta( s) k = zapisany ( s) 5

DOSTAWCY (Nazwa_dostawcy, Adres_dostawcy, Towar, Cena) Krzak Warszawa, Królewska 25 Zeszyt 60-kartkowy 3,00 zł Krzak Warszawa, Królewska 25 Kątomierz 2,50 zł Abacki Kraków, Kazimierza Wielkiego 13 Zeszyt 60-kartkowy 2,80 zł Byle S.A. Wrocław, Zakręcona 44 Linijka 30 cm 1,80 zł edundancja Anomalie przy aktualizacji Anomalie przy wstawianiu Anomalie przy usuwaniu Dana jest relacja (X,Y,Z). Mówimy, że Y jest funkcyjnie zależny od X X Y wtedy i tylko wtedy, gdy dla dowolnych wartości (a,b,c) i (a,b,c ) przyjmowanych przez X,Y,Z zachodzi: ( ( a, b, c) = prawda ( a, b', c' ) = prawda) ( b = b' ) czyli wartość X wyznacza wartość Y PACOWNICY(Numer, Nazwisko, Imię, ok_ur, Płaca) X={Numer, Nazwisko}, Y={Imię, ok_ur}, Z=Płaca Y jest funkcyjnie zależny od X SKLEPY(Branża, Nazwa, Adres) X=Branża, Y=Nazwa, Z=Adres Y nie jest funkcyjnie zależny od X Zależność funkcyjna X Y jest zależnością pełną, jeśli dla żadnego podzbioru właściwego X zbioru atrybutów X nie jest spełniona zależność funkcyjna X ' Y X jest kluczem relacji (X,Y,Z) jeśli zależność funkcyjna X Y, Z jest pełną zależnością funkcyjną 6

PLAN(Przedmiot, Dzień, Godzina, Sala, Wykładowca) X={Dzień, Godzina, Sala} Y={Przedmiot, Wykładowca} PLAN X Y Zależność ta jest pełna, gdyż nie istnieje podzbiór zbioru atrybutów X={Dzień, Godzina, Sala}, od którego byłby funkcyjnie zależny zbiór atrybutów Y={Przedmiot, Wykładowca}. X={Dzień, Godzina, Sala} jest kluczem relacji, gdyż wyznacza wszystkie pozostałe atrybuty. Operacja rozkładu relacji polega na zastąpieniu relacji dwoma relacjami 1 i 2 takimi, że każdy ze zbiorów atrybutów relacji 1 i 2 stanowi podzbiór zbioru atrybutów relacji, a relacje 1 i 2 zawierają te same informacje co relacja. elacja jest w pierwszej postaci normalnej (1NF), jeśli każda wartość atrybutu, w każdej krotce tej relacji jest wartością elementarną, tzn. nierozkładalną elacja jest w drugiej postaci normalnej (2NF), jeśli każdy atrybut tej relacji, nie wchodzący w skład żadnego klucza potencjalnego, jest w pełni funkcjonalnie zależny od wszystkich kluczy potencjalnych. (Nr_sklepu, Towar, Dział, Kierownik) Klucz: {Nr_sklepu, Towar} 7

elacja jest w trzeciej postaci normalnej (3NF), jeśli jest w drugiej postaci normalnej i każdy jej atrybut nie wchodzący w skład żadnego klucza potencjalnego nie jest przechodnio funkcjonalnie zależny od żadnego klucza potencjalnego tej relacji. { Nr_sklepu,Towar} Dział Kierownik 1(Nr_sklepu, Towar, Dział) 2(Nr_sklepu, Dział, Kierownik) 8