Relační databázové systémy. T1 Relační databázov zové systémy

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Relační databázové systémy. T1 Relační databázov zové systémy"

Transkript

1 C1 T1 Relační databázov zové systémy Relační databázové systémy (1. část) 1. Základní pojmy 2. Struktura DBS 3. Vztahy a relace 4. Datová integrita

2 2 Proč používat DBS Základn kladní pojmy Poskytuje rychlejší přístup k datům než soubory. Umožň žňuje přímý přístupp stup k datům. Má zabudovaný mechanismus pro paralelní přístupstup k datům. Má zabudovaný systém m uživatelských u práv. Umožň žňuje pomocí dotazů snadno vybrat množiny dat vyhovující zadaným kritéri riím.

3 3 Základní pojmy Základn kladní pojmy Databáze (DB) Určit itá uspořádan daná množina dat uložen ená na paměť ěťovém m médiu m (počíta tač,, server). evidence knih, sklad stavebnin, studijní agenda, Systém řízení báze dat (SŘBD) Integrovaný softwarový prostředek pro řízení databází. Rozsáhl hlé Microsoft SQL Server, Sybase SQL Server, mysql, PostgreSQL, Interbase, Oracle,, DB2, Informix, Ingres. Malé dbase,, Paradox, FoxPro, Microsoft Access. Poskytuje prostředky pro definování dat, ukládání,, změnu, vymazání a vyhledání dat. Zajišťuje bezpečnost systému a správu přístupových p práv. Databázový systém m (DBS) Spojení databáze a systému řízení báze dat.

4 4 Relační databázový systém Základn kladní pojmy Databázový systém m založený na relačním m modelu dat (RMD), relační algebře e (RA). Relační model dat definuje způsob reprezentace dat (struktura dat), způsoby jejich ochrany (integrita dat), operace prováděné nad daty (manipulace s daty).

5 5 Základn kladní pojmy Relační algebra Dotazovací jazyk pro práci s relacemi (tabulkami). Operace Množinov inové: : sjednocení,, průnik, rozdíl, kartézský součin. Další ší: : projekce (výběr r sloupců),, selekce (výběr řádků), spojení (spojení tabulek). Databázov zové operace vyhledávání (realizuje RA),, vkládání,, rušen ení a modifikace.

6 6 Charakteristika RDBS Základn kladní pojmy Vešker kerá data se pomyslně dají reprezentovat v pravidelně uspořádaných strukturách s řádky a sloupci nazývaných relace. Všechny hodnoty jsou skalárn rní. V každé konkrétn tní pozici řádku a sloupce dané relace se nachází právě jedna hodnota. Operace se provádějí vždy nad celou relací a jejich výsledkem je opět t jiná celá relace (tzv. uzávěr).

7 7 Komponenty relace Záhlaví Atribut Vektor hodnot Základn kladní pojmy Tělo Každý řádek je n-rozměrným rným vektorem. Popisek atributu název_atributu:doména. Každý řádek relace musí mít jednoznačnou nou identifikaci. Relace nesmí obsahovat opakované záznamy. znamy.

8 8 Základn kladní pojmy Tělo relace neuspořádan daná množina nula nebo více v vektorů hodnot. Každý prvek množiny je podle definice jedinečný ný. Tabulka je současn asně relací,, když každý její řádek dek mám jednoznačnou nou identifikaci, neobsahuje opakované záznamy znamy (2 nebo více v stejných řádků).

9 9 Datový model Základn kladní pojmy Myšlenkový (pojmový) popis modelování reáln lného světa. Cílem je vytvořit obraz reality nezávislý na pozdější ším m způsobu implementace. Vyjadřuje se pomocí entit, atributů, domén n (oborů hodnot), vztahů.

10 10 Entita Základn kladní pojmy Součást reáln lného světa, o nížn potřebujeme uchovávat vat nějakn jaké informace. Osoba, místo, m věc, v událost, myšlenka, Sestavením m seznamu entit zahajujeme návrh n datového modelu. Použit ití podstatných jmen a sloves při p i popisu reality Zákazníci kupují výrobky. Dodavatelé prodávaj vají výrobky. Entity Zaměstnanci vyrábějí výrobky.

11 11 Atributy Základn kladní pojmy Vlastnosti popisující entity. Příklady entita Zakaznik kód, jméno, příjmenp jmení,, adresa, telefon; entita Vyrobek kód, název, n dodavatel, cena; entita Objednavka kód, datum, položka, množstv ství. Zakaznik KodZak Jmeno Prijmeni Adresa Telefon

12 12 Domény Základn kladní pojmy Definice domény (oboru hodnot) Popisuje typ dat představujp edstavujících ch daný atribut. Obor hodnot Množina všech v přípustných p pustných platných hodnot, které smí určitý atribut obsahovat. Nezaměň ěňovat s datovým typem! číslo (datový typ) věk k (doména); vzdělání příjmení stejný datový typ (text), různé domény (Ing., MUDr. Novák, Sladká).

13 13 Vztahy Základn kladní pojmy Definují se mezi entitami. Z tvrzení Zákazníci kupují výrobky vyplývá existence jistého vztahu mezi entitami Zákazníci a Výrobky. Entity zapojené do vztahu účastníci. Počet účastníků vyjadřuje stupeň vztahu. Vztah mezi dvěma libovolnými entitami jedna k jedné, jedna k vícev ce, více k vícev ce.

14 14 Diagramy entit a vztahů Základn kladní pojmy Zobrazení modelu entit a vztahů. Označen ení: ER diagramy Symboly entity atributy vztahy (Entity Relationship Diagrams). jedna více nula nula nebo jedna nula nebo více jedna nebo více nula, jedna nebo více

15 15 ER diagram (příklad) Základn kladní pojmy Zakaznik CisloObjednavky CisloProdejce DatumObjednavky Objednavka Zaměstnanec vytvoří objednávku Zamestnanec Zaměstnanec hraje fotbal FotbaloveMuzstvo CisloZamestnance Titul IDZamestnance PoziceVMuzstvu Jmeno Prijmeni

16 16 ER diagram (relační formát, příklad) Základn kladní pojmy PK Objednavka CisloObjednavky Zakaznik CisloProdejce DatumObjednavky Zamestnanec Zamestnanec FK CisloZamestance PK CisloZamestnance PK IDZamestnance Titul PoziceVMuzstvu Jmeno Prijmeni

17 17 Struktura DBS Struktura databázových systémů Úkol Zabezpečit, že e model bude schopen odpovědět t na jakoukoli rozumně položenou otázku. Cíl Minimalizace veškerých redundancí a problémů s nimi spojených. Normalizace Jednotlivé normáln lní formy specifikují pro strukturu relací určit itá pravidla.

18 18 Bezztrátová dekompozice Struktura databázových systémů Relace v relačním m modelu spojujeme prostřednictv ednictvím propojení atributů. Princip bezztrátov tové dekompozice Při i vytvářen ení plně normalizovaného datového modelu odstraňujeme redundance, přičemp emž rozdělujeme původní relace tak, abychom nové relace mohli zpětn tně spojit bez ztráty ty informace.

19 Nenormalizovaná relace Normalizované relace relace Ucastnici relace Skoleni 19 Struktura databázových systémů

20 20 Kandidátní a primární klíče Struktura databázových systémů U každé relace musí existovat určit itá kombinace atributů jednoznačně identifikující každý jednotlivý vektor hodnot. Tato množina jednoho nebo více atributů se nazývá kandidátn tní klíč. Relace můžm ůže e mít m t i více v než jeden kandidátn tní klíč. Jednoznačnou nou identifikaci jednotlivých vektorů hodnot musí definovat vždy v každý z nich. Kandidátn tní klíč musí být schopen v jakémkoli daném okamžiku jednoznačně identifikovat všechny v možné vektory hodnot.

21 Tento atribut není kandidátním klíčem! 21 Struktura databázových systémů

22 22 Struktura databázových systémů Každá relace musí mít t alespoň jeden kandidátn tní klíč. Kandidátn tní klíče e se skládaj dají z jediného atributu (jednoduchý( klíč), z více atributů (složený klíč). Kandidátn tní klíč musí být ireducibilní (nerozložitelný). Jakákoliv koliv podmnožina této t to množiny klíčů již nevyjadřuje jednoznačnou nou identifikaci.

23 23 Struktura databázových systémů Atribut Číslo kategorie je kandidátním klíčem. Množina atributů {Číslo kategorie, Název kategorie} není kandidátním klíčem, ačkoliv je jedinečná. Atribut Název kategorie je totiž zbytečný.

24 24 Struktura databázových systémů Někdy (ne přílip liš často) může e mít m t jedna relace i několik n možných kandidátn tních klíčů čů. Bývá zvykem stanovit jeden z kandidátn tních klíčů za primárn rní klíč a ostatní považovat ovat za náhradní (alternativní) klíče. Pokud je jediný možný kandidátn tní klíč příliš těžkopádný (mnoho atributů nebo je rozsáhlý) hlý), můžeme pro primárn rní klíč použít t speciáln lní datový typ vytvoříme umělé klíče s jednoznačnými nými hodnotami, vygenerovanými systémem.

25 25 Funkční závislost Struktura databázových systémů Je-li v dané entitě mezi atributem A a atributem B funkční závislost, pak hodnota atributu A určuje uje hodnotu atributu B. Zapisujeme A B, čteme A funkčně určuje uje B. Relace na snímku 23: Každý vektor hodnot se stejnou hodnotou množiny {Číslo kategorie} má stejnou i hodnotu množiny {Název kategorie, Popis}. Atribut Číslo kategorie funkčně určuje uje množinu {Název kategorie, Popis} (množina je na atributu funkčně závislá).

26 {Číslo kategorie} {Název kategorie, Popis} Název kategorie Číslo kategorie Popis 26 Struktura databázových systémů

27 27 Normalizace Struktura databázových systémů Postup, na jehož konci vytvoříme množinu relací, splňuj ující jistou množinu vlastností. Nenormalizovaná relace Relace v 1NF Výběr primárního klíče Odstranění opakovaných atributů a atributů s násobnými hodnotami Relace v 2NF Odstranění částečně závislých atributů Relace v 3NF Odstranění tranzitivně závislých atributů Aplikace dalších normálních forem (?) Plně normalizovaná relace

28 28 Potřeba normalizace Struktura databázových systémů Nenormalizované relace znamenají určit ité problémy projevující se při p i pokusu o aktualizaci dat. Tyto problémy se označuj ují výrazem anomálie lie. Důvodem vodem normalizace relací je odstranění anomáli lií v datech. Anomálie při p i vkládání. Anomálie při p i odstraňov ování. Anomálie při p i aktualizaci.

29 Kritéria pro výběr primárního klíče 29 Struktura databázových systémů Pokud je k dispozici jen jeden kandidátn tní klíč, vybereme jej. Vybereme ten kandidátn tní klíč,, u kterého je změna hodnoty nejméně pravděpodobn podobná. Změna hodnoty PK po zápisu z dat do relací je vždy v komplikovaná,, protože e PK můžm ůže e být v roli FK v jiných relacích. ch. Hodnoty umělých klíčů jsou téměřt vždy méněm náchylné ke změnám m než klíče e přirozenp irozené. Vybereme nejjednodušší kandidátn tní klíč. Je složen z nejmenší šího počtu atributů. Vybereme nejkratší kandidátn tní klíč. Týká se čistě efektivity zpracování. Významná úspora místa, m pokud PK je v roli FK v jiných relacích. ch.

30 30 První normální forma (1NF) Struktura databázových systémů Charakteristika tabulkový formát, žádné opakované skupiny, určen ení primárn rního klíče e (PK). Kroky 1. Odstranění opakovaných skupin. 2. Určen ení primárn rního klíče e (PK). 3. Určen ení všech závislostz vislostí.

31 31 Příklad Struktura databázových systémů Nenormalizovaná relace CisloLetadla kandidátn tní klíč,, ale obsahuje prázdn zdné hodnoty. Nekonzistentní data a anomálie: transportní dopravní, anomálie při p i aktualizaci, anomálie při p i vkládání, anomálie při p i odstraňov ování.

32 Tabulkové uspořádání 32 Struktura databázových systémů Odstranění opakovaných atributů a atributů s násobnými n hodnotami. Určen ení primárn rního klíče. Relace v 1NF

33 33 Struktura databázových systémů Určen ení všech závislostz vislostí. Diagram závislostz vislostí PK: {CisloLetadla, CisloPilota} CisloLetadla NazevLetadla částečná závislost CisloPilota PK: {CisloPilota} CisloPilota JmenoPilota PrijmeniPilota TridaLetu tranzitivní závislost částečná závislost CenaZaLetovouHodinu LetoveHodiny

34 34 Druhá normální forma (2NF) Struktura databázových systémů Charakteristika 1NF, žádné částečné závislosti. Kroky 1. Oddělen lení kandidátn tních klíčů čů. 2. Přiřazení závislých atributů klíčů čům. 3. Oprava diagramu závislostz vislostí.

35 35 Opravený diagram závislostí Struktura databázových systémů CisloLetadla CisloPilota NazevLetadla TridaLetu CenaZaLetovouHodinu tranzitivní závislost CisloLetadla CisloPilota LetoveHodiny CisloPilota JmenoPilota PrijmeniPilota

36 36 Třetí normální forma (3NF) Struktura databázových systémů Charakteristika 2NF, žádné tranzitivní závislosti. Kroky 1. Určen ení nových klíčů čů. 2. Určen ení závislých atributů. 3. Odstranění závislých atributů z tranzitivních závislostz vislostí. 4. Oprava diagramu závislostz vislostí.

37 37 Opravený diagram závislostí Struktura databázových systémů CisloLetadla NazevLetadla CisloLetadla TridaLetu TridaLetu CenaZaLetovouHodinu CisloLetadla CisloPilota LetoveHodiny CisloPilota JmenoPilota PrijmeniPilota

38 38 Terminologie Vztahy a relace Entity svázan zané určitým vztahem se nazývají účastníky vztahu. Počet účastníků je stupeň vztahu. Binárn rní vztahy vztahy o dvou účastnících ch (přev evážná většina vztahů). Unárn rní vztahy vztah o jednom účastníkovi, tj. účastník k svázaný sám s se sebou (běž ěžné). Ternárn rní vztahy vztahy o třech t účastnících ch (někdy) kdy).

39 39 Vztahy a relace Klasifikace vztahů a entit do nich zapojených úplná nebo částečná účast, povinná nebo volitelná entita, slabá nebo silná entita. Typ účasti entity závisz visí na tom, jestli můžm ůže e entita existovat i bez účasti ve vztahu. Příklad klad entity Zakaznik a Objednavka Účast ast entity Zakaznik v jejich vzájemn jemném m vztahu je jen částečná, protože e informace o zákaznz kazníkovi kovi můžm ůžeme zadat i bez toho, aby musel podat první objednávku. Entita Objednavky vykazuje úplnou účast, protože e objednávku můžm ůže podat pouze konkrétn tní zákazník. k. Zakaznik částečná účast, volitelná entita, silná entita. Objednavka úplná účast, povinná entita, slabá entita.

40 40 Vztahy a relace Instance entity jeden konkrétn tní výskyt dané entity. Např.. zákaznz kazník k Josef Novák k je jednou instancí entity Zakaznik. Kardinalita vztahu maximální počet vztahů daného typu, kterých se můžm ůže účastnit jedna entita. Obecné typy kardinality jedna k jedné, jedna k více, v více k více. v

41 41 Modelování vztahů Vztahy a relace Je-li mezi dvěma entitami vztah, musíme me jej vhodně namodelovat. Zahrneme příslup slušné atributy z jedné relace (primárn rní relace) i do druhé relace (cizí relace). Objednavky CisloObjednavky KK KodZakaznika DatumObjednavky DodatDne RozpisObjednavek CisloObjednavky FK CisloVyrobku JednotkovaCena Mnozstvi Sleva

42 42 Vztahy a relace Volíme takové atributy, které jednoznačně identifikují primárn rní entitu. Do cizí relace doplníme atributy tvořící kandidátn tní klíč primárn rní relace. Opakované atributy v cizí relaci cizí klíč (foreign foreign key,, FK). Relace Objednavky je primárn rní relací. Do relace RozpisObjednavek jsme doplnili atribut CisloObjednavky,, který je kandidátn tním m klíčem relace Objednavky. Relace RozpisObjednavek je cizí relací, CisloObjednavky je cizím m klíčem relace RozpisObjednavek.

43 43 Vztahy typu jedna k jedné Vztahy a relace Každou libovolnou instanci první entity můžeme spojit pouze s jedinou instancí druhé entity, a naopak každou libovolnou instanci druhé entity můžm ůžeme spojit pouze s jedinou instancí první entity. Manžel Manželka Použit ití snížen ení počtu atributů v relaci, vytvořen ení podtřídy dy určit ité entity.

44 44 Vztahy a relace Podtřídy dy entit Máme relace Kategorie a Pozice. Každý výrobek je přiřazen p do jisté kategorie výrobků. S výrobkem můžm ůžeme pracovat pouze jako s obecným výrobkem, nikoli jako instancí jeho konkrétn tní kategorie. Atributy, definované pro výrobky, mám u sebe uloženy jakýkoli výrobek bez ohledu na svůj j typ. Např.. nápoje n mají ze své podstaty jiné atributy než třeba kořen ení.

45 Model s podtřídami dami entit 45 Vztahy a relace Vztahy a relace

46 46 Vztahy a relace Identifikace primárn rní a cizí relace Někdy kdy bývá dosti ošidno idná. Musí jednoznačně vycházet ze sémantiky s datového modelu. Ve struktuře e s podtřídami dami entit se obecná entita (Vyrobky( Vyrobky) ) stane primárn rní relací a jednotlivé podtřídy dy (Napoje, Koreni,, Plodiny, )) budou tvořit cizí relace.

47 47 Vztahy typu jedna k více Vztahy a relace Nejběž ěžnější typ vztahů mezi entitami. Jednu instanci první entity můžm ůžeme spojit s nula, jednou nebo více v instancemi druhé entity, ale naopak každá instance druhé entity může e být spojena nejvýše e s jednou instancí první entity. Zakaznik Objednavky Jeden zákaznz kazník k můžm ůže e realizovat nula, jednu nebo více v objednávek, ale každá objednávka můžm ůže e být realizována jen jedním m zákaznz kazníkem. kem.

48 48 Vztahy a relace Identifikace primárn rní a cizí relace Velmi snadná. Entita na straně jedna tvoří vždy primárn rní relaci, její kandidátn tní klíč se zkopíruje do relace na straně více. Relace na straně více se stává cizí relací. Kandidátn tní klíč primárn rní relace je často součást stí kandidátn tního klíče e cizí relace na straně více, sám s m o sobě však jednoznačně identifikovat vektory hodnot cizí relace nedokáže. e. Kandidátn tní klíč cizí relace se z něj n j můžm ůže e stát t pouze po spojení s jedním m neb více v vhodnými atributy.

49 49 Vztahy typu více k více Vztahy a relace Zvláš áštní typ vztahu mezi dvěma entitami. Libovolnou instanci první entity můžeme spojit s nula, jednou nebo více instancemi druhé entity, ale i naopak libovolnou instanci druhé entity můžm ůžeme spojit s nula, jednou nebo více v instancemi první entity. Student Predmet

50 50 Vztahy a relace Vztahy typu více v k více v nelze realizovat přímo. p Modelují se pomocí speciáln lní mezilehlé relace, která má s každým z obou účastníků vztah jedna k více. v Mezilehlá relace se obvykle nazývá spojovací tabulka. Student Spojovací tabulka Predmet

51 51 Vztahy a relace Identifikace primárn rní a cizí relace Vyplývá z toho, že e vztah typu více v k více v modelujeme jako dva vztahy typu jedna k více. v Ve vztahu jedna k více v je relace na straně jedna vždy v primárn rní relací. Každá z původnp vodních entit se v jednom z nových vztahů stane primárn rní relací a spojovací tabulka bude pro oba vztahy cizí relací,, přičemp emž z obou původnp vodních relací převezme jejich kandidátn tní klíče. Spojovací tabulky obsahují nejčast astěji pouze kandidátn tní klíče e dvou původnp vodních účastníků.

52 52 Unární vztahy Vztahy a relace Mají jen jednoho účastníka relace je spojena sama se sebou. Klasickým případem p padem je vztah zaměstnance stnance a nadřízen zeného. Zaměstnanec stnanec mám obvykle za nadřízen zeného další šího zaměstnance, který mívám také nadřízen zeného. Zamestnanec

53 53 Vztahy a relace Modelují se stejným způsobem jako binárn rní vztahy kandidátn tní klíč primárn rní relace se přidp idá do cizí relace. Jediným rozdílem je to, že e primárn rní a cizí relace jsou jedna a tatáž relace. Příklad Kandidátn tní klíč relace Zamestnanec může e být atribut CisloZamestnance, přidáme atribut CisloNadrizeneho jako cizí klíč. Zamestnanec Unárn rní vztahy mohou být typu jedna k jedné,, jedna k více v a více v k více. v

54 54 Datová integrita Datová integrita Vytvořen ení datového modelu je jednou z mnoha součást stí datového modelování. Zároveň se musí modelovat také datová integrita. Pravidla zajišťuj ující, že fyzická data uložen ená v hotovém m DBS budou správn vná,, nebo alespoň věrohodná. Žádný DBS nedokáže e garantovat pravdivost dat v DB umí jen zajistit, že mohou být pravdivá. Data musejí vyhovovat jistým definovaným omezením m integrity.

55 55 Omezení integrity Datová integrita Datová integrita se implementuje na několika n různr zně podrobných úrovních: doménov nová integrita, přechodová integrita, entitní integrita, referenční integrita, databázov zová integrita, transakční integrita.

56 56 Datová integrita Doménov nová, přechodová a entitní omezení definují pravidla pro údržbu integrity jednotlivých relací. Omezení referenční integrity zajišťuj ují zachování potřebných vztahů mezi relacemi. Omezení databázov zové integrity kontrolují databázi jako celek. Omezení transakční integrity řídí manipulace s daty v jedné,, nebo i mezi několika databázemi.

57 57 Doménová integrita Datová integrita Doména (obor hodnot) je množina všech přípustných p pustných hodnot určit itého atributu. Omezení doménov nové integrity (dom omezení) je pravidlo definující platné hodnoty. (doménové K úplnému popisu některých n kterých domén je třeba t eba definovat více v než jedno doménov nové omezení.

58 58 Přechodová integrita Datová integrita Omezení přechodové integrity definují stavy,, kterými můžm ůže e vektor hodnot právoplatn voplatně přecházet. Stav entity kontroluje: Jediný atribut Přechodovou integritu můžm ůžeme považovat ovat za jistý speciáln lní typ doménov nové integrity. Několik kolik atributů nebo několik n relací Pak je vhodné je považovat ovat za samostatný typ omezení.

59 59 Datová integrita svobodný/á ženatý/vdaná rozvedený/á ovdovělý/ lý/á Obrázek ukazuje, jakých hodnot může nabývat rodinný stav

60 60 Entitní integrita Datová integrita Entitní omezení zabezpečuj ují integritu entit modelovaných v DB. Na nejjednodušší úrovni existence primárn rního klíče (pravé omezení). Primárn rní klíč jednoznačně definuje každý záznam z znam entity. Není možná existence záznamz znamů se stejným primárn rním m klíčem. Není možná existence záznamu z znamu s hodnotou primárn rního klíče Null.

61 61 Datová integrita Omezení integrity definovaná na úrovni entity (ostatní omezení) mohou kontrolovat: Jeden atribut Integritu modelujeme definicí atributu v určit ité doméně atribut zdědí vešker kerá omezení integrity definovaná pro jeho doménu. Na úrovni rovni entity můžm ůžeme tato zděděná omezení zpřísnit (v žádném m případp padě však uvolnit!). Několik atributů stejné relace Např. DatumVraceni musí být pozdější nebo rovno DatumVypujcky.

62 62 Referenční integrita Datová integrita Omezení referenční integrity udržuj ují a ochraňuj ují vztahy mezi relacemi. Zajišťuj ují, že vztahy mezi relacemi zůstanou z konzistentní. Jediné omezení cizí klíče e se nesmějí stát sirotky: Žádný dný vektor hodnot v cizí relaci nesmí obsahovat takovou hodnotu FK, která nemá odpovídaj dající vektor hodnot v primárn rní relaci. Sirotci vektory hodnot obsahující FK bez odpovídaj dajícího PK v primárn rní relaci.

63 Datová integrita Vznik sirotka Do cizí relace je přidp idán n vektor hodnot s FK, který neodpovídá žádnému PK v primárn rní relaci. PK v primárn rní relaci je změněn. n. Musí být zajištěno promítnut tnutí odpovídaj dající změny i v hodnotách FK kaskádov dová aktualizace. Vektor hodnot v primárn rní relaci, na nějžn se sirotek odkazuje, je odstraněn. n. Může e být zajištěno zákazem z odstranění vektoru hodnot, na který se odkazuje nějakn jaká cizí relace. Může e být zajištěno odstraněním m vektoru hodnot ze všech v relací kaskádov dové odstranění. 63

64 64 Databázová integrita Datová integrita Databázov zové omezení nejobecnější forma omezení integrity. Databázov zová omezení jsou omezeními mi závislými z na několika n relacích. ch. Definují se mezi atributy patřících ch do různých r zných relací.

65 65 Transakční integrita Datová integrita Omezení transakční integrity ovládaj dají způsoby přípustné manipulace s databází. Jsou proceduráln lního charakteru. Nejsou součást stí datového modelu. Transakce neděliteln litelná skupina určitých operací. Operace se musejí buď všechny společně dokončit, nebo se nesmí dokončit žádná z nich.

66 66 Datová integrita Příklad klad transakce převod peněz z jednoho bankovního účtu na druhý. Pokud se odečte částka z účtu A, ale pak se sytému nepodaří připsat ji na účet B, znamená to ztrátu tu peněz z po cestě. Řešení: : jestliže e selhala druhá operace, musí se zrušit i první operace. Do jedné transakce můžm ůže e být zapojeno několik různých r záznamz znamů,, několik n různých r relací i několik n různých r databází.

C8 Relační databáze. 1. Datový model

C8 Relační databáze. 1. Datový model C8 Relační databáze návrh návrh 1. Datový model 2. Příklad T2 Datová základna a její využití v práci manažera 2 Cíle cvičen ení C8 Relační databáze návrh 1. Navrhnout myšlenkový datový model jednoduché

Více

Obsah přednášky. Databázové systémy. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací

Obsah přednášky. Databázové systémy. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací Obsah přednášky Databázové systémy Logický model databáze normalizace relací normální formy tabulek 0NF, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF, DNF denormalizace zápis tabulek relační algebra klasické operace

Více

Databázové systémy. Ing. Radek Holý

Databázové systémy. Ing. Radek Holý Databázové systémy Ing. Radek Holý holy@cvut.cz Literatura: Skripta: Jeřábek, Kaliková, Krčál, Krčálová, Kalika: Databázové systémy pro dopravní aplikace Vydavatelství ČVUT, 09/2010 Co je relační databáze?

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

Databázové systémy trocha teorie

Databázové systémy trocha teorie Databázové systémy trocha teorie Základní pojmy Historie vývoje zpracování dat: 50. Léta vše v programu nevýhody poměrně jasné Aplikace1 alg.1 Aplikace2 alg.2 typy1 data1 typy2 data2 vytvoření systémů

Více

Relační databázový model. Vladimíra Zádová, KIN, EF, TUL- DBS

Relační databázový model. Vladimíra Zádová, KIN, EF, TUL- DBS Relační databázový model Databázové (datové) modely základní dělení klasické databázové modely relační databázový model relační databázový model Základní konstrukt - relace relace, schéma relace atribut,

Více

Úvod do databázových systémů. Lekce 1

Úvod do databázových systémů. Lekce 1 Úvod do databázových systémů Lekce 1 Sylabus Základní pojmy DBS Životní cyklus DB, normalizace dat Modelování DBS, ER diagram Logická úroveň modelu, relační model Relační algebra a relační kalkul Funkční

Více

Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče.

Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče. Primární a cizí klíč Kandidát primárního klíče (KPK) Je taková množina atributů, která splňuje podmínky: Unikátnosti Minimálnosti (neredukovatelnosti) Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod do databázových systémů Úvod do databázových systémů Databáze je dnes velmi často skloňovaným slovem. Co se pod tímto termínem skrývá si vysvětlíme na několika následujících stranách a cvičeních. Databáze se využívají k ukládání

Více

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

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

Úvod do databázových systémů 6. cvičení

Úvod do databázových systémů 6. cvičení Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů 6. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2012 Modelování databází [1]

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 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

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

8.2 Používání a tvorba databází

8.2 Používání a tvorba databází 8.2 Používání a tvorba databází Slide 1 8.2.1 Základní pojmy z oblasti relačních databází Slide 2 Databáze ~ Evidence lidí peněz věcí... výběry, výpisy, početní úkony Slide 3 Pojmy tabulka, pole, záznam

Více

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky.

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Projekt ESF OP VK reg.č. CZ.1.07/2.2.00/28.0209 Elektronické opory a e-learning pro obory výpočtového

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

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

Relační datový model. Integritní omezení. Normální formy Návrh IS. funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti

Relační datový model. Integritní omezení. Normální formy Návrh IS. funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti Relační datový model Integritní omezení funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti Normální formy Návrh IS Funkční závislosti funkční závislost elementární redundantní redukovaná částečná pokrytí

Více

Relační databázové systémy (3. část)

Relační databázové systémy (3. část) C3 T1 Relační databázov zové systémy Relační databázové systémy (3. část) 1. Prostřed edí programu 2. Tabulky 3. Formuláře 4. Sestavy 5. Dotazy 6. Příklad 2 Pracovní prostřed edí Prostřed edí programu

Více

RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY VÝPIS KONTROLNÍCH OTÁZEK S ODPOVĚDMI: Základní pojmy databázové technologie: 1. Uveďte základní aspekty pro vymezení jednotlivých přístupů ke zpracování hromadných dat: Pro vymezení

Více

Střední průmyslová škola Zlín

Střední průmyslová škola Zlín VY_32_INOVACE_33_01 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední

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

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

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází 1 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Požadavky kreditového systému. Relační datový model, relace, atributy,

Více

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 2. a 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká: 2. soustředění 16.1.2009

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

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev Úvod do databází Modelování v řízení Ing. Petr Kalčev Co je databáze? Množina záznamů a souborů, které jsou organizovány za určitým účelem. Jaké má mít přínosy? Rychlost Spolehlivost Přesnost Bezpečnost

Více

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) 2. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Minulé soustředění úvod

Více

10. blok Logický návrh databáze

10. blok Logický návrh databáze 10. blok Logický návrh databáze Studijní cíl Tento blok je věnován převodu konceptuálního návrhu databáze na návrh logický. Blok se věnuje tvorbě tabulek na základě entit z konceptuálního modelu a dále

Více

Databáze I. 4. přednáška. Helena Palovská

Databáze I. 4. přednáška. Helena Palovská Databáze I 4. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Mapování ER modelu do relačního DB schématu Od 80. let 20. stol. znám algoritmus, implementován v CASE nástrojích Rutinní postup s volbami rozhodnutí

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

2. přednáška. Databázový přístup k datům (SŘBD) Možnost počítání v dekadické aritmetice - potřeba přesných výpočtů, např.

2. přednáška. Databázový přístup k datům (SŘBD) Možnost počítání v dekadické aritmetice - potřeba přesných výpočtů, např. 2 přednáška 2 října 2012 10:32 Souborově orientované uchování dat Slabý HW Není možné uchovávat "velká data" - maximálně řádově jednotky MB Na každou úlohu samostatná aplikace, která má samostatná data

Více

Data v informačních systémech

Data v informačních systémech Informatika 2 Data v informačních systémech EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.: 48 535 2442 Konzultace: pondělí 10 30-11

Více

Otázka č. 1 (bodů za otázku: 4)

Otázka č. 1 (bodů za otázku: 4) Otázka č. 1 (bodů za otázku: 4) Agendy - redundance Která z následujících tvrzení charakterizují redundanci dat v databázi? Je to opakování stejných dat pouze v různých souborech. Je zdrojem nekonzistence

Více

5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ

5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ 5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ Databáze Databázi si můžeme představit jako místo, kam se ukládají všechny potřebné údaje. Přístup k údajům uloženým v databázi obstarává program, kterému se říká Systém Řízení Báze

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

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

Unifikovaný modelovací jazyk UML

Unifikovaný modelovací jazyk UML Unifikovaný modelovací jazyk UML Karel Richta katedra počíta tačů FEL ČVUT Praha richta@fel fel.cvut.czcz Motto: Komunikačním m prostředkem informační komunity se postupem času stala angličtina. Chcete-li

Více

Access Tabulka letní semestr 2013

Access Tabulka letní semestr 2013 MS Access Tabulka letní semestr 2013 Tvorba nové tabulky importem dat propojením externího souboru pomocí Průvodce v návrhovém zobrazení Návrh struktury tabulky Tabulka záznam pole záznamu Jmeno RodCislo

Více

RELACE, OPERACE. Relace

RELACE, OPERACE. Relace RELACE, OPERACE Relace Užití: 1. K popisu (evidenci) nějaké množiny objektů či jevů, které lze charakterizovat pomocí jejich vlastnostmi. Entita je popsána pomocí atributů. Ty se vybírají z domén. Různé

Více

Úvod do databázových systémů. Ing. Jan Šudřich

Úvod do databázových systémů. Ing. Jan Šudřich Ing. Jan Šudřich jan.sudrich@mail.vsfs.cz 1. Cíl předmětu: Úvod do databázových systémů Poskytnutí informací o vývoji databázových systémů Seznámení s nejčastějšími databázovými systémy Vysvětlení používaných

Více

Datové modelování II

Datové modelování II Datové modelování II Atributy Převod DM do schématu SŘBD Dotazovací jazyk SQL Multidimenzionální modelování Principy Doc. Miniberger, BIVŠ Atributy Atributem entity budeme rozumět název záznamu či informace,

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

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

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

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

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Databázové systémy Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Vývoj databázových systémů Ukládání dat Aktualizace dat Vyhledávání dat Třídění dat Výpočty a agregace 60.-70. léta Program Komunikace Výpočty

Více

A5M33IZS Informační a znalostní systémy. Relační databázová technologie

A5M33IZS Informační a znalostní systémy. Relační databázová technologie A5M33IZS Informační a znalostní systémy Relační databázová technologie Přechod z konceptuálního na logický model Entitní typ tabulka Atribut entitního typu sloupec tabulky Vztah: vazba 1:1 a 1:N: Vztah

Více

Relační databáze a povaha dat

Relační databáze a povaha dat Relační databáze a povaha dat Roman Bartoš Copyright istudium, 2005, http://www.istudium.cz Žádná část této publikace nesmí být publikována a šířena žádným způsobem a v žádné podobě bez výslovného svolení

Více

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Bakalářská práce 2014 Lenka Koutná UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra technické a informační výchovy Bakalářská práce Lenka

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod do databázových systémů Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 7 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Modelování databází Modelování

Více

KMA/PDB. Karel Janečka. Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d

KMA/PDB. Karel Janečka. Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d KMA/PDB Prostorové databáze Karel Janečka Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d Sylabus předmětu KMA/PDB Úvodní přednáška Základní terminologie Motivace rozdíl klasické

Více

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská palovska@vse.cz

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská palovska@vse.cz Databáze II 1. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Program přednášky Úvod Třívrstvá architektura a O-R mapování Zabezpečení dat Role a přístupová práva Úvod Co je databáze Mnoho dat Organizovaných

Více

Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů

Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů - 1.1 - Kapitola 1: Úvod Účel databázových systémů Pohled na data Modely dat Jazyk pro definici dat (Data Definition Language; DDL) Jazyk pro manipulaci s daty (Data Manipulation Language; DML) Správa

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

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

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

Databázové a informační systémy

Databázové a informační systémy Databázové a informační systémy doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah Jak ukládat a efektivně zpracovávat

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

4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu

4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu 4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu 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.

Více

Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová

Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová Základy informatiky 08 Databázové systémy Daniela Szturcová Problém zpracování dat Důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat - evidovat údaje o nějaké skutečnosti. o skupině lidí (zaměstnanců, studentů,

Více

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy

Více

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze 4IT218 Databáze Šestá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Datové modelování Transformace KS do LS Šestá přednáška Program přednášek (12 přednášek) Týden

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

Přednáška č. 11 PRODEJNÍ ČINNOST PODNIKU. 9.12. 2008 doc.ing. Roman ZámeZ

Přednáška č. 11 PRODEJNÍ ČINNOST PODNIKU. 9.12. 2008 doc.ing. Roman ZámeZ Přednáška č. 11 PRODEJNÍ ČINNOST PODNIKU 9.12. 2008 doc.ing. Roman ZámeZ mečník, PhD. 1 Osnova přednášky 1. PŘEDMĚT T A OBSAH PRODEJE 2. TVORBA STRATEGIE A PLÁNOV NOVÁNÍ PRODEJE 3. ORGANIZAČNÍ ZAČLEN LENĚNÍ

Více

Data v počítači EIS MIS TPS. Informační systémy 2. Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.: 48 535 2442 Konzultace: úterý 14 20-15 50

Data v počítači EIS MIS TPS. Informační systémy 2. Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.: 48 535 2442 Konzultace: úterý 14 20-15 50 Informační systémy 2 Data v počítači EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.: 48 535 2442 Konzultace: úterý 14 20-15 50 18.3.2014

Více

Michal Krátký, Miroslav Beneš

Michal Krátký, Miroslav Beneš Databázové a informační systémy Michal Krátký, Miroslav Beneš Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava 5.12.2005 2005 Michal Krátký, Miroslav Beneš Databázové a informační systémy 1/24 Obsah

Více

Databázové systémy Cvičení 5.2

Databázové systémy Cvičení 5.2 Databázové systémy Cvičení 5.2 SQL jako jazyk pro definici dat Detaily zápisu integritních omezení tabulek Integritní omezení tabulek kromě integritních omezení sloupců lze zadat integritní omezení jako

Více

Databázové a informační systémy Informační systém prodejny nábytku. Jakub Kamrla, KAM087

Databázové a informační systémy Informační systém prodejny nábytku. Jakub Kamrla, KAM087 Databázové a informační systémy Informační systém prodejny nábytku Jakub Kamrla, KAM087 1. část Funkční a nefunkční požadavky 1. K čemu má systém sloužit Jedná se o informační systém pro jednu nejmenovanou

Více

Databáze MS-Access. Obsah. Co je to databáze? Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Ing. Jolana Škutová

Databáze MS-Access. Obsah. Co je to databáze? Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Ing. Jolana Škutová Databáze MS-Access Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Ing. Jolana Škutová Obsah Principy a možnosti databází. Uložení dat v databázi, formáty dat, pole, záznamy, tabulky, vazby mezi záznamy. Objekty databáze

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

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější

Více

Objektově orientované databáze. Miroslav Beneš

Objektově orientované databáze. Miroslav Beneš Objektově orientované databáze Miroslav Beneš Obsah přednášky Motivace Vlastnosti databázových systémů Logické datové modely Nevýhody modelů založených na záznamech Co potřebujeme modelovat? Identifikace

Více

Databázové systémy I

Databázové systémy I Databázové systémy I Přednáška č. 2 Ing. Jiří Zechmeister Fakulta elektrotechniky a informatiky jiri.zechmeister@upce.cz Obsah Fáze návrhu databáze Konceptuální model Barkerova notace Unikátní identifikátory

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

Access. Tabulky. Vytvoření tabulky

Access. Tabulky. Vytvoření tabulky Access správa databáze (tabulky, relace, omezující podmínky, data...) uživatelské prostředí pro práci s databází (formuláře, sestavy, datové stránky, makra...) ukázková aplikace Northwind hlavní okno databáze

Více

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

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/ Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií VY_32_INOVACE_33_04 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

Etapy tvorby lidského díla

Etapy tvorby lidského díla Systém Pojem systém Obecně jej chápeme jako seskupení prvků spolu s vazbami mezi nimi, jejich uspořádání, včetně struktury či hierarchie. Synonymum organizace či struktura. Pro zkoumání systému je důležité

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

Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky

Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky Otázka 20 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky... 1 Zadání Relační DB struktury sloužící k optimalizaci

Více

Použití databází na Webu

Použití databází na Webu 4IZ228 tvorba webových stránek a aplikací Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2010/11/18 11:33:52 $ Obsah Co nás čeká... 3 Architektura webových databázových aplikací... 4 K čemu se používají databázové

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

Teorie zpracování dat DATABÁZOVÁ TECHNOLOGIE

Teorie zpracování dat DATABÁZOVÁ TECHNOLOGIE Teorie zpracování dat DATABÁZOVÁ TECHNOLOGIE 1 2. DATABÁZOVÁ TECHNOLOGIE 2.1. Obecnévlastnosti databázovétechnologie 2.2. Entity, atributy, vztahy, integritníomezení 2.3. Architektura databáze 2.4. Databázovéjazyky,

Více

Kapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény

Kapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény - 6.1 - Omezení domény Referenční integrita Aserce Spouštěče (Triggers) Funkční závislosti Kapitola 6: Omezení integrity Omezení domény Omezení integrity zabraňují poškození databáze; zajišťují, že autorizované

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

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace - 3.1 - Struktura relačních databází Relační algebra n-ticový relační kalkul Doménový relační kalkul Rozšířené operace relační algebry Modifikace databáze Pohledy Kapitola 3: Relační model Základní struktura

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

EXTRAKT z mezinárodní normy

EXTRAKT z mezinárodní normy EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním ICS 03.220.01; 35.240.60 materiálem o normě. Inteligentní dopravní systémy Požadavky na ITS centrální datové

Více

DATOVÉ MODELOVÁNÍ ER MODEL

DATOVÉ MODELOVÁNÍ ER MODEL DATOVÉ MODELOVÁNÍ ER MODEL Základní pojmy Entita věc reálného světa (objekt) rozlišitelný od jiných objektů. Př) banky s identifikačním číslem 999, účet s č. účtu 100. Entitní množina - množina entit téhož

Více

TECHNICKÁ DOKUMENTACE

TECHNICKÁ DOKUMENTACE TECHNICKÁ TYP A ARCHIVACE ZPŮSOB POUŽITÍ METODA ZPRACOVÁNÍ ETAPA ZPRACOVÁNÍ PROJEKT KLASICKÝ GRAFICKÉ DOKUMENTY DIGITÁLNÍ TEXTOVÉ DOKUMENTY KLASICKÁ S POČÍTAČOVOU PODPOROU (CAD SYSTÉMY) ZADÁVACÍ NABÍDKOVÝ

Více

Geografické informační systémy p. 1

Geografické informační systémy p. 1 Geografické informační systémy Slajdy pro předmět GIS Martin Hrubý hrubym @ fit.vutbr.cz Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií, Božetěchova 2, 61266 Brno akademický rok 2004/05

Více

1.13 ACCESS popis programu

1.13 ACCESS popis programu Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Tematická oblast Předmět Druh učebního materiálu Anotace Vybavení, pomůcky Střední průmyslová škola strojnická Vsetín CZ.1.07/1.5.00/34.0483 Ing.

Více

Kurz Databáze. Obsah. Návrh databáze E-R model. Datová analýza, tabulky a vazby. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.

Kurz Databáze. Obsah. Návrh databáze E-R model. Datová analýza, tabulky a vazby. Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Kurz Databáze Datová analýza, tabulky a vazby Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Obsah Návrh databáze, E-R model, normalizace. Datové typy, formáty a rozsahy dat. Vytváření tabulek, polí, konvence pojmenování.

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

Databázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu

Databázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu Databázové modelování Analýza Návrh konceptuálního schématu 1 Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání SW Jednotlivé fáze mezi sebou iterují 2 Proč modelovat/analyzovat? Standardizované

Více

Informatika I. ení 5 - podpora

Informatika I. ení 5 - podpora Informatika I cvičen ení 5 - podpora 1 kontingenční tabulka tvorba formuláře e (využit ití vzorců,, funkcí) makra v Excelu ukázka kódu k makra ve Visual Basicu 2 Kontingenční tabulka je interaktivní tabulka,

Více

Marketingová komunikace. 1. a 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Marketingová komunikace. 1. a 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) 1. a 2. 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