Bazy danych wykład drugi. Konrad Zdanowski

Podobne dokumenty
Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki

RBD Relacyjne Bazy Danych Więzy realcji

1 Wstęp do modelu relacyjnego

Bazy danych 2. Algebra relacji Zależności funkcyjne

Plan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta.

Bazy danych. Algebra relacji

RBD Relacyjne Bazy Danych

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

Model relacyjny. Wykład II

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

Bazy danych wykład dwunasty. dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL 1 / 36

Model relacyjny. Wykład II

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

Relacyjny model danych

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

Relacyjny model danych. Relacyjny model danych

Bazy danych 2. Relacyjny model baz danych

Tadeusz Pankowski Relacyjne bazy danych. są podstawą zachodniej cywilizacji

Algebra relacji - rozwiązania zadań. Zadania

Technologie baz danych

Relacyjny model danych

Pojęcie zależności funkcyjnej

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

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

Systemy baz danych. Notatki z wykładu

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Operacja Teta-złączenia. v1 v1 Θ v2

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

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

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

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania

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

Wykład 2. Relacyjny model danych

Automatyzacja Ćwicz. 2 Teoria mnogości i algebra logiki Akademia Morska w Szczecinie - Wydział Inżynieryjno-Ekonomiczny Transportu

Autor: Joanna Karwowska

Projektowanie relacyjnych baz danych

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

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA

Bazy danych wykład trzeci. Konrad Zdanowski

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

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

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

Cel normalizacji. Tadeusz Pankowski

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

Autor: Joanna Karwowska

Informatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty

Teoretyczne podstawy informatyki

Projektowanie Systemów Informacyjnych

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych. Informacje podstawowe

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO

Zależności funkcyjne

Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /14

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

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ETAPY PRZETWARZANIA ZAPYTANIA OPTYMALIZACJA ZAPYTAŃ

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia

BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń. P. F. Góra

Tadeusz Pankowski Definicja. Definicja

a) Zapisz wynik działania powyższego algorytmu dla słów ARKA i MOTOR...

Bazy danych i usługi sieciowe

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

Projektowanie baz danych

SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL

Relacyjne systemy baz danych i język SQL

Model relacyjny bazy danych

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Technologie baz danych

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE

R n jako przestrzeń afiniczna



Wektory. Algebra. Aleksander Denisiuk. Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi Gdańsk

DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.

Aspekty aktywne baz danych

Bazy danych w sterowaniu

Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski.

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

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Podstawy języka SQL. standardy SQL formułowanie zapytań operacje na strukturach danych manipulowanie danymi. Bazy danych s.5-1

1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10:

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

Teoretyczne podstawy informatyki

Robert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Teoretyczne podstawy informatyki

Normalizacja. Pojęcie klucza. Cel normalizacji

Wprowadzenie do baz danych

RACHUNEK ZBIORÓW 5 RELACJE

Pierwsza postać normalna

Bazy danych 6. Przykłady

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

1. Przykładowe pytania z SQL

Transkrypt:

Algebra relacji - przypomnienie Niech R(A 1,..., A k ) i S(B 1,..., B n ) relacje. Podstawowe operacje na relacjach: operacje teoriomnogościowe: suma R S, iloczyn R S, różnica R \ S, iloczyn kartezjański R S, rzutowania π Ai1,...,A ik (R), przemianowanie ρ T (C1,...,C k )(R). selekcja σ W (R), gdzie σ warunek.

Algebra relacji - przypomnienie Niech R(A 1,..., A k ) i S(B 1,..., B n ) relacje. złaczenie (naturalne) R S, złaczenie warunkowe (theta) R W S, Uwaga. Złaczenie warunkowe tworzymy przez wybranie z iloczynu kartezjańskiego relacji tych krotek, które spełaniaja warunek W. Wynikowa relacja ma inny schemat niż przy zwykłym złaczeniu.

Algebra relacji - przykład Niech R(mama, dziecko) = mama dziecko Ala Ela Ela Jan Ola null Złaczenie R S to mama dziecko tata Ala Ela Jan Ela Jan Adam Ela Jan Marian S(tata, dziecko) = tata dziecko Jan Ela Adam Jan Marian null Marian Jan Iloczyn kartezjański R S ma 12 krotek i cztery atrybuty: R.mama, R.dziecko, S.tata, S.dziecko.

Algebra relacji - przykład Złaczenie warunkowe R W S, dla warunku W=(R.dziecko= Ela or S.tata= Adam ), daje R.mama R.dziecko S.tata S.dziecko Ala Ela Jan Ela Ala Ela Adam Jan Ala Ela Marian null Ala Ela Marian Jan Ala Ela Adam Jan Ela Jan Adam Jan Ola null Adam Jan

Algebra relacji - przykład Niech Q relacja z poprzedniego przykładu, Q = R W S, dla W = (R.dziecko = Ela or S.tata = Adam ). Rozpatrzmy σ B= Ela and not C = Jan (ρ T (A,B,C) (π R.mama,R.dziecko,S.tata (Q))). A B C Ala Ela Adam Ala Ela Marian Ala Ela Marian Ala Ela Adam

Więzy w algebrze relacji W algebrze relacji możemy wyrażać ograniczenia, które chcemy nałożyć na relacje. Warunki te będa nam towarzyszyć później podczas projektowania schematu bazy danych.

Więzy w algebrze relacji Napis R = wyraża, że relacja R nie zawiera krotek. Napis R S wyraża, że każda krotka z R znajduje się też w S. Fakt. R S wtedy i tylko wtedy, gdy R \ S =.

Więzy integralności referencyjnej Więzy integralności referencyjnej wyrażaja, że wartość, która przyjmuje pewien atrybut danej relacji musi pojawić się też jako wartość innego atrybutu w innej relacji. Warunek taki możemy opisać jako π A (R) π B (S). Bardziej ogólnie możemy wyrażać zawieranie pomiędzy zbiorami atrybutów: π A,B,C (R) π D,E,F (S).

Więzy integralności referencyjnej Każdy pracownik otrzymuje pensję: π pesel (Pracownicy) π pesel (Pensje). Każdy ksiażka ma autora, który występuje w relacji Pisarze: π nazwisko_autora (Ksiazki) π nazwisko (Pisarze).

Więzy zależności funkcyjnej Więzy zależności funkcyjnej wyrażaja, że wartość danej grupy atrybutów jest jednoznacznie wyznaczona przez inne atrybuty. Przykłady: Np. numer pesel wyznacza jednoznacznie inne atrybuty osoby. Atrybut wiek zależy od daty urodzenia i aktualnej daty.

Więzy zależności funkcyjnej Niech R(A, B, C) będzie dana relacja. Jeśli wartość C zależy funkcyjnie od A i B, to możemy wyrazić to następujaco: σ S.A=R.A S.B=R.B S.C R.C (R ρ S (R)) =. Jeżeli R1 i R2 to nazwy relacji R oraz C jest zależy funkcyjnie od A i B, to możemy wyraźić to jako σ R1.A=R2.A R1.B=R2.B R1.C R2.C (R1 R2) =.

Więzy klucza Więzy klucza wyrażaja, że wartość danej grupy atrybutów nie możemy być taka sama w dwóch różnych krotkach relacji. Przykłady: Np. nie ma dwóch różnych osób, które maja ten sam numer pesel. Przy danej ulicy nie ma dwóch domów o tych samych numerach.

Więzy klucza Niech R(A, B, C) będzie dana relacja. Więzy klucza dla atrybutu C możemy wyrazić następujaco: σ S.C=R.C (S.A R.A S.B R.B) (R ρ S (R)) =. Jeżeli R1 R2 to nazwy relacji R oraz C jest kluczem to możemy to wyrażić jako σ R1.C=R2.C (R1.A R2.A R1.B R2.B) (R1 R2) =. Jeżeli kluczem jest para atrybutów B i C to możemy to wyrazić jako: σ R1.B=R2.B R1.C=R2.C R1.A R2.A (R1 R2) =.

Więzy dziedziny Więzy dziedziny wyrażaja ograniczenia wartości atrybutów. Np. osoba może mieć tylko płeć mężczyzna lub kobieta : σ plec K plec M (Osoby). Wiek osoby nie może przekroczyć 150 lat: σ wiek 150 (Osoby).

Koniec