Konstruowanie Baz Danych Relacyjny Model Danych I

Podobne dokumenty
i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

Autor: dr inż. Katarzyna Rudnik

Konstruowanie Baz Danych Wprowadzenie do projektowania. Normalizacja

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Baza danych - Access. 2 Budowa bazy danych

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

Listy i operacje pytania

x y x y x y x + y x y

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

1. Wprowadzenie do C/C++

Technologie Informacyjne

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Zbiory i odwzorowania

Metodydowodzenia twierdzeń

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

Wst p do informatyki. Systemy liczbowe. Piotr Fulma«ski. 21 pa¹dziernika Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska

Wyra»enia logicznie równowa»ne

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Ÿ1 Oznaczenia, poj cia wst pne

Obliczenia arytmetyczne. Konkatenacja pól. Aliasy kolumn. Aliasy tabel. Co dalej? Rozdział 4. Korzystanie z funkcji. Zastosowanie funkcji

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia

System zarządzania bazą danych (SZBD) Proces przechodzenia od świata rzeczywistego do jego informacyjnej reprezentacji w komputerze nazywać będziemy

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1

1. Wprowadzenie do C/C++

Indeksowane rodziny zbiorów

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne

Podstawy modelowania w j zyku UML

Aplikacje bazodanowe. Laboratorium 1. Dawid Poªap Aplikacje bazodanowe - laboratorium 1 Luty, 22, / 37

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Macierze i Wyznaczniki

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Statystyka matematyczna

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

MiASI. Modelowanie analityczne. Piotr Fulma«ski. 18 stycznia Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska

CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski

Podstawy modelowania w j zyku UML

Koªo Naukowe Robotyków KoNaR. Plan prezentacji. Wst p Rezystory Potencjomerty Kondensatory Podsumowanie

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9

Dział 1. Działania na ułamkach zwykłych i dziesi tnych Ucze :

Przeksztaªcenia liniowe

Wektory w przestrzeni

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Wzorce projektowe kreacyjne

Instrukcja obsługi Norton Commander (NC) wersja 4.0. Autor: mgr inż. Tomasz Staniszewski

Programowanie funkcyjne. Wykªad 13

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Wnioskowanie Boolowskie i teoria zbiorów przybli»onych

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

PRAWA ZACHOWANIA. Podstawowe terminy. Cia a tworz ce uk ad mechaniczny oddzia ywuj mi dzy sob i z cia ami nie nale cymi do uk adu za pomoc

1 Klasy. 1.1 Denicja klasy. 1.2 Skªadniki klasy.

przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczn

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019

Matematyka dyskretna dla informatyków

Programowanie i struktury danych 1 / 44

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

Ukªady równa«liniowych

Zastosowania matematyki

Oba zbiory s uporz dkowane liniowo. Badamy funkcj w pobli»u kresów dziedziny. Pewne punkty szczególne (np. zmiana denicji funkcji).

Przetwarzanie sygnaªów

Opis programu do wizualizacji algorytmów z zakresu arytmetyki komputerowej

Funkcje wielu zmiennych

Ekonometria - wykªad 8

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.

System Informatyczny CELAB. Przygotowanie programu do pracy - Ewidencja Czasu Pracy

Matematyka dyskretna dla informatyków

Macierze i Wyznaczniki

Zestaw 1 ZESTAWY A. a 1 a 2 + a 3 ± a n, gdzie skªadnik a n jest odejmowany, gdy n jest liczb parzyst oraz dodawany w przeciwnym.

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

Projekt konceptualny z Baz Danych "Centralny system zarz dzania salami na AGH"

Wykªad 6: Model logitowy

Instalacja programu. Omówienie programu. Jesteś tu: Bossa.pl

Wojewódzki Konkurs Matematyczny

Lekcja 12 - POMOCNICY

Ekonometria Bayesowska

Teoretyczne Podstawy Informatyki

Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki.

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Analizy populacyjne, ªadunki atomowe

Projektowanie bazy danych

Strategia czy intuicja?

Bazy danych Podstawy teoretyczne

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Transkrypt:

Studia podyplomowe In»ynieria oprogramowania wspóªnansowane przez Uni Europejsk w ramach Europejskiego Funduszu Spoªecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarz dzania projektami w rmach informatycznych realizowany w ramach Programu Operacyjnego Kapitaª Ludzki Konstruowanie Baz Danych Relacyjny Model Danych I Antoni Lig za ligeza@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~ligeza http://home.agh.edu.pl/~ligeza/wiki

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 2 Poj cie atrybutu Dane reprezentowane w jakiejkolwiek formie, np. w pewnym pliku, arkuszu kalkulacyjnym, bazie danych, bazie wiedzy, itp. odnosz si zawsze do pewnego obiektu lub zbioru obiektów i charakteryzuj wybrane ich wªasno±ci b d ce przedmiotem zainteresowania. Dla danego zagadnienia, zazwyczaj na etapie projektu systemu informatycznego, dokonuje si wyboru tych wªasno±ci oraz stopnia szczegóªowo±ci ich reprezentacji. Do opisu wªasno±ci obiektów reprezentowanych w bazie danych wykorzystuje si wybrany zestaw atrybutów, a dla wyra»enia ich warto±ci z zadan dokªadno±ci okre±la si dziedziny atrybutów. W praktyce cz sto dziedzin atrybutu deniuje si poprzez podanie typu danych, rozmiaru pola, wi zów spójno±ci (lokalnych, np. reguªy poprawno±ci). Przez atrybut obiektu rozumie si pewn jego wªasno±, cech lub charakterystyk, pozwalaj c cz ±ciowo opisa ten obiekt. Przykªadami atrybutów mog by kolor, ksztaªt, waga, cena, wiek, marka, typ, numer seryjny, itp. Atrybuty przyjmuj warto±ci z okre±lonego zbioru (dziedziny), przy czym normalnie (cho milcz co) zakªada si,»e w danym momencie dla danego obiektu wybrany atrybut przyjmuje pojedyncz warto± ; co wi cej, przyjmuje si najcz ±ciej,»e jest to warto± atomiczna, tzn. taka, która traktowana jest jako pojedynczy symbol i nie jest dalej analizowana po k tem jej struktury wewn trznej, zawarto±ci, elementów skªadowych, itd. Wymaganie co do atomicznego charakteru warto±ci atrybutów stanowi jeden z podstawowych kanonów relacyjnych baz danych; w bardziej zaawansowanych modelach mo»e ono by jednak osªabione, poprzez dopuszczenie warto±ci zªo»onych, takich jak zbiory, przedziaªy, czy nawet struktury. Wymaganie atomicznego charakter warto±ci atrybutów uwarunkowane jest d»eniem do maksymalnej przejrzysto±ci modelu relacyjnych baz danych i jego zgodno±ci z teori, a przede wszystkim d»eniem do uzyskania du»ej efektywno i operacji algebraicznych.

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 3 Poj cie atrybutu zagadnienia formalne Z matematycznego punktu widzenia atrybut jest funkcj a wi c pewnego rodzaju odwzorowniem, które ka»demu obiektowi przypisuje pewn warto± cechy któr ten atrybut deniuje. Denicja 1 Niech bedzie dany pewnien zbiór D i zwany dziedzin. Attrybutem A i o dziedzinie D i okre±lonym na zbiorze obiektów E nazywamy dowoln funkcj postaci: A i : E D i. Uwaga: z denicji poj cia funcji wynika,»e je»eli A i (e j ) = d 1 ji oraz A i (e j ) = d 2 ji to d1 ji = d 2 j2 ; dla danego obiektu atrybut mo»e przyjmowa tylko jedn warto±! Warto±c ta mo»e powtarza si dla wielu ró»nych obiektów (s one wtedy nierozró»nialne z punktu widzenia warto±ci tego atrybutu). Niech: E = {e 1, e 2,..., e m } oznacza zbiór m rozwa»anych obiektów (encji), A = {A 1, A 2,..., A n } oznacza zbiór n atrybutów reprezentuj cych wybrane wªasno±ci obiektów ze zbioru E, D 1, D 2,..., D n oznacza dziedziny powy»szych atrybutów. Zapis warto±ci atrybutu dla wybranego obiektu przybiera form : Uwaga: zapis postaci: A i (e j ) = d ji, (1) A i = d j nie mówi dla jakiego obiektu okre±lono warto± atrybutu A j ; jest on stosowany jako selektor (warunek logiczny), który deniuje (wybiera) pewien podzbiór E ij zbioru obiektów E, dla których ten warunek jest speªniony; matematycznie: E ij = {e E: A i (e) = d j }.

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 4 Warto±ci i dziedziny atrybutów Ka»dy atrybut przyjmuje warto±ci z okre±lonego zbioru, zadanego jawnie lub domy±lnie, stanowi cego jego dziedzin. Przyjmijmy nast puj ce standardowe oznaczenia: A = {A 1, A 2,..., A n } ustalony zbiór atrybutów, D 1, D 2,..., D n ustalony zbiór dziedzin tych atrybutów. Z ka»dym atrybutem A i A zwi zana jest dziedzina D i, i = 1, 2,..., n. Dziedzina atrybutu mo»e by zadana jawnie, np. poprzez wyliczenie elementów w postaci sko«czonego zbioru (ekstensjonalnie), lub mo»e by zadana niejawnie w przypadku trudno±ci wyliczenia wszystkich potencjalnych elementów tej dziedziny. Przykªadem pierwszej dziedziny mo»e by zbiór warto±ci atrybutu dzie«_tygodnia w postaci {poniedziaªek, wtorek, ±roda, czwartek, pi tek, sobota, niedziela}. Przykªadem drugiej dziedziny mo»e by zbiór warto±ci atrybutu nazwisko trudno tutaj wyliczy wszystkie mo»liwe napisy, które mogªyby by uznane za nazwiska; z drugiej strony, przyj cie za dziedzin tego atrybutu zbioru napisów o ograniczonej dªugo±ci maksymalnej dopuszcza napisy typu Aaaaa czy xyz, które trudno uzna za realne nazwiska. W takiej sytuacji dziedzin zadaje si zazwyczaj cz ±ciowo, poprzez okre±lenie typu i rozmiaru pola, oraz ewentualnie reguª poprawno±ci. Dany atrybut dla danego obiektu mo»e przyjmowa w danej chwili czasu pojedyncz warto± mówimy tutaj o funkcyjnym charakterze zale»no±ci warto±ci atrybutu od wybranych parametrów (obiektu, chwili czasu, ewentualnie dodatkowych czynników). Dobrymi przykªadami warto±ci atrybutów s np. warto±ci zmiennych opisuj cych stan i zachowanie si ukªadów zycznych, precyzyjne dane pomiarowe, warto±ci wielko±ci zycznych, takich jak temperatura, pr dko±, napi cie, nat»enie, itp. Natomiast cz sto nie maj tego charakteru gromadzone ª cznie dane pochodz ce z pewnych obserwacji, np. warto±ci charakteryzuj ce objawy wyst puj ce ª cznie u chorego jak {gor czka, duszno±ci, bóle, wysypka}, czy te» nieformalne opisy tekstowe.

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 5 Rodzaje dziedzin Dziedziny nominalne i cz ±ciowo uporz dkowane Dziedzina atrybutu mo»e tworzy pewn struktur ; typowe z nich to: dziedziny binarne dziedzina taka zawiera dokªadnie dwa elementy, np. 0 i 1 lub okre±lenia tak oraz nie; dodatkowo, mo»e by narzucona relacja porz dkuj ca te elementy, np. 0 1, dziedziny trójwarto±ciowe dziedzina taka zawiera dokªadnie trzy elementy, np. {tak, nie, brak_danych}, {TRUE, FALSE, NULL} lub {, 0, +}; mo»e by okre±lona relacja porz dku, np. 0 +, dziedziny nominalne (nieuporz dkowane) s to sko«czone (lub rzadziej niesko«czone) zbiory nazw, które nie s powi zane ze sob»adn relacj porz dkuj c ; typowymi przykªadami mog by np. zbiory dopuszczalnych kolorów, ksztaªtów, itp.; zbiory takie mo»na jednak porz dkowa leksykogracznie, dziedziny cz ±ciowo uporz dkowane podobnie jak wy»ej, zbiory sko«czone lub niesko«czone z relacj cz ±ciowego porz dku takie dziedziny wyst puj stosunkowo rzadko; przykªadem mo»e by zbiór warto±ci mieszanych typu {list_zwykªy, list_ekspresowy, list_polecony, paczka_zwykªa, paczka_warto±ciowa, przesyªka_kurierska} stanowi - cych warto±ci atrybutu rodzaj_przesyªki z cz ±ciowym porz dkiem (wzgl dem czasu dostarczenia) ustalonym przez relacj list_zwykªy list_ekspresowy, list_ekspresowy przesyªka_kurierska, list_polecony list_ekspresowy, list_ekspresowy przesyªka_kurierska, dziedziny tworz ce struktur kraty dziedziny takie wraz z wprowadzon relacj cz ±ciowego porz dku tworz struktur kraty; typowym przykªadem mog by specykacje typów,

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 6 Rodzaje dziedzin Dziedziny uporz dkowane dziedziny uporz dkowane sko«czone lub niesko«czone zbiory warto±ci uporz dkowanych (liniowo), np. {nb,nm,ns,z,ps,pm,pb}, gdzie nb du»y ujemny, nm ±redni ujemny, ns maªy ujemny, z okoªo zera, ps maªy dodatni, pm ±redni dodatni, pb du»y dodatni, z uporz dkowaniem np nm ns z ps pm pb; mo»e to by te» pewien zbiór napisów (imion, nazwisk, nazw wªasnych) z relacj porz dku alfabetycznego; analogiczny charakter ma zbiór ocen! dziedziny liczbowe ze wzgl du na liczne zastosowania i specyczny charakter wyró»niono je jako osobny rodzaj, cho w istocie nale» do klasy zbiorów uporz dkowanych wyró»nia je jednak okre±lona arytmetyka pozwalaj ca realizowa operacje obliczeniowe, w tym wszelkiego rodzaju przeliczenia, obliczanie warto±ci funkcji, obliczanie funkcji sumarycznych (takich jak: suma, ±rednia, wariancja, odchylenie standardowe, itp.); przykªady obejmuj dowolne podzbiory zbioru liczb naturalnych, caªkowitych, czy rzeczywistych, a tak»e daty i czas, liczby zapisane w innym ni» dziesi tny ukªadzie pozycyjnym, walut, procenty, itp. Cz sto spotykane typy danych to: bajt, liczba caªkowita (krótka, dªuga), liczba rzeczywista (pojedynczej, podwójnej precyzji), data, waluta, procenty Dla dziedzin tego typu istnieje zwykle mo»liwo± konwersji typu.

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 7 Inne typy danych Dane specjalizowane nie maj charakteru atomicznego, a ich zapis i interpretacja odbywa si przy pomocy specjalnych narz dzi. Ich przetwarzanie wymaga znajomo±ci strutury oraz specjalizowanego oprogramowania, np.: dane typu tekstowego mog zawiera dowolne pliki tekstowe; w bazach danych okre±la si je jako tzw. pola typu memo, przy czym nie wykonuje si na nich»adnych operacji, poza obróbk za pomoc edytora tekstu, dane typu d¹wi k zapisywane s w postaci specjalnych plików, w bazach danych jedyne ich zastosowanie polega na odtwarzaniu nagranej sekwencji; specjalistyczna obróbka mo»liwa jest przy zastosowaniu odpowiednich narz dzi, przy czym mo»e ona mie na celu np. rozpoznanie mowy i przetªumaczenie do postaci zapisu w pewnym j zyku symbolicznym, albo np. rozpoznanie osoby na podstawie jej wypowiedzi, dane typu obraz zapisywane s w postaci specjalnych plików w okre±lonym formacie, ich zastosowanie polega na odtwarzaniu (prezentacji) obrazu; specjalistyczna obróbka mo»liwa jest przy zastosowaniu odpowiednich narz dzi, przy czym mo»e ona mie na celu analiz i rozpoznawanie obrazu, porównywanie obrazów, itp. (Istniej specjalizowane bazy danych, w których mo»liwe jest wyszukiwanie na podstawie wzorca), dane typu sekwencja wideo podobie jak obrazy, dane typu hyperª cze umo»liwiaj uruchomienie usªugi sieciowej, wiedza jako dane wiedza, o ile stanowi przedmiot dalszej analizy czy przetwarzania (na wy»szym poziomie), mo»e równie» stanowi dane wyj±ciowe dla tego procesu; przykªadem mog by zbiory reguª lub programy logiczne, których wªasno±ci, s przedmiotem dalszej analizy. Baza danych zawieraj ca zbiory procedur mo»e te» by wykorzystywana do wspomagania lub automatycznej syntezy programów w oparciu o dobór istniej cych komponentów o podanych specykacjach.

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 8

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 9 Przykªadowe wªasno±ci pól: ACCESS W systemie ACCESS mo»na zdeniowa nast puj ce wªasno±ci pól tabeli: Rozmiar pola okre±la maksymalny rozmiar danych przechowywanych w polu (tekst i liczba), Nowe warto±ci tylko dla autonumer; mo»na wybra generowanie przyrostowe lub losowe, Format deniuje szablon wy±wietlania zawarto±ci danego pola, Miejsca dziesi tne deniuje ilo± miejsc po przecinku (liczby), Maska wprowadzania deniuje szablon dla wprowadzania danych, Tytuª pozwala poda etykiet kolumny tabeli, Warto± domy±lna pozwala zdeniowa standardow warto± wprowadzan automatycznie, Reguªa poprawno±ci deniuje warunek, jaki musz speªnia wszystkie warto±ci w danym polu, Komunikat o bª dzie pozwala zdeniowa tekst wy±wietlany przy naruszeniu reguªy poprawno±ci, Wymagane okre±la czy dane pole musi zosta wypeªnione, czy te» mo»e pozosta puste, Zerowa dªugo± dozwolona pozwala zapisa w polu ªa«cuch zerowej dªugo±ci (zamienia puste pola tekstowe na ªa«cuchy zerowej dªugo±ci), Indeksowane pozwala wyspecykowa» danie indeksowania pola (mo»liwe jest indeksowanie z powtórzeniami lub bez), Odno±nik pozwala wybra typ formantu (dla typów tekst, liczba, logiczne) jako list, pole wyboru, lub list rozwijaln (pole kombi) (osi galne przez zakªadk ; mo»e by tworzone przy pomocy kreatora).

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 10 Dla pól tekstowych: Format pola: ACCESS <Szablon>;<String zerowej dªugo±ci>;<null> <Szablon> sekcja deniuj ca sposób wyprowadzania tekstu, <String zerowej dªugo±ci> - sekcja deniuj ca co zostanie wyprowadzone w przypadku, gdy pole zawiera string zerowej dªugo±ci (""), <Null> sekcja deniuj ca co zostanie wyprowadzone w przypadku, gdy pole zawiera warto± Null. Na przykªad: @;"Brak telefonu"[czerwony];"telefon nieznany"[niebieski] spowoduje wypisanie numeru telefonu zawartego w polu i odpowiednich komunikatów w przypadku jego braku lub nieznajomo±ci. Dla liczb obowi zuje format: <Szablon dodatnich>;<szablon ujemnych>;<szablon zera>;<null> <Szablon dodatnich> deniuje sposób wyprowadzania liczb dodatnich, <Szablon ujemnych> deniuje sposób wyprowadzania liczb ujemnych, <Szablon zera> deniuje, co b dzie wypisane gdy w polu jest warto± zero, <Null> deniuje, co b dzie wypisane gdy pole jest puste. Na przykªad: 0,00;"Ujemna cena!"[czerwony];"zero"[zielony];"brak"[niebieski] wy±wietli cen z dokªadno±ci do dwóch miejsc po przecinku, oraz wskazane komunikaty w sytuacjach wyj tkowych.

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 11 Format danych: ACCESS Znaczenie symboli "TEKST" wy±wietla podany w cudzysªowach tekst, (spacja) wy±wietla spacj,! wymusza lewostronne wyrównanie danych w polu, wypeªnia wole pole podanym znakiem, \ powoduje wy±wietlenie nast puj cego po nim znaku, [kolor] powoduje wy±wietlanie zawarto±ci pola w zadanym kolorze (Black, Blue, Green, Cyan, Red, Magenta, Yellow, White),, separator cz ±ci dziesi tnej, 0 cyfra lub zero; wyst pienie obowi zkowe, # cyfra lub spacja, % wy±wietla liczb w postaci procentu, E-, e-, E+, e+ notacja eksponencjalna (dla liczb), @ caªy tekst, pojedynczy znak lub spacja, & pojedynczy znak lub nic, > powoduje wypisanie tekstu du»ymi literami, < powoduje wypisanie tekstu maªymi literami, Dla typu data istnieje szereg symboli specjalnych (vide: Help).

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 12 Maska wprowadzania: ACCESS Schemat i przykªady masek Maska wprowadzania stanowi szablon i ltr u»ytczny przy wprowadzaniu danych do pola; realizuje równie» proste transformacje. Maska zapewnia elementarna kontrol poprawno±ci wprowadzanych danych. Schemat maski wprowadzania jest nast puj cy: <Szablon maski>;<przechowanie znaku>;<znak maski> <Szablon maski> deniuje posta maski, <Przechowanie znaku> 0 oznacza,»e znaki maski maj by przechowywane w tabeli; 1 oznacza,»e znaki maski nie b d przechowywane w tabeli (standardowo 1), <Znak maski> znak reprezentuj cy w masce pojedynczy symbol (standardowo _. Na przykªad, dla przechowywania numerów ISBN mo» posªu»y si mask : ISBN 00\-00000\-00\-0;1;\_ a dla numerów telefonów mo»na posªu»y si mask : (9\-99) 000\-00\-00!;0;\_ Maska wprowadzania mo»e peªni rol (i) szablonu, (ii) ltru poprawno±ci oraz (iii) by zastosowana do przeksztaªcania (formatowania) wprowadzanych symboli. Typowe maski wprowadzania dogodnie jest tworzy przy wykorzystaniu Kreatora masek.

Konstruowanie baz danych: Relacyjny model danych I 13 Maska wprowadzania: ACCESS Znaczenie symboli u»ywanych w maskach wprowadzania: 0 cyfra, pozycja wymagana, 9 cyfra lub spacja, pozycja nie wymagana, # cyfra lub spacja, pozycja nie wymagana (puste miejsca konwertowane na spacje, dozwolone + i -), L litera, pozycja wymagana,? litera, pozycja opcjonalna, A litera lub cyfra, pozycja wymagana, a litera lub cyfra, pozycja opcjonalna, & dowolny znak lub spacja, pozycja wymagana, C dowolny znak lub spacja, pozycja opcjonalna,! wy±wietlanie znaków od prawej do lewej, Password Hasªo powoduje utajnienie wprowadzanych znakó (s zast pione ), > powoduje,»e wprowadzane za tym symbolem znaki b d konwertowane na du»e, < powoduje,»e wprowadzane za tym symbolem znaki b d konwertowane na maªe,.,:;-/ znak dziesi tny, separatory tysi cy, daty i czasu; zale»ne od ustawie«w Panelu sterowania, \ literalne cytowanie nast pnego znaku.