Transformacja modelu pojęciowego. do logicznego

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

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE

PODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego

Model relacyjny. Wykład II

Wykład 2. Relacyjny model danych

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

Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych

1 Wstęp do modelu relacyjnego

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

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

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

1 Projektowanie systemu informatycznego

Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski

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

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Model relacyjny bazy danych

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

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

Tworzenie tabel. Bazy danych - laboratorium, Hanna Kleban 1

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Model relacyjny. Wykład II

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Technologia informacyjna

Autor: Joanna Karwowska

Technologie baz danych

Bazy danych TERMINOLOGIA

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

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu:

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

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

mail: strona: konsultacje: na stronie (po wcześniejszym umówieniu drogą mailową)

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

Bazy danych - wykład wstępny

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

D D L S Q L. Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia?

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

FUNKCJE SZBD. ZSE - Systemy baz danych 1

Wykład 4. SQL praca z tabelami 1

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

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

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

Baza danych. Modele danych

Wprowadzenie do baz danych

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

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz

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

Bazy danych. Wykład III Tabele. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1

Bazy danych. Algebra relacji

PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

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

Wykład 8. SQL praca z tabelami 5

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

Projektowanie bazy danych

WYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych

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

Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

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

SQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop Spis treści

SQL Server i T-SQL w mgnieniu oka : opanuj język zapytań w 10 minut dziennie / Ben Forta. Gliwice, Spis treści

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

- Przedmiot kończy się egzaminem - Egzamin ma formę testu teoretycznego

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia

Projektowanie baz danych

Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające)

Bazy danych Ćwiczenia projektowe

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów

Normalizacja baz danych

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Technologie baz danych

1 Instalowanie i uaktualnianie serwera SQL Server

BAZY DANYCH Podstawowe pojęcia

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki

Modelowanie konceptualne model EER

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych

Optymalizacja poleceń SQL Metody dostępu do danych

Dr Michał Tanaś(

Projektowanie relacyjnych baz danych

2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base

Systemy OLAP II. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska

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

Technologia informacyjna (IT - Information Technology) dziedzina wiedzy obejmująca:

Bazy danych i usługi sieciowe

Aspekty aktywne baz danych

Baza danych. Baza danych to:

BAZY DANYCH. Wykład 1: Wprowadzenie do baz danych. Marcin Czajkowski. Przygotowanie wykładu: Małgorzata Krętowska

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

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

Związki pomiędzy tabelami

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Transkrypt:

Transformacja modelu pojęciowego do logicznego

Plan wykładu 1. Modelowanie logiczne 2. Transformacja modelu pojęciowego do logicznego Transformacja własności Transformacja związków Transformacja hierarchii Dodatkowe obiekty i techniki 3. Podsumowanie 4. Źródła

Modelowanie logiczne Jest realizowane przez projektantów na bazie specyfikacji wymagań i modelu pojęciowego. Powiązany ze ściśle określonym modelem bazy danych, a często z konkretną jej implementacją. Określa struktury modelu danych, nie zaś struktury fizyczne.

Efekty modelowania logicznego Efektem modelowania logicznego będzie szczegółowa dokumentacja zawierająca: tabele ograniczenia integralności dodatkowe obiekty(perspektywy, indeksy, sekwencje, itp.) określenie użytkowników i ich uprawnień niektóre parametry fizyczne bazy danych

Terminologia Model relacyjny Model związków encji Relacyjna baza danych relacja encja tabela krotka instancja wiersz atrybut własność kolumna dziedzina dziedzina/typ dziedzina/typ schemat relacji - struktura tabeli - - schemat

Zalecenia Efektem modelowania logicznego powinno być szczegółowe określenie struktur danych i obiektów pomocniczych. Należy zdecydować się na pełne wykorzystanie cech danego SZBD, lubtworzyć projekt łatwy do przeniesienia pomiędzy poszczególnymi SZBD. Należy stosować jednolite nazewnictwo,ułatwiające ewentualne przenoszenie bazy: nazwy zawierają wyłącznie litery, cyfry i znaki podkreślenia brak znaków diakrytycznych nazwy nie mogą różnic się jedynie wielkością liter nazwy nie powinny być zbyt długie należy unikać skrótów,jeżeli są konieczne stosuje się jedynie te powszechnie znane

Zalecenia c.d. tabele nazywane są w liczbie mnogiej, kolumny w pojedynczej stosuje się nazwy dla ograniczeń integralnościowych (np. dla kluczy głównych skrót od nazwy tabeli i angielskiego PRIMARYKEY -tabpk, dla kluczy obcych skróty nazw obu tabel i angielskiego FOREIGN KEY - tab1 tab2fk)

Transformacja modelu pojęciowego do logicznego encje tabele własności kolumny związki klucze obce lub tabele hierarchia encji jedna lub dwie lub trzy tabele

Transformacja własność- kolumna Własność kolumna typ własności typ występujący w wybranym SZBD obowiązkowość własności ograniczenie NOTNULL własność kluczowa klucz główny tabeli ograniczenia własności ograniczenia integralnościowe kolumn

Transformacja własność- kolumna - zalecenia Zasady poprawnej transformacji: kolejność kolumn w tabelach oszczędzająca pamięć i ograniczająca fragmentacje, np.: atrybuty obowiązkowe przed opcjonalnymi kolumny o stałej długości przed tymi o zmiennej długości dobór typów zapewniający poprawność i efektywność prezentacji, np.: typ CHAR stosowany wyłącznie dla łańcuchów o stałej długości wartości pieniężne wyrażane przez typy z możliwym określeniem skali (NUMBER, NUMERIC, DECIMAL)

Transformacja własność- kolumna - zalecenia jeżeli nie przewidziano własności kluczowej lub istniejąca nie spełnia wymagań, należy wprowadzić sztuczny klucz główny jeżeli wiemy, ze własność posiada niepowtarzalne wartości należy na jej bazie utworzyć klucz kandydujący kolumnę oograniczeniu UNIQUE

Transformacja związków związki klucze utworzenie kolumn nadanie ograniczeń czy wartość ma być obowiązkowa zgodne typy kluczy obcych i kluczy, na które wskazują pożądana zgodność nazw kluczy obcych i kluczy, na które wskazują związki tabele klucz główny stanowiący złożenie kluczy głównych tabeli powiązanych kolumny klucza głównego są jednocześnie dowiązaniami (kluczami obcymi) obligatoryjne uczestnictwo w związku NOT NULL dla klucza obcego

Transformacja zwiazków Związekunarny1:1 klucz obcy w tej samej tabeli. Związek unarny 1:M klucz obcy w tej samej tabeli. Związek unarny M:N tabela. Związek binarny 1:1 klucz obcy w jednej z tabel. Związek binarny 1:M klucz obcy w tabeli po stronie wiele. Związek binarny M:N tabela. Związek ternarny tabela.

Związek unarny 1:1 klucz obcy w tej samej tabeli Związek unarny 1:1

Związek unarny 1:N klucz obcy w tej samej tabeli Związek unarny 1:N

Związek unarny N:M tabela Związek unarny N:M

Związek binarny 1:1 Związek binarny 1:1 klucz obcy w jednej z tabel (po stronie obligatoryjnego udziału w związku lub po stronie tabeli o mniejszym rozmiarze dla związków dwustronnie opcjonalnych)

Związek binarny 1:N Związek binarny 1:M klucz obcy w tabeli po stronie wiele, NOT NULL dla obligatoryjnego udziału. Opcjonalność lub obowiązkowość związku po stronie jeden nie jest odwzorowywana w modelu relacyjnym

Związek binarny N:M Związek binarny N:M tabela (jej nazwa jest złączeniem nazw tabel pozostających w związku,klucze obce tworzą klucz główny)

Związek ternarny Związek ternarny tabela (klucze obce tworzą klucz główny)

Transformacja hierarchii Trzy metody modelowania logicznego hierarchii: utworzenie jednej tabeli o dodatkowej kolumnie opisującej typ, kolumny odróżniające podtypy są opcjonalne utworzenie oddzielnych tabel dla każdego podtypu utworzenie tabeli nadtypu z kolumnami wspólnymi dla wszystkich podtypów i dowiązaniami do podtypów,oraz tabel podtypów ze specyficznymi dla nich kolumnami Dla związków wzajemnie wykluczających się- w zależności od ww. wyboru: dla każdego podtypu odrębny klucz obcy przyjmujący opcjonalne wartości lub jeden klucz obcy i dodatkowy warunek wykluczenia (nałożony więzami CHECK)

Transformacja hierarchii 1

Transformacja hierarchii 2

Transformacja hierarchii 3

Transformacja dla związków wzajemnie wykluczających się1

Transformacja dla związków wzajemnie wykluczających się2

Indeksy Indeks bazy danych struktura(plik)kojarząca wartości klucza indeksowego (atrybutu, na który nałożono indeks) z fizycznym położeniem danych, służąca do przyspieszania przeszukiwania bazy danych. Zastosowanie: szybkie przeszukiwanie danych szybkie sortowanie danych optymalizacja zapytań efektywne wykonywanie złączeń Wady: spowolnienie aktualizacji

Rodzaje indeksów Wyróżniamy indeksy: proste (dla jednej kolumny) i złożone (dla wielu kolumn) drzewiaste,bitmapowe unikatowe,dopuszczające powtórzenia

Indeksy - zalecenia Indeksy drzewiaste tworzy się dla: kluczy głównych(często domyślnie) kolumn o unikatowych lub rzadko powtarzających się wartościach kolumn często występujących w warunkach zapytań i złączeń kolumn rzadko aktualizowanych kluczy obcych Indeksy bitmapowe tworzy się dla: dużych tabel(najczęściej w systemach analitycznych) kolumn o często powtarzających się wartościach(o niskiej kardynalności)

Klastry Klaster struktura umożliwiająca przechowywanie danych logicznie ze sobą powiązanych w fizycznej bliskości,nie widoczna dla użytkowników i aplikacji. Zastosowanie: Wady: przyspiesza czas dostępu do danych zmniejsza liczbę odczytanych bloków ogranicza zapotrzebowanie na przestrzeń dyskowa poprawia efektywność niektórych zapytań spowolnienie aktualizacji spowolnienie pełnego przeglądania tabeli

Klastry - rodzaje i zalecenia Rodzaje: indeksowe haszowe Klastry są stosowane dla tabel: często łączonych rzadko aktualizowanych o stosunkowo stałych rozmiarach rzadko przeglądanych w całości

Partycje Partycjonowanie tabel technika dzielenia bardzo dużych tabel na mniejsze fragmenty. Typy: zakresowe haszowe Zastosowanie: ułatwienie zarzadzania danymi efektywniejszy dostęp

Podsumowanie I Zasady i kroki obowiązujące w trakcie modelowania logicznego: zamiana obiektów pojęciowych na logiczne -powiązane z określonym SZBD stosowanie jednolitego i czytelnego schematu nazewnictwa dla tworzonych obiektów ustalenie kolejności kolumn tak by zaoszczędzić pamięć dobranie typów danych zapewniających poprawność i efektywność każda tabela bezwzględnie musi posiadać klucz główny,na klucze alternatywne należy nałożyć ograniczenie UNIQUE nałożenie więzów kluczy obcych nap owiązane tabele,ze stosowaniem ujednoliconych nazw i typów dla odpowiadających sobie kluczy

Podsumowanie II utworzenie dodatkowych tabel dla związków wiele do wielu realizacja podtypów i związków wzajemnie wykluczających się

Źródła W wykładzie wykorzystano materiały: Wykład dr inż. O.Siedlecka-Lamch http://www.ia.pw.edu.pl/~ttraczyk http://wazniak.mimuw.edu.pl/index.php?title=bazy_danych M. Lentner,Oracle9i Kompletnypodręcznik użytkownika, PJWSTK- W-wa, 2003 Stephens, Plew: Relacyjne bazy danych -projektowanie,robomatic2003 Garcia-Molina, Ullman, Widom: Implementacjasystemów bazdanych, WNT 2003