Strukturované metodologie

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Strukturované metodologie"

Transkript

1 Strukturované metodologie

2 Strukturovaný přístup aplikace má podobu hierarchie funkcí, která je realizována strukturovanými programy styl práce: AKCE OBJEKT

3 Entitně relační model (ERA) alternativní názvy: ERA, ERD, E R, ER model (schéma, diagram) množina pojmů sloužící k statickému popisu aplikace na konceptuální úrovni model popisující objekty, které nás zajímají, jejich vlastnosti a jejich vzájemné vztahy ERA diagram: grafický prostředek pro analýzu a zobrazení datového modelu systému

4 Základní prvky a symboly (notace) entitně relačního modelu 1. typy entit (entitní typy, entity types) množiny objektů stejného typu (např. ČTENÁŘ, KNIHA) entita: rozlišitelný a identifikovatelný objekt světa objektů existuje nezávisle a může být uvažován sám o sobě a) popsatelný objekt (odlišitelný od okolí) b) jednoznačně identifikovatelný objekt (objekty stejného typu musí být odlišitelné navzájem) znázornění: obdélník, název (podstatné jméno v jednotném čísle)

5 Základní prvky a symboly (notace) entitně relačního modelu 2 2. typy vztahů (relationship types) vztahy, do kterých mohou entity vstupovat (např. JSOU PŮJČENÉ) vztah: vazba mezi dvěma nebo více entitami znázornění: kosočtverec, čáry spojující související entity a vztahy, název (sloveso)

6 Základní prvky a symboly (notace) entitně relačního modelu 3 3. atributy (attributes) funkce přiřazující entitám či vztahům hodnotu, určující některou podstatnou vlastnost entity nebo vztahu (např. DATUM VÝPŮJČKY) atribut: vlastnost entity (taková vlastnost z množiny všech možných vlastností, která je společná co do výskytu každému výskytu entity nebo vztahu) doména: množina možných hodnot atributu znázornění: kružnice (ovál), název (podstatné jméno)

7 Základní prvky a symboly (notace) entitně relačního modelu 4 4. integritní omezení definování vlastností entit, vztahů a atributů, např. identifikační klíč (klíčová položka), datový typ, kardinalita vztahu Identifikátor (klíč) entity podtržení názvu atributu Pojmy atribut, entita a vztah jsou relativní jejich užití závisí na účelu, pro který ERA model tvoříme.

8 KNIHA AUTOR mohou být: dvě entity, entita atribut (autor jako atribut knihy), nebo atribut entita (kniha jako atribut autora) Příklad 1a [1]

9 KNIHA VÝPŮJČKA mohou být: dvě entity, entita atribut (výpůjčka jako atribut knihy), atribut entita (kniha jako atribut výpůjčky), entita vztah (výpůjčka jako vztah mezi knihou a nějakou další entitou např. ČTENÁŘ) Příklad 1b [1]

10 Nejčastější způsoby vyjádření ERA modelu Příklad: Vladimír Koutecký z Prahy 4 si 2. října 2007 půjčil na tři týdny Tajný deník Laury Palmerové (signatura A1586) a) lineární textový zápis E: ČTENÁŘ (Jméno, Adresa) KNIHA (Signatura, Název) R: VÝPŮJČKA (Datum, Lhůta)

11 Nejčastější způsoby vyjádření ERA b) grafické vyjádření [1] modelu 2

12 Nejčastější způsoby vyjádření ERA b) grafické vyjádření [1] modelu 3

13 Nejčastější způsoby vyjádření ERA b) grafické vyjádření [1] modelu 4

14 Integritní omezení v ERA modelu Vlastnosti entit: identifikační (klíčové) atributy ISA hierarchie funkční závislost Vlastnosti atributů: jméno datový typ identifikátor (klíčový) povinný (NOT NULL) unikátní (UNIQUE) vícehodnotový skupinový odvozený Vlastnosti vztahů: rozměr (stupeň) kardinalita (mohutnost) členství ve vztahu

15 Vlastnosti entit Každou entitu jednoznačně definujeme v prostoru (tj. rozsahem které objekty do entity patří a které už ne?) a v čase (tj. obdobím či událostí, po které je pro nás objekt součástí entity). Příklad: Entita ZÁKAZNÍK zahrnuje všechny osoby, které si od firmy koupily její výrobek v běžném a v uplynulém kalendářním roce a dále osoby, které mají výrobky firmy objednané (i když je ještě nekoupily). Identifikátor (klíčový atribut) atribut nebo množina atributů, jejichž hodnoty umožňují jednoznačně rozlišit jednotlivé entity navzájem

16 Vlastnosti entit 2 ISA hierarchie (alternativní názvy: nadtyp/podtyp, generalizace/specializace): entity nižší úrovně dědí atributy a sdílí identifikátor z entity nadřízené úrovně Příklad: Každý závodník má uvedeno jméno a stát, z nějž pochází. U motoristů se navíc uvádí kubatura motocyklu, u fotbalistů jejich úloha v týmu, u zápasníků hmotnost a u tenistů umístění na žebříčku ATP nebo WTA. [1]

17 Vlastnosti entit 2 Znázornění hierarchie v PowerDesigneru [1]

18 Vlastnosti entit 3 [1]

19 Vlastnosti entit 3 [1] Příklad: Funkční závislost atributů entity STUDENT

20 Vlastnosti entit 4 slabá (popisná) entita: entita existenčně nebo identifikačně závislá na jiné entitě (entitách) silná (regulární, kmenová, základní) entita: entita existující nezávisle na jiných entitách Příklad: ZBOŽÍ: silná entita OBJEDNÁVKA: slabá entita Zboží může existovat bez objednávky, objednávka bez zboží nikoli. Odstraníme-li nějaký výskyt (instanci) entity ZBOŽÍ (např. lednice CALEX 3500), je nutné odstranit i výskyty (instance) entity OBJEDNÁVKY, jež jsou na dané instanci existenčně závislé (tj. všechny objednávky lednice CALEX 3500).

21 Vlastnosti entit 5 Typy funkční závislosti entit: a) existenční závislost Prvky slabé entity závisí existenčně na prvcích jiné entity, tj. zrušíme-li výskyt entity, na níž je slabá entita závislá, zrušíme i existenci závislé entity. Existenční závislost vždy obsahuje povinné členství ve vztahu (entita, která je existenčně nezávislá, se povinně účastní v daném vztahu). b) identifikační závislost (též externí identifikace) Prvky slabé entity závisejí identifikačně na prvcích jiné entity tj. klíč slabé entity definujeme pomocí klíče jiné entity (přebíráme identifikátor/y z jiných entit). Vždy se jedná současně i o existenční závislost (entita, která je identifikačně nezávislá, má vždy povinné členství ve vztahu). Identifikační závislost je zesílením existenční závislosti. Vazební (asociativní) entita realizuje vazbu mezi entitami - využití: při dekompozici vztahů N:M na 1:N

22 Vlastnosti atributů Vícehodnotový atribut Příklad: Jedna kniha může být zařazena do více žánrových kategorií. KNIHA (Signatura, Název, Autor1, Autor2, Cena, Místo vydání, Vydavatel, Rok vydání, Žánr:Multi, ISBN) [1]

23 Vlastnosti atributů 2 Skupinový atribut Příklad: Údaje o knize tvoří skupina evidenčních informací, skupina vydavatelských informací a skupina obsahových informací. KNIHA (EVIDENČNÍ INFORMACE (Signatura, Autor, Cena), VYDAVATELSKÉ INFORMACE (Místo vydání, Vydavatel), OBSAHOVÉ INFORMACE (Název, Žánr)) [1]

24 Vlastnosti atributů 3 Odvozený (derived) atribut Příklad: Délku výpůjčky zjistíme odečtením data půjčení od data vrácení.

25 Vlastnosti vztahů vztahy určujeme mezi identifikátory (klíčovými atributy) entit kombinace rozměru, kardinality a typu členství ve vztahu (navzájem nezávislé) Rozměr (stupeň) vztahu (relationship degree) počet výskytů entit v jednotlivém výskytu vztahu unární (rekurzívní), binární (dvojčlenný, dvojkový, dvourozměrný), ternární (trojčlenný, trojkový, třírozměrný)... n-ární (n-rozměrný)

26 Unární (rekurzívní) vztah [1]

27 Binární vztah [1]

28 Ternární vztah [1]

29 Vlastnosti vztahů 2 Kardinalita (mohutnost, funkčnost) vztahu Určení počtu prvků nějakého vztahu kolik výskytů (instancí) jedné entity má vztah k výskytu druhé entity? a) písmena a číslice b) číslice a symboly c) šipky d) vraní stopa (crow s foot)

30 Vlastnosti vztahů 3 Členství ve vztahu Možnost (ne)existence výskytu partnerské entity (vyžaduje výskyt jedné entity výskyt druhé entity?) Členství (účast) ve vztahu (existenční závislost, úplnost) slovní vyjádření: povinné (obligatorní) X nepovinné totální (totalita) X parciální (parcialita) úplné X částečné mandatory X optional

31 Vlastnosti vztahů 4 Kombinované vyjádření kardinality a členství ve vztahu (min, max notace)

32 Normalizace Úprava modelu s cílem omezit redundanci a složitost Postup: rozdělení složitých entit, atributů a vztahů na jednodušší celky Omezení redundance: každý atribut se má v modelu vyskytovat jen jednou Omezení složitosti: každý atribut má být atomický (dále nedělitelný) každý atribut má být skalární (má obsahovat pouze jednu hodnotu) v každé entitě mají být jen atributy, které spolu těsně souvisejí

33 1. normální forma (1NF) Řešený problém: multizávislost každý atribut entity musí obsahovat pouze jeden údaj (hodnotu) jedna entita nesmí obsahovat násobná data (data ve vztahu 1 : N)

34 Řešení multizávislostí v entitách, které vícehodnotový atribut nejsou v 1NF Příklad: Entita ZÁPIS obsahuje údaje o studentech a předmětech, které si zapsali. Jeden student si může zapsat více předmětů. [1]

35 Řešení multizávislostí v entitách, které skupinový atribut nejsou v 1NF Příklad: Údaj o předmětu se skládá z jeho zkratky a z názvu v češtině a v angličtině. [1] Řešení: Přidání atributů (sloupců).

36 2. normální forma (2NF) Řešený problém: funkční závislost entity obsahují pouze takové atributy, které jsou funkčně (významově) závislé na celém identifikátoru (primárním klíči) entity

37 Řešení funkčních závislostí v entitách, které nejsou v 2NF Příklad: Evidence předmětů zapsaných jednotlivými studenty. Název ani zkratka předmětu nejsou funkčně závislé na ID studenta. [1] Řešení: Rozdělení dat do více entit.

38 3. normální forma (3NF) Řešený problém: tranzitivní závislost žádný neklíčový atribut entity nesmí být závislý na jiném neklíčovém atributu

39 Boyce Coddova normální forma (BCNF) Byla původní definicí 3NF je to vlastně variace 3NF podmínka pro 3NF (nezávislost atributů) musí platit i pro hodnoty uvnitř složeného klíče

40 4. normální forma (4NF) Řešený problém: vztahy uvnitř složeného primárního klíče pokud je v tabulce složený primární klíč, může se stát, že některé hodnoty tohoto klíče jsou na sobě nezávislé, ale tím, že spolu tvoří klíč, vzniká falešná souvislost mezi těmito hodnotami a nemohou existovat nezávisle na sobě, což není v souladu s modelovanou realitou

41 5. normální forma (5NF) Řešený problém: týká se primárních klíčů, které jsou tvořeny nejméně třemi atributy v případě, že mezi atributy v klíči existují párové cyklické závislosti, je třeba tyto závislosti extrahovat do samostatných tabulek, ale původní tabulku je v některých případech třeba zachovat Podrobněji k normalizaci např. viz [3]

42 Metodika tvorby ERA diagramu [1, 2] 1. Zvolte jednu primární entitu ze specifikace požadavků. 2. Určete atributy, jejichž hodnoty se mají pro tuto entitu zaznamenávat. Označte případné klíče (identifikátory) a vytvořte ukázková data. 3. Popište slovně navrženou entitu, její atributy a klíče. 4a. Prověřte funkční vztahy (závislosti) atributů a v případě potřeby entitu normalizujte. 4b. Prověřte atributy navržené entity (pokud možno ve spolupráci s uživatelem) a zjistěte, zda je třeba zaznamenávat informace o jednom či více atributech v nové samostatné entitě. 5. Je-li vhodné vytvořit další entitu, zakreslete ji do diagramu a vraťte se na krok Spojte entity vztahy, pokud tyto existují. Popište slovně vztahy mezi entitami z obou stran. 7a. Prověřte seznam atributů a určete, zda některé z nich potřebují být identifikovány prostřednictvím dvou (či více) entit. Pokud ano, umístěte atribut na příslušný vztah, který spojuje dané entity. 7b. Prověřte, zda v diagramu nemáte smyčky (kružnice), které mohou indikovat nadbytečné (odvozené) vztahy. Pokud je vztah skutečně redundantní, odstraňte ho. 8. Vytvořte ukázková data. 9. Předveďte navržený model (diagram i slovní popis) uživateli. Pokud je to třeba, upřesněte diagram.

43 Možné přístupy k tvorbě ERA diagramu 1. zdola nahoru (bottom-up) nejprve sestavíme seznam atributů, pak je seskupíme do entit 2. shora dolů (top-down) nejprve definujeme entity, pak je naplníme atributy Ukázky např. na:

44 Pravidla návrhu správných ERA diagramů Zobrazujeme pouze data a jejich vztahy, žádné procesy Každý atribut zobrazujeme pouze jednou cílem je strukturovat seznam atributů, nikoli např. znázorňovat propojení v relační databázi Zobrazujeme seskupení dat pro účely databáze, nikoli pro účely výstupů (kombinaci atributů z různých entit a případné duplicity realizují až pohledy formuláře nebo sestavy) Zobrazujeme pouze perzistentní (trvalé) datové objekty data, jež hodláme vygenerovat výpočty a agregacemi, nemodelujeme

45 Pravidla návrhu správných ERA diagramů 2 Zobrazujeme pouze nezbytně nutné vztahy, tj. ty, které k něčemu využijeme (např. k propojení v dotazu) nezobrazujeme: odvozené vztahy kruhové závislosti (smyčky) redundantní vztahy Příklad: Redundantní vztah STUDENT UČITEL: Entity mají být normalizované (např. atributy, mezi kterými je vztah 1 : N, nepatří do stejné entity) Pozor na tyto entity: entita bez atributů entita, která má pouze identifikátor a žádné další atributy entita, u níž nastane pouze jeden výskyt entita, která obsahuje atributy patřící jiným entitám (tzv. cizí atributy)

46 Strukturovaná čeština pro slovní ENTITY popis ERA diagramů Informační systém zaznamenává údaje o [název entity]. Pro každou [název entity] zaznamenáváme v informačním systému [názvy atributů].

47 ATRIBUTY Strukturovaná čeština pro slovní popis ERA diagramů 2 a) Atomické atributy Pro každou [název entity] bude existovat vždy jeden a pouze jeden [název atributu]. Hodnota [název atributu] se nebude dále členit (na dílčí údaje). Pro každou knihu bude vždy jeden a pouze jeden název. Hodnota názvu se nebude dále členit. b) Složené (skupinové) atributy Pro každou [název entity] budeme zaznamenávat [název atributu], který se skládá z x, y, z, (x, y, z) jsou součástmi [název atributu]. Pro každou knihu budeme zaznamenávat vydavatelské údaje, jež se skládají z názvu vydavatele, místa vydání a roku vydání. Název vydavatele, místo vydání a rok vydání jsou součástí vydavatelských údajů.

48 ATRIBUTY Strukturovaná čeština pro slovní popis ERA diagramů 3 c) Vícehodnotové atributy Pro každou [název entity] budeme zaznamenávat [název atributu]. Může být zaznamenán více než jeden [název atributu] pro každou [název entity]. Pro každou knihu zaznamenáváme autory. Může být zaznamenán více než jeden autor pro každou knihu. d) Odvozené atributy Pro každou [název entity] může existovat [název atributu], který bude odvozen z databáze. Pro každou knihu může existovat lhůta (počet dnů zapůjčení), která bude odvozena z databáze (odečet data výpůjčky od data vrácení).

49 KLÍČE Strukturovaná čeština pro slovní popis ERA diagramů 4 a) Jeden kandidát klíče (silná entita) Pro každou [název entity] budeme mít následující primární klíč: [název atributu]. Pro každou knihu budeme mít následující primární klíč: přírůstkové číslo. b) Více než jeden kandidátní klíč (silná entita) Pro každou [název entity] budeme mít následující kandidátní klíče: [názvy atributů]. Pro každou knihu budeme mít následující kandidátní klíče: přírůstkové číslo, signatura, ISBN.

50 KLÍČE Strukturovaná čeština pro slovní popis ERA diagramů 5 c) Žádní kandidáti klíče (slabá entita) Pro žádnou [název entity1] nepředpokládáme, že by kterýkoli z atributů byl dostatečně unikátní, aby identifikoval individuální [název entity1] bez doplňujícího odkazu na [název entity2], vlastnickou silnou entitu. Pro žádnou rezervaci nepředpokládáme, že by kterýkoli z atributů byl natolik unikátní, aby identifikoval individuální rezervaci bez doplňujícího odkazu na knihu, vlastnickou entitu.

51 KLÍČE Strukturovaná čeština pro slovní popis ERA diagramů 6 d) Žádní kandidáti klíče (vazební entita) Pro žádnou [název vztahové entity] nepředpokládáme, že by kterýkoli z atributů byl dostatečně unikátní, aby identifikoval individuální [název vztahové entity] bez doplňujícího odkazu na [název entity2], vlastnickou entitu. Pro žádnou výpůjčku nepředpokládáme, že by kterýkoli z atributů byl natolik unikátní, aby identifikoval individuální výpůjčku bez doplňujícího odkazu na knihu a čtenáře, vlastnické entity.

52 VZTAHY Strukturovaná čeština pro slovní popis ERA diagramů 7 [název entity1] [název vztahu aktivum] [název entity2] a [název entity2] [název vztahu pasivum] [název entity1] Čtenáři si půjčují knihy a knihy jsou půjčovány čtenáři. nebo Čtenář si půjčuje knihy a kniha se půjčuje čtenářům

53 VZTAHY Strukturovaná čeština pro slovní popis ERA diagramů 8 kardinalita:

54 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah jedna jedna ve vztahu Čtenář si může půjčit pouze jednu knihu, nemusí si půjčit žádnou knihu. Kniha může být půjčena pouze jednomu čtenáři, nemusí být půjčena žádnému čtenáři. Čtenář si musí půjčit jednu a právě jednu knihu. Kniha může být půjčena pouze jednomu čtenáři, nemusí být půjčena žádnému čtenáři.

55 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah jedna jedna ve vztahu 2 Čtenář si musí půjčit jednu a právě jednu knihu. Kniha musí být půjčena jednomu a právě jednomu čtenáři. Čtenář si může půjčit pouze jednu knihu, nemusí si půjčit žádnou knihu. Kniha musí být půjčena jednomu a právě jednomu čtenáři.

56 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah jedna více ve vztahu 3

57 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah jedna více ve vztahu 4

58 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah jedna více ve vztahu 5

59 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah jedna více ve vztahu 6

60 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah více více ve vztahu 7

61 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah více více ve vztahu 8

62 Slovní vyjádření kardinality a členství vztah více více ve vztahu 9

63 Diagram datových toků (DFD) DFD data flow diagram grafický prostředek návrhu a zobrazení funkčního modelu systému funkční model: pohled na realitu jako na souhrn neustále vznikajících různých událostí popis procesů a jejich návazností popis procesů transformace informace a jejich vzájemných vztahů

64 Událost stimul reakce událost: to, co nastane a systém na to musí reagovat stimul, který spouští zpracování uvnitř systému typy událostí: příchod dat do systému z okolí (např. zápis nového studenta) událost spojená s časem (např. týdenní kontrola prošlých výpůjčních lhůt) řídící událost (vyžádání reakce řídícím prvkem vně systému např. výkaz práce na daném úkolu) stimul: datový tok sděluje systému, že událost nastala reakce: výstupní datový tok do okolí uložení dat v systému

65 jedna událost jedna reakce (proces) jedna událost různé reakce (procesy) více událostí stejná reakce (proces) Typy reakcí na událost

66 Základní prvky a symboly (notace) diagramů datových toků [1]

67 Základní prvky a symboly (notace) diagramů datových toků 2

68 Hierarchický princip tvorby DFD (top-down) [1]

69 Kontextový diagram lidé, organizace, systémy, které s modelovaným systémem komunikují data, která systém dostává z okolí a která musí zpracovat data, která systém produkuje datastory sdílené systémem a terminátory (zdroj nebo místo určení dat mimo systém) seznam událostí, na které musí systém reagovat

70 Doporučený postup tvorby DFD 1. vytvořit kontextový diagram 2. sestavit seznam událostí 3. pro každou událost vytvořit proces (proces = reakce na událost) 4. každý proces pojmenovat podle reakce na událost 5. ke každému procesu doplnit vstupy, výstupy, příp. datastory jaká data proces potřebuje? co je jeho výstupem? 6. kontrola konzistence všechny vstupy a výstupy z kontextového diagramu se musíobjevit v DFD

71 Příklad DFD [1]

72 Příklad DFD 2 [1]

73 Software Enterprise Architect PowerDesigner Oracle Designer Microsoft Visio Visual Paradigm for UML... ArgoUML...

74 Literatura [1] Kučerová, H. Projektování informačních systémů (Sylaby ke kurzu). Praha: VOŠIS, [on-line] [cit ]. Dostupné na URL: [2] BAGUI, Sigha a EARP, Richard. Database design using entity-relationship diagrams. Boca Raton : Auerbach Publications, s. ISBN [3] Velbloud. Teorie relačních databází: Normalizace. [on-line] [cit ]. Dostupné na URL:

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů. Modely datové Existují různé úrovně pohledu na data. Nejvyšší úroveň je úroveň, která zachycuje pouze vztahy a struktury dat samotných. Konceptuální model - E-R model. Další úrovní je logická úroveň Databázové

Více

Konceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013

Konceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013 Konceptuální modelování Pavel Tyl 21. 3. 2013 Vytváření IS Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání Jednotlivé fáze mezi sebou iterují Proč modelovat a analyzovat? Standardizované pracovní

Více

DBS Konceptuální modelování

DBS Konceptuální modelování DBS Konceptuální modelování Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze Michal.Valenta@fit.cvut.cz c Michal Valenta, 2010 BIVŠ DBS I, ZS 2010/11 https://users.fit.cvut.cz/

Více

2 Konceptuální modelování a návrh databáze

2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2.1. Úloha konceptuálního modelování v procesu návrhu databáze... 2 2.2. E - R modely... 6 2.3. Doporučení pro modelování a tvorbu ER diagramu... 22 2.4. Transformace

Více

2 Konceptuální modelování a návrh databáze

2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2.. Úloha konceptuálního modelování v procesu návrhu databáze... 2 2.2. E - R modely... 6 2.3. Doporučení pro modelování a tvorbu ER diagramu... 22 2.4. Transformace

Více

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy - 2.1 - Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit Množiny vztahů Otázky návrhu Plánování mezí Klíče E-R diagram Rozšířené E-R rysy Návrh E-R databázového schématu Redukce

Více

Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) Systém řízení báze dat SŘBD. Typy SŘBD podle způsobu práce s daty

Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) Systém řízení báze dat SŘBD. Typy SŘBD podle způsobu práce s daty Systém řízení báze dat SŘBD programový systém umožňující vytvoření, údržbu a použití báze dat databáze program Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) funkce: přenos (načítání)

Více

Hierarchický databázový model

Hierarchický databázový model 12. Základy relačních databází Když před desítkami let doktor E. F. Codd zavedl pojem relační databáze, pohlíželo se na tabulky jako na relace, se kterými se daly provádět různé operace. Z matematického

Více

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze 4IT218 Databáze Osmá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Osmá přednáška Normalizace dat - dokončení Transakce v databázovém zpracování Program přednášek

Více

Kapitola 7: Návrh relačních databází. Nástrahy relačního návrhu. Příklad. Rozklad (dekompozice)

Kapitola 7: Návrh relačních databází. Nástrahy relačního návrhu. Příklad. Rozklad (dekompozice) - 7.1 - Kapitola 7: Návrh relačních databází Nástrahy návrhu relačních databází Dekompozice (rozklad) Normalizace použitím funkčních závislostí Nástrahy relačního návrhu Návrh relačních databází vyžaduje

Více

5. Formalizace návrhu databáze

5. Formalizace návrhu databáze 5. Formalizace návrhu databáze 5.1. Úvod do teorie závislostí... 2 5.1.1. Funkční závislost... 2 5.1.2. Vícehodnotová závislost (multizávislost)... 7 5.1.3. Závislosti na spojení... 9 5.2. Využití teorie

Více

Databázové systémy. Tomáš Skopal. - úvod do relačního modelu. - převod konceptuálního schématu do relačního

Databázové systémy. Tomáš Skopal. - úvod do relačního modelu. - převod konceptuálního schématu do relačního Databázové systémy - úvod do relačního modelu Tomáš Skopal - převod konceptuálního schématu do relačního Osnova přednášky relační model převod ER diagramu do relačního modelu tvorba univerzálního relačního

Více

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská Analýza a modelování dat 3. přednáška Helena Palovská Historie databázových modelů Relační model dat Codd, E.F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM

Více

Terminologie v relačním modelu

Terminologie v relačním modelu 3. RELAČNÍ MODEL Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Každá relace představuje tabulku nebo soubor ( ve smyslu soubor na nosiči dat ). Terminologie v relačním modelu řádek n-tice ( n-tuple,

Více

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08 Jiří Mašek BIVŠ Praha 2008 Procesvývoje IS Unifiedprocess(UP) Iterace vývoje Rysy CASE nástrojů Podpora metodických přístupů modelování Integrační mechanismy propojení modelů Podpora etap vývoje Generování

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410

Více

ÚVOD DO DATABÁZÍ I (DISTANČNÍ VÝUKOVÁ OPORA)

ÚVOD DO DATABÁZÍ I (DISTANČNÍ VÝUKOVÁ OPORA) UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY Přírodovědecká fakulta ÚVOD DO DATABÁZÍ I (DISTANČNÍ VÝUKOVÁ OPORA) Zdeňka Telnarová Ostravská univerzita 1 Modul 1... 5 1.1 Základní systémové pojmy... 5 1.1.1 Systém...5

Více

CVIČENÍ 4 G:\KU\DAS\PDOXWIN\KNIHOVNA

CVIČENÍ 4 G:\KU\DAS\PDOXWIN\KNIHOVNA CVIČEÍ 4 Aplikace KIHOVA Ukázková data k této aplikaci jsou k dispozici v adresáři G:\KU\DAS\PDOXWI\KIHOVA Veřejná knihovna hodlá zavést do provozu automatizovaný systém, který jí má umožnit provádět následující

Více

Materiál byl vytvořen v rámci projektu Nové výzvy, nové příležitosti, nová škola

Materiál byl vytvořen v rámci projektu Nové výzvy, nové příležitosti, nová škola Materiál byl vytvořen v rámci projektu Nové výzvy, nové příležitosti, nová škola Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Co je to databáze? Jaké

Více

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19 3 Obsah Novinky v tomto vydání 10 Význam základních principů 11 Výuka principů nezávisle na databázových produktech 12 Klíčové pojmy, kontrolní otázky, cvičení, případové studie a projekty 12 Software,

Více

9. blok Fáze návrhu databáze, konceptuální modelování

9. blok Fáze návrhu databáze, konceptuální modelování 9. blok Fáze návrhu databáze, konceptuální modelování Studijní cíl Tento blok je věnován základům databázového modelování. V základu budou probrány jednotlivé fáze návrhu databáze. Dále bude student tohoto

Více

Databáze Bc. Veronika Tomsová

Databáze Bc. Veronika Tomsová Databáze Bc. Veronika Tomsová Databázové schéma Mapování konceptuálního modelu do (relačního) databázového schématu. 2/21 Fyzické ik schéma databáze Určuje č jakým způsobem ů jsou data v databázi ukládána

Více

Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD

Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD Jiří Znoj, (zno0011) Ostrava, 29. listopadu 2012 I. Obsah I. Obsah...

Více

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi. Databáze Základní pojmy Pojem databáze označuje obecně souhrn informací, údajů, dat o nějakých objektech. Úkolem databáze je hlídat dodržení všech omezení a dále poskytovat data při operacích. Objekty

Více

7.5 Diagram tříd pokročilé techniky

7.5 Diagram tříd pokročilé techniky 7.5 Diagram tříd pokročilé techniky Stereotypy - jeden ze základních prostředků rozšiřitelnosti UML - pro modelovací konstrukce neexistující v UML, ale podobné předdefinované v UML definované uživatelem

Více

Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Kaţdá relace představuje tabulku nebo soubor (ve smyslu soubor na nosiči dat).

Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Kaţdá relace představuje tabulku nebo soubor (ve smyslu soubor na nosiči dat). 3. Relační model Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Kaţdá relace představuje tabulku nebo soubor (ve smyslu soubor na nosiči dat). Příklad 3.1: Filmová databáze relace: FILM REŢISÉR

Více

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR):

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR): Mezi příkazy pro manipulaci s daty (DML) patří : 1. SELECT 2. ALTER 3. DELETE 4. REVOKE Jaké vlastnosti má identifikující relace: 1. Je relace, která se využívá pouze v případě modelovaní odvozených entit

Více

Analýza problémové domény

Analýza problémové domény Analýza problémové domény Ing. Jiří Mlejnek Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jiří Mlejnek, 2011 jiri.mlejnek@fit.cvut.cz Softwarové

Více

Relační databáze. V dnešní době existuje řada komerčních DBMS, nejznámější jsou:

Relační databáze. V dnešní době existuje řada komerčních DBMS, nejznámější jsou: Relační databáze Pojem databáze, druhy databází Databází se myslí uložiště dat. V době začátků využívání databází byly tyto členěny hlavně hierarchicky, případně síťově (rozšíření hierarchického modelu).

Více

Databázové systémy 2. Studijní opora. Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D.

Databázové systémy 2. Studijní opora. Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D. Databázové systémy 2 Studijní opora Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D. Zbyněk Bureš DATABÁZOVÉ SYSTÉMY 2 1. vydání ISBN 978-80-87035-89-4 Vydala Vysoká škola polytechnická Jihlava, Tolstého 16, Jihlava, 2014 Tisk

Více

Základní informace. Modelování. Notace

Základní informace. Modelování. Notace Základní informace BPMS = business process management systems - systémy pro modelování a optimalizace business procesů uvnitř organizace BPMN = business process modeling notation - součást BPMS, notace

Více

Téma 9 Databáze úvod, modelovánídat

Téma 9 Databáze úvod, modelovánídat Téma 9 Databáze úvod, modelovánídat Obsah 1. Základní pojmy databází 2. Abstrakce, schémata, pohledy 3. Databázové modely 4. Modelování reálného světa 5. Entity a vztahy 6. Entity-Relationship (E-R) model

Více

Marketingová komunikace. 1. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Marketingová komunikace. 1. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 1. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká I. Úvod do teorie DB systémů

Více

MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová

MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová Recenzenti: prof. Ing. Milan Turčáni, CSc. prof. Ing. Ivan Vrana, DrSc. Tato kniha vznikla za finanční podpory Studentské grantové

Více

Téma 9 Databáze úvod, modelování dat

Téma 9 Databáze úvod, modelování dat Téma 9 Databáze úvod, modelování dat Obsah 1. Základní pojmy databází 2. Abstrakce, schémata, pohledy 3. Databázové modely 4. Modelování reálného světa 5. Entity a vztahy 6. Entity-elationship (E-) model

Více

1 DATABÁZE 1.1 ÚVOD 1.2 ZÁKLADNÍ POJMY RELAČNÍ DATABÁZE

1 DATABÁZE 1.1 ÚVOD 1.2 ZÁKLADNÍ POJMY RELAČNÍ DATABÁZE 1 DATABÁZE 1.1 ÚVOD Moderní doba se databázemi jen hemží. Například: Management firmy musí mít přehled přinejmenším o svých zaměstnancích, výrobcích, majetku a zákaznících. Přitom mezi těmito údaji existují

Více

Databáze ArcView) Databázový systém

Databáze ArcView) Databázový systém Databázový systém Databáze (pro začínaj nající uživatele ArcView) Přednáška. Datová základna: soubor všech uživatelských dat uložených v databázi Databázový systém = data + nástroje pro práci s daty. Access.

Více

Klasické metodiky softwarového inženýrství I N G M A R T I N M O L H A N E C, C S C. Y 1 3 A N W

Klasické metodiky softwarového inženýrství I N G M A R T I N M O L H A N E C, C S C. Y 1 3 A N W Klasické metodiky softwarového inženýrství I N G M A R T I N M O L H A N E C, C S C. Y 1 3 A N W Osnova přednášky Co to je softwarové inženýrství Softwarový proces Metodika a metoda Evoluce softwarových

Více

Jazyk UML - přehled. diagram hierarchie procesů. IS firmy. podpora řízení. evidence zaměstnanců. pokladny. výroba. diagram procesních vláken

Jazyk UML - přehled. diagram hierarchie procesů. IS firmy. podpora řízení. evidence zaměstnanců. pokladny. výroba. diagram procesních vláken Jazyk UML - přehled Unified Modeling Language jazyk pro popis objektově orientované analýzy a návrhu aplikací slouží k vzájemné komunikaci mezi zadavatelem a návrhářem systému má několik částí, není nutné

Více

7.3 Diagramy tříd - základy

7.3 Diagramy tříd - základy 7.3 Diagramy tříd - základy - popisuje typy objektů a statické vztahy mezi nimi Objednávka -datumpřijetí -předplacena -číslo -cena +vyřiď() +uzavři() {if Objednávka.zákazník.charakteristika = 'nejistý'

Více

Databáze v MS ACCESS

Databáze v MS ACCESS 1 z 14 19.1.2014 18:43 Databáze v MS ACCESS Úvod do databází, návrh databáze, formuláře, dotazy, relace 1. Pojem databáze Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele,

Více

Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole)

Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole) Téma 2.4 Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole) Pomocí dotazu lze také vytvářet nová pole, která mají vazbu na již existující pole v databázi. Vznikne tedy nový sloupec, který se počítá podle vzorce.

Více

Západočeská univerzita FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD

Západočeská univerzita FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD Západočeská univerzita FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD Okruhy otázek ke státní závěrečné zkoušce z předmětu Databázové technologie (DB) Databázové systémy 1(DB1) Databázové systémy 2 (DB2) Případové studie databázových

Více

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT pro kombinované a distanční studium Jana Šarmanová Ostrava 2003 Jana Šarmanová, 2003 Fakulta

Více

Databázové patterny. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu

Databázové patterny. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu Databázové patterny MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu Obsah o Co je databázový pattern o Pattern: Přiřazení rolí o Pattern: Klasifikace Databázové patterny o Odzkoušené a doporučené

Více

Databázové systémy 1. Studijní opora. Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D.

Databázové systémy 1. Studijní opora. Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D. Databázové systémy 1 Studijní opora Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D. Zbyněk Bureš DATABÁZOVÉ SYSTÉMY 1 1. vydání ISBN 978-80-87035-88-7 Vydala Vysoká škola polytechnická Jihlava, Tolstého 16, Jihlava, 2014 Tisk

Více

Business Rules přístup v návrhu informačních systémů

Business Rules přístup v návrhu informačních systémů Business Rules přístup v návrhu informačních systémů Vladimíra Zádová Katedra informatiky, TU Liberec, e-mail: vladimira.zadova@tul.cz Abstrakt: Pro analýzu a návrh informačních systémů jsou v současnosti

Více

Zadání. Slovníček pojmů. Otázka 19 A7B36DBS

Zadání. Slovníček pojmů. Otázka 19 A7B36DBS Otázka 19 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Návrh relačního schématu... 2 Normalizace schématu formou dekompozice... 5 Kritéria kvality dekompozice... 15 Návrh schématu relační databáze přímou

Více

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1 4. Relační model dat 4.1. Relační struktura dat... 3 4.2. Integritní pravidla v relačním modelu... 9 4.2.1. Primární klíč... 9 4.2.2. Cizí klíč... 11 4.2.3. Relační schéma databáze... 13 4.3. Relační algebra...

Více

Zadání. Seznam typů entit včetně jejich atributů, vyznačte klíče a cizí klíče Seznam typů vztahu určený svým názvem a entitami do něj vstupujícími

Zadání. Seznam typů entit včetně jejich atributů, vyznačte klíče a cizí klíče Seznam typů vztahu určený svým názvem a entitami do něj vstupujícími Zadání Seznam typů entit včetně jejich atributů, vyznačte klíče a cizí klíče Seznam typů vztahu určený svým názvem a entitami do něj vstupujícími ER-diagram (v základní formě a v podobě upravené pro ukládání

Více

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce

Více

Okruhy k absolutoriu specializace Podniková informatika

Okruhy k absolutoriu specializace Podniková informatika Okruhy k absolutoriu specializace Podniková informatika 1. Data informace znalosti Definice a vzájemné vztahy pojmů data informace znalosti Jednotky informace (bit, byte), dvojková soustava Vysvětlete

Více

MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY

MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY Metodický list č. 1 MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY Úvodem: Protože předmětu manažerské informační systémy (MIS) je vyhrazeno ve studijním plánu kombinovaného studia pouze 10 prezenční hodin (5 dvouhodinových

Více

Popisné systémy a databáze

Popisné systémy a databáze Popisné systémy a databáze Databáze v archeologii přístup k použití databází - dva způsoby aplikace databáze - databázové programy (jejich přednosti a omezení) databáze v archeologii - databáze jako výstup

Více

Maturitní témata Školní rok: 2015/2016

Maturitní témata Školní rok: 2015/2016 Maturitní témata Školní rok: 2015/2016 Ředitel školy: Předmětová komise: Předseda předmětové komise: Předmět: PhDr. Karel Goš Informatika a výpočetní technika Mgr. Ivan Studnička Informatika a výpočetní

Více

OOT Objektově orientované technologie

OOT Objektově orientované technologie OOT Objektově orientované technologie Požadavky a případy užití Daniela Szturcová Institut geoinformatiky, HGF Osnova Systém Uživatelé Případy užití Vazby (asociace, generalizace, include a extend) Shrnutí

Více

EXTRAKT z mezinárodní normy

EXTRAKT z mezinárodní normy EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním materiálem o normě ICS 03.220.01;35.240.60 Inteligentní dopravní systémy (ITS) Rozšíření specifikací mapové

Více

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY JIŘÍ HRONEK KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY JIŘÍ HRONEK KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO DATABÁZOVÉ SYSTÉMY JIŘÍ HRONEK VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY

Více

Databázové systémy IDS

Databázové systémy IDS Databázové systémy IDS Studijní opora doc. Ing. Jaroslav Zendulka Ing. Ivana Rudolfová Verze: 18. 7. 2006 Tato publikace je určena výhradně jako podpůrný text pro potřeby výuky. Bude užita výhradně v přednáškách

Více

ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ

ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ RELATIONAL AND OBJECT DATABASES DESIGN DIFFERENCES AND IT S IMPLICATIONS TO MODEL TRANSFORMATION Vít Holub

Více

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Zdroje Studijní materiály Heleny Palovské

Více

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni pochopit podstatu koncepce databází, navrhnout relační databázi s využitím pokročilých metod, navrhovat a

Více

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27 Stručný obsah 1. Stručný obsah 3 2. Úvod 11 3. Seznamy a databáze v Excelu 13 4. Excel a externí data 45 5. Vytvoření kontingenční tabulky 65 6. Využití kontingenčních tabulek 81 7. Kontingenční grafy

Více

Obecné metody systémové analýzy

Obecné metody systémové analýzy Obecné metody systémové analýzy Graf jako pojem matematické teorie grafů (nikoliv např. grafické znázornění průběhu funkce): určitý útvar (rovinný, prostorový), znázorňující vztahy (vazby, relace) mezi

Více

UNICORN COLLEGE. Katedra informačních technologií BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Datové modelování. Autor BP: Anatoliy Kybkalo. Vedoucí BP: Ing.

UNICORN COLLEGE. Katedra informačních technologií BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Datové modelování. Autor BP: Anatoliy Kybkalo. Vedoucí BP: Ing. UNICORN COLLEGE Katedra informačních technologií BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Autor BP: Anatoliy Kybkalo Vedoucí BP: Ing. Miroslav Žďárský 2013 Praha Čestné prohlášení Prohlašuji, že jsem svou bakalářskou práci na

Více

Design databáze. RNDr. Ondřej Zýka

Design databáze. RNDr. Ondřej Zýka Design databáze RNDr. Ondřej Zýka 1 Obsah Shromáždění business požadavků Konceptuální model Logický model Fyzický model 2 Tabulky Sloupce Relace Indexy Logika Triggery Procedury Zabezpečení Práva k objektům

Více

Inspirace pro seminární práci předmětu Techniky a CASE nástroje vývoje IS

Inspirace pro seminární práci předmětu Techniky a CASE nástroje vývoje IS Inspirace pro seminární práci předmětu Techniky a CASE nástroje vývoje IS výtah z ukázkového příkladu Cestovní kancelář z knihy Buchalcevová Alena, Stanovská Iva. Příklady modelů analýzy a návrhu aplikace

Více

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda Dotazovací jazyky I Datová krychle Soběslav Benda Obsah Úvod do problematiky Varianty přístupu uživatelů ke zdrojům dat OLTP vs. OLAP Datová analýza Motivace Vytvoření křížové tabulky Datová krychle Teorie

Více

51 Docházka externistů

51 Docházka externistů 51 Docházka externistů Uživatelský modul Docházka externistů slouží ke zpracování podkladu pro výpočet mzdy všem externím zaměstnancům. Za externí zaměstnance jsou považováni ti, kteří nemají účet v informačním

Více

Diagram tříd (class diagram)

Diagram tříd (class diagram) Diagramy tříd 1 Diagram tříd (class diagram) Zobrazuje třídy v daném systému a vztahy mezi nimi Zobrazuje statický stav ukazuje vzájemné interakce, ale neukazuje co se při těchto interakcích děje Při znázornění

Více

MegaMedia s.r.o. Zadání pro tvorbu informačního systému. Michal Kec

MegaMedia s.r.o. Zadání pro tvorbu informačního systému. Michal Kec MegaMedia s.r.o. Zadání pro tvorbu informačního systému Michal Kec 1 Obsah 1 Popis předmětného sociálně ekonomického systému 3 1.1 Typ organizace................................... 3 1.2 Předmět činnosti..................................

Více

MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY

MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY metodický list č. 1 Úvodem: Protože předmětu manažerské informační systémy (MIS) je vyhrazeno ve studijním plánu kombinovaného studia pouze 10 prezenční hodin (5 dvouhodinových bloků), je nezbytné, abyste

Více

Význam datových standardů pro automatizované sdílení dat

Význam datových standardů pro automatizované sdílení dat Význam datových standardů pro automatizované sdílení dat Data Standards eaning for the anagement of Shareable Data Jitka Štěpánová Katedra informačních technologií, PEF ČZU Praha 165 21 Praha 6 - Suchdol

Více

S M Ě R N I C E č. 6/2014 ministra financí ------------------------------------------------------------------------

S M Ě R N I C E č. 6/2014 ministra financí ------------------------------------------------------------------------ MINISTERSTVO FINANCÍ Praha 1, Letenská 15 V Praze dne 12. prosince 2014 Č.j.: MF 69 949/2014/4703-2 S M Ě R N I C E č. 6/2014 ministra financí ------------------------------------------------------------------------

Více

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky MS Excel 2007 Kontingenční tabulky Obsah kapitoly V této kapitole se seznámíme s nástrojem, který se používá k analýze dat rozsáhlých seznamů. Studijní cíle Studenti budou umět pro analýzu dat rozsáhlých

Více

Informační systém Audiovizuálního centra VŠB-TUO

Informační systém Audiovizuálního centra VŠB-TUO VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra informatiky Informační systém Audiovizuálního centra VŠB-TUO 2005 David Pilař Prohlášení Prohlašuji, že jsem tuto diplomovou

Více

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010 Datový sklad Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010 Co je to datový sklad a kdy se používá? Pojmem datový sklad (anglicky Data Warehouse) označujeme zvláštní typ databáze, určený primárně pro analýzy dat v rámci

Více

Vzorová úloha 1: Prokažte znalosti aplikace Microsoft Access na zvolené ukázkové databázi.

Vzorová úloha 1: Prokažte znalosti aplikace Microsoft Access na zvolené ukázkové databázi. Vzorová úloha 1: Prokažte znalosti aplikace Microsoft Access na zvolené ukázkové databázi. Zadání: S využitím software Microsoft Access byla připravena aplikace pro fiktivní obchod s nářadím a nástroji

Více

Microsoft. Access. Nová databáze, návrh tabulky. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie

Microsoft. Access. Nová databáze, návrh tabulky. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Microsoft Access Nová databáze, návrh tabulky Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Dlouhodobý úkol Ahoj! Dnes vás čeká vytvoření první databáze (tabulky). Budeme evidovat

Více

Správnost XML dokumentu

Správnost XML dokumentu Realizováno za finanční podpory ESF a státního rozpočtu ČR v rámci v projektu Zkvalitnění a rozšíření možností studia na TUL pro studenty se SVP reg. č. CZ.1.07/2.2.00/29.0011 Správnost XML dokumentu Správně

Více

XML terminologie a charakteristiky. Roman Malo

XML terminologie a charakteristiky. Roman Malo XML terminologie a charakteristiky Roman Malo XML extensible Markup Language (rozšiřitelný značkovací jazyk) Verze 1.0, 1.1 http://www.w3.org/xml Rozdíly v podpoře různých znakových sad a práci s řídícími

Více

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat)

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 62 Databáze a systémy pro uchování

Více

Diagram případu užití. Use Case Diagram

Diagram případu užití. Use Case Diagram Diagram případu užití Use Case Diagram 1 Případyužití Případy užití se orientují na chování systému z vnějšího pohledu. Případ užití popisuje funkci poskytovanou systémem, která přináší viditelný výsledek

Více

PROCESNÍ ANALÝZA Fáze III. Metodická příručka pro řízení procesů

PROCESNÍ ANALÝZA Fáze III. Metodická příručka pro řízení procesů PROCESNÍ ANALÝZA Fáze III. Metodická příručka pro řízení procesů Zadavatel: Město Tišnov Datum vytvoření: 13. 12. 2010 Zpra Projekt Nastavení systému projektového a procesního řízení na MěÚ Tišnov r. č.

Více

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií VY_32_INOVACE_33_05 Škola Střední průmyslová škola Zlín Název projektu, reg. č. Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávací oblast Vzdělávání v informačních a komunikačních

Více

Zadání. Slovníček pojmů

Zadání. Slovníček pojmů Otázka 17 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Datové modely... Chyba! Záložka není definována. Konceptuální datový model... 3 Databázové modely... 6 Fyzický pohled na data... 8 Relační datový model...

Více

S databázemi se v běžném životě setkáváme velmi často. Uvádíme běžné použití databází velkého rozsahu:

S databázemi se v běžném životě setkáváme velmi často. Uvádíme běžné použití databází velkého rozsahu: Úvod do databází Základní pojmy Databáze je množina záznamů, kterou shromažďujeme za nějakým konkrétním účelem. Databáze používáme zejména pro ukládání obsáhlých informací. Databázové systémy jsou k dispozici

Více

DATABÁZOVÝ DESIGN Podpora výuky databázových systémů na SOŠ, založené na technologiích společnosti ORACLE.

DATABÁZOVÝ DESIGN Podpora výuky databázových systémů na SOŠ, založené na technologiích společnosti ORACLE. DATABÁZOVÝ DESIGN Podpora výuky databázových systémů na SOŠ, založené na technologiích společnosti ORACLE. Publikace vznikla v rámci projektu CZ.1.07/1.1.07/02.007, Podpora výuky databázových systémů na

Více

EO_03. Specifikační jazyk světa ontologie

EO_03. Specifikační jazyk světa ontologie EO_03 Specifikační jazyk světa ontologie Obsah přednášky Faktická znalost. Významový trojúhelník. Ontologický rovnoběžník. Stata& fakta. Ontologie světa. Gramatika specifického jazyka světa ontologie (1/2)

Více

Pedagogická fakulta. Obor: Informační technologie ve vzdělávání. Katedra informatiky. Editor ERA modelů. Bakalářská práce. Jan Dolan.

Pedagogická fakulta. Obor: Informační technologie ve vzdělávání. Katedra informatiky. Editor ERA modelů. Bakalářská práce. Jan Dolan. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Pedagogická fakulta Obor: Informační technologie ve vzdělávání Katedra informatiky Editor ERA modelů Bakalářská práce Jan Dolan Vedoucí práce RNDr. Hana Havelková

Více

DATABÁZE MS ACCESS 2010

DATABÁZE MS ACCESS 2010 DATABÁZE MS ACCESS 2010 KAPITOLA 5 PRAKTICKÁ ČÁST TABULKY POPIS PROSTŘEDÍ Spuštění MS Access nadefinovat název databáze a cestu k uložení databáze POPIS PROSTŘEDÍ Nahoře záložky: Soubor (k uložení souboru,

Více

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží založené na relačních databází transakční systémy, které jsou určeny pro pořizování a ukládání dat v reálném čase (ERP, účetní, ekonomické a další podnikové

Více

Principy UML. Clear View Training 2005 v2.2 1

Principy UML. Clear View Training 2005 v2.2 1 Principy UML Clear View Training 2005 v2.2 1 1.2 Co je touml? Unified Modelling Language (UML) je univerzálníjazyk pro vizuální modelování systémů Podporuje všechny životní cykly Mohou jej implementovat

Více

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1 Šablona: Název: Téma: Autor: Číslo: Anotace: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databáze Základní seznámení s MySQL

Více

POUŽITÍ DATABÁZÍ. Po ukončení tohoto kurzu budete schopni

POUŽITÍ DATABÁZÍ. Po ukončení tohoto kurzu budete schopni POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni chápat základní principy databáze, vytvořit novou databázi, vytvořit a upravit tabulky, řadit a filtrovat data v tabulkách,

Více

2. Teorie databázových systémů

2. Teorie databázových systémů - 1-1. Úvod Zpracování dat můžeme definovat jako obsažné a účelné sestavení dat provedené strojem ze zadaných údajů. Cílem je nejen ušetřit lidskou práci a čas, ale zejména zabránit možným chybám. Výsledkem

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav automatizace a informatiky DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav automatizace a informatiky DATABÁZOVÉ SYSTÉMY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav automatizace a informatiky DATABÁZOVÉ SYSTÉMY (doplňující text ke konzultacím v 3. ročníku kombinovaného bakalářského studia oboru Aplikovaná

Více

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda 1. Lze vždy z tzv. instanční třídy vytvořit objekt? 2. Co je nejčastější příčinou vzniku chyb? A. Specifikace B. Testování C. Návrh D. Analýza E. Kódování 3. Je defenzivní programování technikou skrývání

Více

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS 1. Úvod... 2 2. Základní pojmy... 3 3. Vytvoření databáze... 5 4. Základní objekty databáze... 6 5. Návrhové zobrazení tabulky... 7 6. Vytváření tabulek... 7 6.1. Vytvoření tabulky

Více