UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI"

Transkript

1 UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Bakalářská práce 2014 Lenka Koutná

2 UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra technické a informační výchovy Bakalářská práce Lenka Koutná Řešení datových problémů během životního cyklu vývoje databáze Olomouc 2014 Vedoucí práce: Mgr. Jan Kubrický, Ph.D.

3 Prohlášení: Prohlašuji, že jsem zadanou bakalářskou práci vypracovala samostatně pod odborným dohledem vedoucího bakalářské práce a všechny použité informační zdroje jsem uvedla v seznamu zdrojů na konci práce. V Olomouci dne:

4 Motto: Informace znamená všechno; za války jako v míru, v politice jako ve finanční sféře. Stefan Zweig Poděkování: Především bych chtěla poděkovat vedoucímu mé bakalářské práce panu Mgr. Janu Kubrickému, Ph.D. za ochotu, cenné rady a užitečné připomínky při psaní této práce. Dále bych chtěla poděkovat mé rodině a především mé dceři za podporu během celého studia.

5 Obsah: Úvod... 7 Cíle práce Základní pojmy Životní cyklus vývoje databáze Analýza požadavků Analýza organizace Definice problémů a omezení Definice cílů a rozsahů Návrh Konceptuální úroveň Logická úroveň Normalizace databáze Fyzická úroveň Datové typy a hodnota NULL Klíče Indexy Integrita dat Triggery Implementace Vytvoření databáze Konverze a načtení dat Uživatelské zabezpečení Zabezpečení databáze Zálohování Testování Operace (provoz) Doladění a optimalizace databáze Údržba Návrh databáze pro školní knihovnu Analýza Definice cílů... 40

6 9.3 Konceptuální návrh Logický návrh Fyzický návrh Závěr Seznam použité literatury a literárních zdrojů Seznam obrázků Seznam tabulek Seznam příloh Příloha č. 1 - Analýza - otázky Příloha č. 2 - Návrh databáze - SQL script... 54

7 Úvod Data a informace - pro někoho jen dvě slova, pro jiné (věřím, že pro většinu) každodenní životní potřeba. Informace lidé vyhledávali a využívali od pradávna. Správnou informaci ve správný čas dokázali i náležitě ocenit. Potřeba shánět, třídit a vyhledávat informace byla tak veliká, že lidé začali vymýšlet, jak si tuto potřebu usnadnit a zjednodušit. Data si uchovávali v písemné formě v různých kartotékách, které sice měly svůj systém přesto získat informaci chvíli trvalo. Největší přínos v této oblasti měl rozvoj informačních technologií a následně vývoj databázových systémů. Databáze, která má plnit dobře svou funkci musí splňovat určité podmínky a především musí obsahovat dostatečné množství kvalitních dat. Dobrá analýza je často podceňována, databáze se vytváří bez potřebné přípravy, některé kroky se zjednoduší, nebo úplně vynechají. V průběhu života databáze mohou nastat v podstatě dva druhy problémů - problémy aplikační a problémy datové (6). Správně navržená databáze dokáže nejen udělat spoustu práce za obslužnou aplikaci, ale dokáže ji i velmi výrazně urychlit. Informace získané z databáze musí být srozumitelné, důvěryhodné, snadno interpretovatelné, úplné, objektivní, bezchybné a musí být včas. Tato práce je svým tématem zaměřená na předcházení a řešení datových problémů. Správný návrh databáze zahrnuje konzistenci, integritu a přesnost dat v databázi. Databáze musí být snadno udržovatelná a měla by umožnit modifikaci (14). V jednotlivých kapitolách teoretické části budu popisovat jednotlivé etapy, kterými musí databáze projít během celého svého vývoje. V každé fázi životního cyklu budu analyzovat datové problémy, které by mohly nastat a následně, jaké je jejich řešení respektive předcházení. Zároveň budu popisovat všechny nezbytné kroky pro vytvoření správně fungující databáze. Ve druhé části práce budu aplikovat navržená doporučení popsaná v teoretické části na návrhu databáze pro školní knihovnu. 7

8 Cíle práce Hlavním cílem je analýza a řešení datových problémů jednotlivých etap životního cyklu vývoje databáze. Dílčím cílem je podrobná analýza všech etap tohoto cyklu a podrobný popis návrhu relační databáze tak, aby podle něj bylo možné navrhnout novou, správně fungující databázi. V praktické části bude navržena databáze pro školní knihovnu s aplikací všech poznatků z teoretické části. 8

9 1 Základní pojmy V problematice databází jsou základní pojmy data, informace a databáze. Data jsou údaje, které nám samy o sobě nic neříkají, jsou to slova, čísla, nebo třeba datumové údaje. Těmito údaji je naplněná databáze. Databáze je centralizovaná a strukturovaná množina dat. Informace je údaj, který nám něco říká a je pro nás užitečný. Informaci získáme pomocí správně zvoleného dotazu z databáze. Z obrázku č. 1 je patrné, že data do databáze vstupují a informace naopak vystupují (14). data Insert Databáze Select informace Obr. 1 Vztah data, databáze, informace (vlastní) 9

10 2 Životní cyklus vývoje databáze Obr. 2 Životní cyklus databáze (10) Životní cyklus vývoje databáze začíná ještě dlouho před jejím vytvořením. Na obrázku č. 2 je vidět celý cyklus, kterým každá databáze prochází. První etapou musí být vždy důkladná analýza požadavků a prostudování současné databáze (pokud existuje). Dalším krokem je volba vhodného datového modelu a vlastní vytvoření databáze. Databáze potřebuje data. Pokud máme elektronická data z původní databáze, můžeme je použít a naimportovat, pokud data nemáme, nebo máme jen papírová data, musíme databázi naplnit ručně. Další krátkou, nic méně důležitou, etapou je testování. Po úspěšném zvládnutí všech předchozích etap následuje etapa nejdelší a tou je provoz databáze. Během provozu databázi udržujeme, zálohujeme a podle potřeby modifikujeme. V okamžiku, kdy databáze přestane vyhovovat vývojovým změnám, bude pomalá, nespolehlivá a nebude schopna pojmout další data je její cyklus u konce a nastává první etapa nového cyklu (10). 10

11 3 Analýza požadavků V prvních fází životního cyklu vývoje databáze nemohou nastat žádné datové problémy, protože databáze fyzicky neexistuje. V této fázi, už ale můžeme vymezit problémy, které by při špatném postupu mohly nastat. Jedná se především o datové problémy vzniklé nedorozuměním a špatným pochopením dané problematiky. V této fázi definujeme základní datové typy a rozsahy dat, které bude databáze obsahovat. Datový problém může nastat např. pokud do číselné položky budeme chtít vložit nenumerický znak, nebo pokud budeme potřebovat vložit větší hodnotu, než daný datový typ umožňuje. Pokud tuto fázi životního cyklu vývoje databáze provedeme opravdu pečlivě, můžeme předejít problémům s pozdější potřebou změny struktury tabulek v databázi. Fáze analýzy začíná, když vznikne požadavek vytvořit novou databázi. Většinou se tak stane, když je stávající systém nedostačující, zastaralý, nebo poruchový. Také může vzniknout potřeba úplně nového systému např. se vznikem nové firmy. Pokud existuje stávající systém - v elektronické, nebo jiné podobě - je potřeba ho také podrobit analýze. Analýza je proces zdlouhavý a někdy se může zdát i nudný. Nekonečné rozhovory s mnoha lidmi, stovky otázek a odpovědí, dlouhé hodiny přemýšlení. Ale platí zde přímá úměra, čím lépe analýzu provedeme, tím lépe bude databáze sloužit. V příloze č. 1 jsou příklady otázek používaných při analýze. Při analýze se mohou využívat i další metody například velmi efektivní, ale časově náročné je pozorování organizace za provozu, zkoumání podnikové dokumentace, nebo upřesňující dotazník (3). 3.1 Analýza organizace Prvním krokem je důkladná analýza organizace. Pochopení organizační struktury, upřesnění hardwarového a softwarového vybavení a pochopení činností 11

12 organizace jsou klíčové pro další postup. Při analýze musíme správně pochopit pracovní postupy a návaznosti všech činností v organizaci (5). Kromě rozhovorů s pracovníky na různých pozicích je potřeba prostudovat veškerou dostupnou dokumentaci, která se týká dané problematiky (13). 3.2 Definice problémů a omezení Dalším krokem je analýza stávajícího systému. Je potřeba zjistit potíže a omezení, které se ve starém systému projevují. Je potřeba definovat vstupní data tzn. jaká data a odkud budou do databáze vstupovat (např. import z jiného systému, ručně, čtečkou čárových kódů apod.). Dále je potřeba definovat výstupy (export do jiného systému, tisk, nebo třeba webová stránka). Vstupní data musí mít stanovený datový typ (číslo, text, datum.) a doménu, což je rozsah, kterého mohou nabývat (5). Vstupní a výstupní operace jsou důležitým zdrojem informací pro návrh databáze. Platí přímá úměra, čím více těchto informací budeme mít, tím lépe můžeme návrh provést (16). Dalším důležitým údajem je očekávaný objem dat a počet uživatelů, kteří budou k datům přistupovat. Ve většině případů bude potřeba definovat různé skupiny uživatelů, kteří budou mít různá přístupová práva k jednotlivým částem databáze - např. archivní data budou pro většinu jen pro čtení, nebo tabulku uživatelů bude mít přístupnou jen správce databáze. Podrobným dotazováním musíme zjistit požadavky a očekávání od nového systému. Musíme se ptát i běžných uživatelů, které činnosti by chtěli zjednodušit, nebo přizpůsobit svým potřebám. Je vhodné ptát se i na budoucí plány a požadavky kladené na databázi. Velmi důležité je zjistit a identifikovat všechny výjimky a navrhnout databázi tak, aby tyto výjimky zvládla (13). Součástí tohoto kroku je vytvoření předběžného seznamu tabulek včetně polí a přibližného počtu záznamů v každé tabulce. Každou položku tohoto seznamu pečlivě ověříme, zda není zastaralá a zda je v novém systému nezbytná. Tento seznam se bude v průběhu návrhu upravovat a dolaďovat až do konečné podoby nové databáze (11). 12

13 3.3 Definice cílů a rozsahů Z předchozích informací se sestaví seznam požadavků, který je výchozí pro definování cílů. Definujeme obecné úkony, které se budou v databázi provádět. Každý cíl definuje jeden úkon. Tento seznam nemusí být konečný, v průběhu dalších činností mohou nastat další cíle, nebo se mohou ty dříve definované doladit. Nic není zadarmo, ani práce návrháře databáze. Je třeba si dopředu dohodnout rozsah práce, případně které části návrhu se nebudou nyní z finančních, nebo časových důvodů implementovat. Návrh databáze by měl být však úplný, tzn. měl by obsahovat i ty části databáze, které se nebudou ihned používat. Předejde se tím možným problémům s pozdějším doplněním databáze (5). Jednoduchým příkladem může být evidence výpočetní techniky ve firmě. Požadavek je evidence hardware, software a licencí. Projekt počítá s automatickým skenováním PC a s následným importem do evidence. Z časových i finančních důvodů se v první fázi bude implementovat jen evidence HW a evidence zakoupených licencí a evidence veškerého software se dodělá v další fázi. Z obrázku č. 3 vidíme, že modul SW (evidence SW) je propojen i na modul licence (evidence licencí). Návrh této databáze by měl tedy obsahovat i ty části, které se týkají evidence software. Obr. 3 Stanovení rozsahů (vlastní) 13

14 4 Návrh Z hlediska správné funkčnosti a eliminace datových problémů je tato fáze pro životní cyklus nejdůležitější. Správným návrhem databáze můžeme většině datových problémů předejít. Současné systémy řízení báze dat - SŘBD (vysvětleno v kapitole 4.3) nabízí dostatek nástrojů pro efektivní návrh databáze. Mezi základní vlastnosti databáze patří nezávislost dat, sdílení dat, ochrana a utajení dat, redundance, konzistence a integrita dat: Nezávislost dat znamená, že změna v datech nevyžaduje nutně změnu programu. Sdílení dat znamená, že k datům má ve stejný okamžik přístup více uživatelů. Ochrana a utajení dat znamenají zabezpečení proti zneužití dat. Redundance znamená duplicitní data v různých tabulkách. Konzistence znamená, že během provozu se neztratí, nebo nepoškodí žádná data a data, která do databáze nepatří, tam nebudou. Integritní omezení jsou omezující pravidla podle reality. Ve fázi návrhu databáze se vytváří modely na úrovni konceptuální, logické (technologické) a fyzické (implementační). Jednotlivé úrovně jsou na sobě nezávislé tzn. změna v jedné úrovni, nemusí nutně znamenat změnu v jiné úrovni (18). 4.1 Konceptuální úroveň Účelem tohoto modelování je podchycení všech informací a předcházení chyb a nedorozumění mezi návrháři a budoucími uživateli databáze. Modelování je provedeno v obecné rovině, bez použití odborných a specifických pojmů pro tvorbu databáze tak, aby výslednému modelu rozuměl každý jedinec (15). 14

15 Pro správné konceptuální modelování je nutné pochopit základní názvosloví. Konceptuální návrh databáze obsahuje entity, které jsou popsané atributy. Entity jsou vzájemně rozlišitelné konkrétní, nebo abstraktní objekty reálného světa. Soubor vzájemně příbuzných entit je entitní množina (9). Entity mohou být lidé, místa, nebo věci. Mezi jednotlivými entitami existují (musí existovat) vztahy s příslušnou kardinalitou. Kardinalita může nabývat hodnot 1:1, 1:N, N:M. Na obrázku č. 4 je znázorněna databáze zaměstnanci. V konceptuálním modelování bude obsahovat 3 entity - Osoba, Funkce a Útvar. Entity jsou popsány svými vlastnostmi, které nabývají určitých hodnot z množin zvaných domény. Vlastnosti entit nazýváme atributy (9). Vztahy mezi entitami včetně kardinality jsou naznačeny šipkami. Tyto entity se později stanou tabulkami v databázi (3). Kardinalita vztahu je číslo, které udává počet instancí (výskytů) entity, kterými vstupuje do vztahu s instancemi druhé entity. Na obrázku č. 4 má každá osoba právě jednu funkci a pracuje právě v jednom útvaru - kardinalita 1. Stejnou funkci a stejný útvar může mít více osob - kardinalita N. Obr. 4 Databáze zaměstnanci (vlastní) Kardinalita N:M se musí eliminovat zařazením další entity (19). Problémy mohou nastat při výskytu 3 entit navzájem propojenými dvěma vazbami N:M. V tomto případě 15

16 musíme pečlivě prověřit, zda nově vzniklé vazby 1:N jsou korektní a povedou vždy k nalezení správných dat (17). Na obrázku č. 5 je znázorněn příklad konceptuálního modelování, což je například E-R diagram (entity-relationship diagram, nebo-li model vztahů entit). Je to množina pojmů, které nám pomáhají, na konceptuální úrovni popsat požadavky a následně specifikovat strukturu databáze. V diagramu musí být popsány všechny požadované procesy a musí být zohledněny všechny předpisy a zákony upravující danou problematiku. Entity jsou v diagramu pojmenovány většinou podstatným jménem a zobrazují se v obdélníku, vztahy se zobrazují v kosočtverci a bývá to většinou sloveso (15). N vykonává mmm 1 Funkce Osoba N pracuje v 1 Útvar Obr. 5 Ukázkový E-R diagram (vlastní) Konceptuální úroveň je zcela obecná, není závislá ani na datovém modelu ani na systému řízení báze dat - viz kapitola 5.3. Z hlediska eliminace budoucích problémů je v této fázi nezbytná precizní a profesionální spolupráce zadavatele a návrháře. 4.2 Logická úroveň Na této úrovni se transformuje E-R diagram na tabulky v databázi. V této fázi už musíme vědět, v jakém datovém modelu budeme databázi vytvářet. Datové modely se dělí podle vztahů na hierarchický, síťový, relační a objektový model. Tato práce se bude dále zabývat datovými problémy v relačním datovém modelu, který je v současné době nejrozšířenější. Relační model popsal v roce 1970 Dr. Cood. Základní vlastnosti, které musí relační model mít, jsou: Uživatel vnímá databáze jako množinu relací. Uživatel má k dispozici minimálně operace selekce, projekce a spojení. 16

17 Dr. Cood definoval dvanáct pravidel pro relační model (4): 1. Informační pravidlo - všechny informace jsou vyjádřeny hodnotami v tabulkách. 2. Pravidlo jistoty - všechna data jsou přístupná kombinací jména tabulky s hodnotami primárního klíče a jménem sloupce. 3. Systematické zpracování nulových hodnot - nulové hodnoty jsou podporovány pro reprezentaci informace, která není definována. 4. Dynamický on-line katalog založený na relačním modelu - struktura databáze je vyjádřena stejným způsobem jako data, může se používat stejný dotazovací jazyk. 5. Obsáhlý datový podjazyk - musí být nejméně jeden dotazovací jazyk s definovanou syntaxí, který podporuje definici dat, definici pohledů, manipulaci s daty, integritní omezení, autorizovaný přístup k databázi, transakční příkazy apod. 6. Pravidlo vytvoření pohledů - všechny pohledy, které jsou teoreticky možné, jsou systémem vytvořitelné. 7. Schopnost vkládání, vytvoření a mazání - schopnost zachování relačních pravidel je zachována nejen při pohledu na data, ale i při operacích průniku, přidání a mazání dat. 8. Fyzická datová nezávislost - aplikační programy jsou nezávislé na fyzické datové struktuře. 9. Logická datová nezávislost - aplikační programy jsou nezávislé na změnách v logické struktuře databázového souboru. 10. Integritní nezávislost - integritní omezení se musí dát definovat prostředky relační databáze a musí být možnost uložení v katalogu a nikoliv v aplikačním programu. 11. Nezávislost distribuce - relační model musí být schopen implementace na jiných počítačových architekturách. 12. Pravidlo přístupu do databáze - k vytváření integritních omezení je nutno použít relační jazyk vyšší úrovně. Respektováním těchto pravidel je zajištěna efektivnost práce návrhářů a programátorů relačních databázových systémů. I v této části návrhu můžeme správným postupem 17

18 předcházet mnohým datovým problémům, které by mohly nastat během provozu databáze, především při vkládání a modifikaci dat. Struktura databáze musí být navržena podle pravidel normalizace, pomocí kterých definujeme jednotlivé tabulky, určujeme jejich atributy, primární i cizí klíče a integritní omezení. Pro tabulky musí platit následující pravidla (10): Nesouvisející data by měla být v různých tabulkách. Data, která lze vypočítat, neukládáme. Návrh musí odpovídat všem procesům, které byly definovány při analýze. Sloupce musí mít jedinečné názvy v rámci jedné tabulky. Není vhodné vytvářet příliš mnoho vztahů, ale je potřeba pokrýt vztahy tak, aby bylo možné dohledat veškeré spojitosti. Kardinalita M:N se musí vyjádřit pomocí vazební tabulky. Je vhodné definovat rozsahy povolených hodnot. Je nutné dodržet normalizační formy - každá tabulka musí být minimálně ve třetí normalizační formě. Není vhodné vytvářet primární klíč kombinací více sloupců. Každé tabulce je vhodné nastavit přístupová práva uživatelů. Logická úroveň je stěžejní fází pro eliminaci možných datových problémů během provozu databáze, nebo při pozdějších úpravách databáze. Dodržování výše uvedených pravidel a jistá logika v názvosloví jsou téměř nutností. Například stejné názvy sloupců v různých tabulkách, které nejsou klíčem a jejichž obsah vyjadřuje různé informace, mohou způsobit nekorektnosti při získávání informací. Naopak stejné názvy sloupců, které jsou klíčem, příkazy pro manipulaci s daty podstatně zefektivní Normalizace databáze Normalizace databáze je postupný proces nahrazování dané množiny relací souhrnem relací, které mají jednodušší a regulérnější strukturu. Cílem normalizace je zajištění integrity a konzistence dat (21). U tabulky, která není normalizovaná, mohou nastat anomálie aktualizací, což jsou anomálie vkládání, anomálie vymazávání 18

19 a anomálie modifikace. Důsledkem těchto anomálií je pomalá databáze, může dojít ke ztrátě dat, nebo k získání nekorektních informací. K předcházení těchto anomálií je nutné pečlivé dodržování normalizace databáze. Datové problémy mohou nastat, pokud bude databáze obsahovat např.: Opakující se pole tabulky. Tranzitivní závislosti - jedno, nebo více polí tabulky bude záviset na jiném poli, než je celý primární klíč. Redundantní data. Je definováno šest normálních forem, přičemž každá vyšší forma v sobě zahrnuje formy nižší (5). 1. normální forma - 1.NF Tabulka je v 1.NF pokud jsou všechna data atomická, to znamená, že data v jednom poli už nejdou dále dělit. Každá tabulka má definován primární klíč a všechny ostatní sloupce v tabulce jsou na tomto klíči závislé (5). 2. normální forma - 2.NF Tabulka je ve 2.NF pokud jsou všechna neklíčová pole závislá na celém primárním klíči. Pokud je primární klíč složeny z více polí a nějaké další pole v tabulce je závislé jen na některém z těchto polí, může nastat redundance dat. Mnohem vhodnější je místo složeného primárního klíče použít nově vytvořený číselný sloupec, který nám poslouží jako primární klíč a tabulku rozdělit tak, aby se zamezilo duplicitním hodnotám (5). 3. normální forma - 3.NF Tabulka je ve 3.NF pokud neobsahuje žádné tranzitivní závislosti. Všechny sloupce tabulky musí být závislé přímo na primárním klíči. Pokud tabulka obsahuje sloupec, který je závislý na jiném neklíčovém sloupci, musíme tabulku opět rozdělit (5). 19

20 Boyce-Coddova normální forma - BCNF Tabulka je v BCNF pokud je každý determinant kandidátním klíčem. Determinantem je pole, které určuje hodnotu jiného pole. Kandidátním klíčem je pole, které může být klíčem pro danou tabulku. Pokud se v tabulce vyskytuje klíčové pole, které je závislé na neklíčovém poli a toto neklíčové pole nemůže být klíčem, musíme tabulku opět rozdělit (5). 4. normální forma - 4.NF Tabulka je ve 4.NF pokud neobsahuje více než jednu vícehodnotovou závislost. Vícehodnotová závislost vznikne mezi poli, když v rámci jedné tabulky hodnotě jednoho pole odpovídá více hodnot z jiného pole (5). 5. normální forma - 5.NF Tabulka je v 5.NF pokud ji nelze rozdělit na další tabulky s odlišnými klíči (5). Pro eliminaci možných datových problémů je nutné, aby každá tabulka databáze vyhovovala nejméně 3 normální formě. Logická úroveň je navrhována na konkrétní datový model, ale není ještě závislá na konkrétním systému řízení báze dat, což znamená, že správně vytvořený logický návrh databáze lze opakovaně použít při přechodu na jiný SŘBD. 4.3 Fyzická úroveň Softwarový systém, který umožňuje efektivně pracovat s databází, se nazývá Systém řízení báze dat (SŘBD). Tento systém umožňuje vytvářet jednotlivé části databáze, vkládat, aktualizovat, mazat a vyvolávat data z databáze prostřednictvím dotazovacího jazyka (16). Další vlastností SŘBD je poskytnutí systémového katalogu, který uchovává informace o datových položkách, integritním omezení a přístupových právech uživatelů. Další důležitou službou SŘBD je podpora transakcí a služby řízení sdílení (3). Z hlediska bezpečnosti dat SŘBD umožňuje použití hesel, definování 20

21 přístupových práv, rozlišení práv pro zápis, čtení a modifikaci (16). Všechny tyto nástroje jsou mocným pomocníkem při předcházení pozdějších datových problémů. Databázový systém zahrnuje databázi, systém řízení báze dat a databázovou aplikaci, což je počítačový program vytvořený dle požadavků pro práci uživatelů s databází (20). V této fázi musíme vybrat systém řízení báze dat a nainstalovat jej. Při výběru se řídíme několika různými hledisky. K nejpodstatnějším patří (19): Současný přístup k datům pro více uživatelů. Zajištění ochrany a integrity dat. Prostředky pro centrální správu dat a uživatelů. Podpora transakcí, triggerů a uložených procedur. Vyhledávací mechanizmy. Profilování, nebo-li logování. Mezi nejrozšířenější SŘBD patří: Oracle, Informix, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, Microsoft Visual FoxPro, MySQL, PostgreSQL, Progress a další. Při fyzickém navrhování tabulek už musíme znát funkčnost SŘBD abychom mohli logický návrh danému systému přizpůsobit. Pro tabulky, které se nyní mohou začít fyzicky vytvářet, platí (3): Každá tabulka musí mít unikátní jméno v rámci databáze. Každý sloupec ( pole) tabulky musí mít unikátní jméno v rámci tabulky. Tabulka nemůže mít duplicitní řádky (záznamy). Každá tabulka musí mít primární klíč. V tabulce nezáleží na pořadí sloupců. V tabulce nezáleží na pořadí řádků. Všechny hodnoty daného sloupce musí být stejného datového typu. Moderní SŘBD tato pravidla hlídají automaticky. Pokud při fyzickém návrhu databáze tato pravidla dodržíme, vyhneme se problémům při vlastním vytváření databáze a následně při plnění databáze daty. 21

22 4.3.1 Datové typy a hodnota NULL Datový typ je jedna ze základních vlastností každého sloupce tabulky. Správně, nebo naopak špatně vybraný datový typ může výrazně ovlivnit budoucí rychlost a funkčnost databáze. Musíme pečlivě zvážit, jaký typ dat budou hodnoty ve sloupci nabývat, jaký budou mít rozsah hodnot, zda budeme podle tohoto sloupce záznamy vyhledávat, třídit a seskupovat, a v neposlední řadě zda tento sloupec bude určený pro matematické operace. Při špatné volbě může nastat problém s uložením hodnoty, který definovaný datový typ nepodporuje, nebo s rychlostí databáze. Zvolení nesprávného typu vede k přenosu zbytečně velkých datových toků a tím k zatížení sítě (10). Základní datové typy jsou (10): Znakový - může obsahovat jakýkoliv znak, špatně zvolená velikost se může projevit na rychlosti zpracování. Tento typ nelze použít pro matematické operace. Při vkládání čísel, nebo datumových údajů do textového pole může nastat problém při třídění dat. Čísla nebudou řazena matematicky, ale znakově. Numerický - může obsahovat čísla, nelze vložit nenumerický znak. Pokud zvolíme špatný typ (celá čísla, počet desetinných míst apod.) může dojít ke ztrátě části dat. Datumový - může obsahovat datumové a časové údaje. Údaje se vkládají podle zadané masky většinou DD.MM.RRRR. Jednotlivé části mají omezení rozsahu. Pokud zadáme datumový údaj v jiném pořadí, než je definovaná maska, dostaneme při dotazu nekorektní informace. Logický - může nabývat hodnot 0/1 - True/False (pravda/nepravda). Každý z těchto základních typů je v daném SŘBD rozšířen a další datové typy, které jsou podmnožinou základního typu. Kromě datového typu se u sloupců určuje, zda mohou nebo nemohou být NULL. Null je doslova prázdná hodnota - nereprezentuje žádný datový typ. Proto pozor u sloupců určených k matematickým operacím (19). 22

23 Další problémy, které mohou nastat zvolením špatného datového typu, jsou např.: Nelze vložit nenumerický znak do numerického typu. Nelze vložit delší řetězec do špatně zvoleného znakového typu. Matematická operace nevrací výsledek - null hodnota Klíče Tabulky mohou obsahovat velmi mnoho záznamů - řádků. Každý záznam v tabulce musí být unikátní (jedinečný) a musí být zajištěná jeho jednoznačná identifikace pro výběr. Pokud by nebyla tato podmínka splněná, databáze by vracela nesmyslné, nebo neúplné informace. Tuto identifikaci zajišťuje primární klíč. Primární klíč může reprezentovat jeden sloupec, nebo skupina sloupců. Každá tabulka musí mít definovaný právě jeden primární klíč. Primární klíč nesmí být NULL, pokud je primární klíč složený z více sloupců, nesmí být NULL žádný ze sloupců (19). Hodnota primárního klíče je po celou dobu neměnná, tzn. jednou uložená hodnota primárního klíče nejde v žádném případě změnit. Sloupec, nebo sloupce, které jsou vybrány jako primární klíč, musí obsahovat smysluplné údaje. Pokud by bylo nutné vytvořit primární klíč příliš složitý, je vhodnější použít jako primární klíč číslo, které vkládanému záznamu přiděluje SŘBD (12). Databáze obsahuje většinou více tabulek, které mají mezi sebou určité vztahy. Vztahy mezi tabulkami zajišťují primární a cizí klíče. Cizích klíčů může mít tabulka více, záleží s kolika dalšími tabulkami má vztah (19). Cizí klíč v jedné tabulce musí být primární klíč v tabulce druhé, přičemž mohou, ale nemusí mít stejný název (12). Na obrázku č. 6 vidíme tři tabulky, každá má právě jeden primární klíč - PK primary key. Cizí klíče - FK foreign key má pouze tabulka Osoba, která obsahuje dva cizí klíče. Cizí klíč na rozdíl od primárního klíče může nabývat hodnoty NULL. 23

24 Obr. 6 Primární a cizí klíče (vlastní) Indexy Důvodem proč sbíráme a uchováváme data je především vyhledání a zpracování informací. Některé tabulky v databázi mohou ovšem obsahovat velmi velké množství dat. Vyhledání informace v takové tabulce by mohlo trvat příliš dlouhou dobu. Pro efektivnější a hlavně rychlejší vyhledávání slouží indexy. Index je pomocná tabulka, která obsahuje jen sloupce, podle kterých potřebujeme vyhledávat a odkaz na skutečné uložená data v tabulce. Volbu a použití indexů řídí SŘBD. Vytvoření indexů se provádí při tvorbě tabulek v databázi tak, aby se předpokládané příkazy zpracovávaly co nejefektivněji. Při vytváření indexů musíme brát v úvahu, že při vkládání a mazání je třeba provést i opravu indexu (21). U velkých archivních tabulek, kde je zákaz modifikace, můžeme využít velké množství indexů, které nám mnohonásobně zrychlí vyhledávání požadovaných dat, naopak u často modifikovaných tabulek vytváření velkého množství indexů pečlivě zvážíme (13). 24

25 Základní pravidla pro vytvoření indexu (2): Index se vytváří pro primární i cizí klíče. Index pokryje více dotazů. Index bude používán pro nalezení malého počtu záznamů. Indexy nám neřeší ani neeliminují žádné datové problémy, ale ovlivňují rychlost databáze a tím i její životnost. Během provozu databáze se mohou indexy podle potřeby vytvářet, nebo naopak rušit Integrita dat Pravidla, vymezující korektnost uložených dat a rozhodující o proveditelnosti aktualizačních operací, které by mohly tento stav narušit, se označují pojmem integritní omezení. Výstupem, v případě chybné definice integritních omezení, by mohly být nesmyslné a nekorektní informace. Centrálně definovaná a spravovaná omezení, by měla být přímou součástí databáze, s tím, že vytvořená databázová aplikace musí být na jejich úpravách zcela nezávislá (21). V praxi definujeme tři druhy integritních omezení: Entitní integrita - každá tabulka má primární klíč, který nesmí být NULL. Toto zabezpečení zajistí jednoznačnou identifikaci každého řádku tabulky, nebo-li nepřipustí uložení řádku bez správně naplněného primárního klíče (21). Doménová integrita - definuje množinu přípustných hodnot, které může určitý sloupec tabulky nabývat (21). U sloupců nastavujeme tyto parametry: Datový typ. Povinnost hodnoty (NOT NULL). Jedinečnost hodnoty (UNIQUE). Rozsah hodnot. Implicitní hodnotu (DEFAULT). Masku pro vkládání dat. Seznam přípustných hodnot. 25

26 Referenční integrita - cizí klíč má buď hodnotu NULL, nebo hodnotu. Pokud má hodnotu, musí se tato hodnota vyskytovat v primárním klíči spojené tabulky (19). Toto omezení garantuje korektnost vztahů mezi souvisejícími tabulkami. Při modifikaci záznamu respektive mazání záznamu jsou aktualizovány respektive vymazány všechny údaje mající vztah k danému záznamu ve všech souvisejících tabulkách (21). Dodržování těchto integritních omezení lze zajistit třemi způsoby (4): Ochranné mechanismy na straně databázového serveru - nejlepší způsob, nevýhodou může být delší odezva. Ochranné mechanismy na straně klienta - náročné na údržbu. Samostatné programové moduly na straně databázového serveru - triggery. Ideálním řešením je kombinace všech způsobů. Kontroly integrity dat se provádí po každé operaci, čímž je stoprocentně zajištěná korektnost dat (4) Triggery Triggery jsou velmi užitečné nástroje pro zajištění korektnosti dat v databázi. Trigger, nebo-li spouštěč, je procedura, která je automaticky spuštěna SŘBD jako reakce na specifikovanou akci v databázi. Touto akcí je vkládání, modifikace, nebo mazání dat v databázi (7). Triggery přenáší část práce za obslužnou aplikaci na server. Konzistence dat tak je zajištěna bez ohledu na chyby v aplikaci. Typickým příkladem a nejčastěji používaným triggerem je zajištění smazání všech souvisejících dat v dalších tabulkách při příkazu DELETE. Takto zajištěná databáze nemůže obsahovat nekorektní vztahy mezi tabulkami (22). 26

27 5 Implementace V rámci implementace vytváříme databázi a optimalizuje ji pro nejvýkonnější provoz, nahráváme do ní data, definujeme zabezpečení databáze a přístupová práva jednotlivých uživatelů (10). Fyzická implementace řeší uložení dat na nejnižší úrovni databáze (1). Při fyzickém vytváření jednotlivých objektů mohou nastat problémy vzniklé syntaktickou chybou, nebo překlepem. Tyto problémy se mohou projevit ihned při implementaci, nebo později při testování a někdy až při provozu databáze. 5.1 Vytvoření databáze Databáze se vytváří pomocí jazyka DDL (Data Definition Language) pro definici dat zvoleného SŘBD. Příkazy jazyka DDL se používají k vytvoření prázdných databázových struktur a indexů. Základní příkazy jazyka DDL jsou CREATE (vytvoření), ALTER (změna) a DROP (rušení). S implementací databáze by se měla implementovat i databázová aplikace, prostřednictvím které budou uživatelé k databázi přistupovat (2). Přesto, že databázové systémy používají standardizovaný jazyk SQL, mohou mít drobné odlišnosti, které mohou působit problémy při migraci mezi různými SŘBD. V tomto případě může fyzický návrh obsahovat syntaktické chyby, které způsobí problémy při vytváření databáze v novém prostředí. Pro implementaci databáze v jiném SŘBD, než byla původně navržena, je nezbytná dokonalá znalost nového systému a úprava fyzického návrhu pro nový SŘBD. 27

28 5.2 Konverze a načtení dat Konverze a načtení dat jsou nutné, když máme data v elektronické podobě. Současné SŘBD obsahují utility (pomocné nástroje) pro načtení existujícího souboru do databáze. Tento proces musí být řádně naplánován, aby se zajistil hladký a bezchybný přenos. V rámci této konverze musíme správně specifikovat zdrojový i cílový objekt. V této fázi nastávají datové problémy dané rozdílnou definicí typů a domén (3). Pro manipulaci s daty se používají příkazy jazyka DML (Data Manipulation Language). Základní příkazy jsou SELECT (výběr), INSERT (vkládání), UPDATE (změna) a DELETE (mazání) (8). I v této části implementace databáze mohou nastat problémy s migrací dat způsobené drobnými odlišnostmi různých SŘBD. Migrace dat znamená převod dat mezi různými SŘBD. Problémy mohou nastat s různými datovými typy jednotlivých sloupců tabulky, nebo s různým ukládáním stejného datového typu např. datumový typ. Při migraci je vždy důležitá fáze testování, aby se včas odhalily problémy, které by při ostrém provozu mohly mít velmi negativní dopad (2). 5.3 Uživatelské zabezpečení Data a informace jsou existenční nutností pro všechny majitele databáze. Ochrana a zabezpečení dat jsou prioritní otázkou během provozu databáze. Zatímco většině datových problémů lze předejít správným návrhem databáze, ztrátě, zničení a zneužití se předchází až během provozu (10). Relační modely nabízí dva typy uživatelského zabezpečení: Zabezpečení systému Zabezpečení dat Zabezpečení systému se týká přístupu a používání databáze pomocí uživatelských jmen a hesel. Každý uživatel má přidělenou autorizační identitu. Tím je dáno zabezpečení dat 28

29 tzn. ke kterým objektům databáze může přistupovat a jaké operace s nimi může provádět (10). Každý uživatel může být navíc členem jedné, nebo několika skupin. Přístupy a oprávnění jsou potom dány členstvím ve skupině. Pokud bude s databází pracovat větší množství uživatelů, je tato možnost mnohem efektivnější a přehlednější (13). Pro nastavení přístupových oprávnění se používají příkazy jazyka DCL (Data Control language). Základními příkazy jsou GRANT (nastav) a REVOKE (odeber) (2). 5.4 Zabezpečení databáze Databáze představuje velmi významný zdroj a měla by být řádně zabezpečena proti těmto situacím (3): Krádež a zpronevěra. Ztráta utajení. Ztráta soukromí. Ztráta integrity. Ztráta dostupnosti. Krádež a zpronevěra je záležitost čistě uživatelů. Stejně jako při ztrátě utajení a ztrátě soukromí nedochází ke ztrátě nebo zničení dat, ale ke zneužití dat jinou osobou. Zabezpečení těchto oblasti je zaměřené na redukci příležitostí. Zvláštní důraz je kladen na bezpečnou politiku hesel. Heslo by mělo splňovat určitou míru bezpečnosti např. délka hesla, velká, malá písmena a číslice v hesle apod. Dalším bezpečnostním prvkem je doba platnosti hesla. Systém automaticky hlídá poslední změnu a sám vyzve uživatele ke změně po nastaveném časovém intervalu. Ztráta integrity dat má za následek znehodnocení dat ztráta dostupnosti znamená, že s databází nelze pracovat. Zabezpečení těchto oblastí řeší zálohování databáze (3). 29

30 5.5 Zálohování Ani sebelépe navržená databáze není odolná proti poruchám hardwaru a omylům uživatelů. Zálohování a následně i obnova dat je tedy životně důležité pro minimalizaci rizika ztráty dat. Zálohování se provádí v denních, týdenních, nebo měsíčních intervalech. Mezi nejčastější příčiny, vedoucí k potřebě obnovy patří (10): Výpadek elektrického proudu. Výpadek záložního zdroje. Vadný HW. Chyba v aplikaci - vedoucí k nekonzistenci dat. Chyba způsobená uživatelem - omylem vymazaná data. Z důvodu zajištění použitelné zálohy je potřeba dodržovat tato pravidla (10): Zálohovat pravidelně. Zálohovat jinam, než je provozována databáze - např. externí disk, vyměnitelné medium, záložní server apod. Zálohovat v době nejmenšího provozu. Zálohy si zpětně uchovávat v rámci nějakého systému. Zálohování může probíhat ve dvou režimech: Off-line - zálohování probíhá mimo provoz databáze na vhodné datové medium On-line - zálohování provádí tzv. zálohovací agenti, záloha se provádí za provozu databáze. Integrita dat je zajištěna zálohováním logických i žurnálových souborů spolu s daty. Zálohovat i obnovovat lze celou databázi, nebo jen vybrané objekty. On-line zálohy jsou trojího typu: Úplná záloha - zálohuje se vše. Inkrementální záloha - zálohují se jen změny od poslední zálohy. Kumulativní inkrementální záloha - zálohují se jen změny od poslední úplné zálohy. 30

31 Při obnově je velice důležité zajistit integritu databáze. Jednou z metod pro zajištění logické integrity je žurnálování. V žurnálovém souboru se ukládají informace o všech krocích probíhajících v transakci. Pokud transakce nedojede do konce, tak právě informace v žurnálovém souboru slouží pro obnovu dat do původního stavu (před transakcí). Další metodou je stínování, které umožňuje zálohování změn na stejném, nebo i jiném serveru. Stínování aktualizuje zálohu po každé úspěšné transakci. Pokud dojde k poruše původní databáze, je možné pokračovat v práci na této záložní databázi. Bohužel tato metoda nezajišťuje stoprocentní integritu. Další metodou zálohování je zrcadlení disků. Pokud dojde k fyzické poruše prvního disku, je možné v podstatě ihned pokračovat v práci právě na zrcadleném disku. Tato metoda je ideální pro zajištění proti fyzickým poruchám, ale proti chybám uživatelů je bezcenná. V případě, že někdo omylem smaže data, projeví se tato skutečnost i na zrcadle (10). 31

32 6 Testování Testování je nezbytné pro odhalení chyb a nedostatků vzniklých při návrhu a implementaci databáze. Testování se provádí na skutečných datech, aby simulace provozu databáze byla reálná. Během testování se odhalují datové problémy, aplikační chyby a výkonnostní nedostatky. Navíc výsledky testování poskytují i měřítko spolehlivosti a kvality použitého softwaru (3). Mezi základní typy testování patří (5): Testování výkonnosti - výkonnost databáze se testuje za různých podmínek. Při tomto testování se zpracovává velká množství operací, nebo více souběžných spojení. Obvyklé je, aby malý počet uživatelů začal pracovat s databází a pomohl tak odstranit případné chyby - datové i aplikační. Následně se připojí k databázi co největší počet uživatelů a provádí se zátěžový test. Na výkon databáze mají asi největší vliv indexy, které se ještě doplní nebo upraví na základě výsledků testování. Testování zabezpečení - testují se jednotlivé skupiny uživatelů, zda mají přístup jen k požadovaným údajům a zda mohou vykonávat jen stanovené činnosti. V rámci tohoto testování se zálohují data a následně i obnovují. Testování integrity dat - testují se logické nedostatky, které mají za následek ztrátu nebo nepřesnost dat. Do databáze se zkouší úmyslně vkládat chybná data, která nesmí integritní zabezpečení databáze (integritní omezení) propustit a uložit do databáze. Testování by mělo odhalit všechny datové problémy, které se během návrhu nespecifikovaly a kterým se vhodným opatřením nepodařilo předejít. 32

33 7 Operace (provoz) Jde o proces předání databáze uživateli (zadavateli). Databáze je vystavena každodennímu ostrému nasazení. V případě výskytu nových požadavků se tyto implementují během sjednané údržby (10). Provoz databáze je nejdelší etapou životního cyklu vývoje databáze. Během této etapy mohou nastat veškeré datové problémy popsané v ostatních kapitolách. Pokud jsou však dodržena všechna pravidla a doporučení je jejich eliminace opravdu výrazná. 7.1 Doladění a optimalizace databáze Po implementaci databáze je potřeba monitorovat systém a vyladit ho na základě pozorované výkonnosti. Mnoho SŘBD má utility na toto monitorování a vyladění systému za provozu. Tuto činnost je dobré provádět po celou dobu životnosti databáze (3). Faktory, které se mohou použít k měření efektivity: Propustnost transakcí - počat zpracovaných transakcí za časový interval. Doba odezvy - čas na dokončení jedné transakce. Diskový prostor - potřebné místo na uložení databáze. Vyladění databáze přináší řadu výhod (3): Prodlouží životnost databáze. Předejde se nákladům na pořízení dalšího hardware (disky apod.). Zvyšuje produktivitu uživatelů - rychlejší odezvy, větší počet transakcí. Zvyšuje spokojenost uživatelů. 33

34 Doba odezvy je jedním z faktorů efektivnosti databáze. Aby doba odezvy byla co nejkratší, je potřeba občas optimalizovat databázi. Optimalizace znamená zrušit a znovu vytvořit indexy. U databázových serverů to znamená spustit systémovou utilitu pro optimalizaci (například UPDATE STATISTICS). Výsledkem optimalizace je více či méně pozorovatelné urychlení aplikace. Tuto optimalizaci se doporučuje provádět po náročnějších datových operacích, například po hromadném převodu dat na začátku implementace systému, po měsíční závěrce a podobně (10). 34

35 8 Údržba V této fázi se provádí monitorování výkonu, průběžná optimalizace tabulek a indexů. Aktualizuje se číselník uživatelů. Pokud je požadavek na zrušení uživatele, v žádném případě by neměl být definitivně smazán. Výhodnější je pouze ukončit platnost, tím zůstane zajištěná referenční integrita (13). V rámci bezpečnosti dat se provádí pravidelné zálohování a případná obnova. Pokud je požadavek na úpravu tabulek (tvorba nových tabulek, nebo atributů) provádí se také v rámci této fáze (10). Při návrhu databáze vzniká dokumentace, která obsahuje jednotlivé části celého návrhu. Tato dokumentace je důležitá pro pozdější změny, doplňky, nebo pro návrh nové databáze. V případě, že databázi upravujeme, musíme tuto úpravu zaznamenat i v dokumentaci. Existují dva způsoby aktualizace dokumentace (13): Oprava stávající dokumentace - nahradíme upravovanou část aktualizovanou verzí. Změnovými listy - doplníme návrh o změnové listy. Jedním z nejdůležitějších pravidel této části je zajištění, aby se vždy používala aktuální verze dokumentace (13). 35

36 9 Návrh databáze pro školní knihovnu V praktické části bakalářské práce budu aplikovat pravidla a doporučení z teoretické části a vypracuji návrh databáze pro školní knihovnu. Pro tento návrh jsem si vybrala obchodní akademii v Olomouci, především pro vstřícný přístup současné vedoucí knihovny. Školní knihovny vždy byly součástí každé školy. S rozvojem informačních technologií se začala měnit i skladba informačních zdrojů. Kromě klasických tištěných publikací, kterých je stále většina, knihovny obsahují i díla v elektronické podobě. Četba a znalost základních světových i českých autorů patří neodmyslitelně k maturitnímu vzdělání. Školní knihovny obsahují základní díla spojená s výukou, ale i rozšiřující díla sloužící především k pobavení a relaxaci. Základní potřebou každé knihovny je kvalitní databáze, ve které si mohou čtenáři filtrovat a vyhledávat požadované tituly a knihovník evidovat veškeré knihy a DVD a především jejich zapůjčování. 9.1 Analýza Obchodní akademie je střední odborná škola nabízející dva čtyřleté studijní obory zakončené maturitní zkouškou. Studijní obory jsou zaměřené na ekonomiku, účetnictví, výuku cizích jazyků a výuku práce na počítači. Škola má 38 pedagogů a studuje zde každý rok kolem 450 studentů. Školní knihovna obsahuje beletrii, odbornou literaturu, cizojazyčnou literaturu, slovníky, poezii a filmy na DVD. Čtenářem knihovny může být každý pedagog s neomezenou platností a každý student s platností do konce aktuálního školního roku. Knihy se půjčují automaticky na jeden měsíc, DVD se automaticky půjčují na jeden týden. Identifikací studenta je studijní průkaz. Studenti se evidují podle jména a příjmení, v případě shodných údajů ještě podle třídy. 36

37 V současné době knihovna obsahuje asi tištěných publikací a 300 DVD nosičů. Školní knihovna má roční dotaci na nákup nových knih 5 000,- Kč. Knihy se pořizují i ve více výtiscích. Zastaralé, nebo poničené knihy i DVD se vyřazují. Databáze bude obsahovat tři moduly - evidenci čtenářů, evidenci publikací a DVD a evidenci zápůjček. Uživatelé mohou být ve skupině čtenář - omezená práva jen na čtení, nebo ve skupině knihovník - úplná práva do všech tabulek (zápis, oprava, mazání). Z dostupných informací vytvořím předběžný seznam tabulek: Knihy - počet záznamů ID Název identifikační číslo knihy celý název díla Autor ID autora tabulka Autoři ISBN Rok ISBN rok vydání Nakladatel nakladatelství číselník nakladatelství Jazyk ID jazyka číselník jazyků Žánr ID žánru číselník žánrů Pořízeno Typ Poznámka datum evidence kniha, DVD textové pole pro doplňující informaci 37

38 Uživatelé - počet záznamů ID Typ Příjmení Jméno Třída Platnost od Platnost do Poznámka identifikační číslo čtenáře čtenář / knihovník příjmení jméno třída datum platnosti od datum platnosti do textové pole pro doplňující informaci Zápůjčky - počet záznamů ID Kniha Čtenář Datum od Poznámka identifikační číslo záznamu zápůjčky ID knihy ID čtenáře datum zápůjčky textové pole pro doplňující informaci Zápůjčky archív - počet záznamů ID Kniha Čtenář Datum od Datum do Poznámka identifikační číslo záznamu v archívu ID knihy ID čtenáře datum zápůjčky datum vrácení textové pole pro doplňující informaci 38

39 Číselníky: Autoři - počet záznamů ID příjmení jméno ID autora příjmení jméno Jazyky - počet záznamů 10 ID Jazyk ID jazyka jazyk Žánry - počet záznamů 50 ID Žánr ID žánru popis žánru Nakladatelství - počet záznamů 500 ID Nakladatel ID nakladatelství název nakladatelství 39

40 9.2 Definice cílů 1. Evidence nových knih a DVD. 2. Evidence autorů. 3. Evidence žánrů. 4. Evidence jazyků. 5. Evidence nových uživatelů - čtenáři a knihovníci. 6. Prodloužení platnosti registrace stávajících čtenářů. 7. Evidence zápůjček. 8. Vrácení knihy - převod do archívu zápůjček. 9. Vyřazení knihy a DVD. 10. Kontrola zápůjček podle data zápůjčky. 11. Vyhledávání dle různých podmínek (název, autor, žánr, ISBN). 12. Statistiky - zápůjček, autorů, žánrů. 9.3 Konceptuální návrh Na obrázku č. 7 je grafické znázornění konceptuálního návrhu. Jsou zde znázorněny všechny entity (budoucí tabulky) a vazby mezi nimi. Mezi entitami Knihy a Autoři je vzájemná kardinalita M:N, protože jedna kniha může mít více autorů a každý autor může napsat více knih. Tuto kardinalitu musí být nahrazena spojovací (vazební) tabulkou. Mezi entitami Zápůjčky a Archív není vyjádřena žádná kardinalita, protože záznamy v těchto tabulkách nebudou mít spolu žádný vztah. V tabulce Zápůjčky budou jen záznamy o vypůjčených titulech a po vrácení se celý záznam přesune do Archívu s datem vrácení. 40

41 Autoři Žánry Jazyky Nakladatel má má má má Spojovací tabulka N N 1 N má Knihy 1 N Je půjčena 1 Uživatelé 1 Půjčí si N Zápůjčky vráceno Archív Obr. 7 Konceptuální návrh (vlastní) 41

42 9.4 Logický návrh Databáze knihovna bude vytvořena v relačním databázovém modelu. Entity z konceptuálního návrhu se převedou na tabulky, nadefinují se jejich atributy a určí se primární i cizí klíče. Každá tabulka bude obsahovat jednoznačný celočíselný atribut ID, který bude primárním klíčem tabulky. Po vytvoření logického návrhu se provede normalizace databáze. Název každé tabulky bude: Jednoznačný a bude vystihovat obsah. V jednotném čísle. Bez diakritiky. Bez mezer a jen z písmenných znaků. Název každého sloupce bude: Jednoznačný. Bez diakritiky. Bez mezer a jen z písmenných znaků. První tři znaky jsou shodné s názvem tabulky. Primární a cizí klíče (relace) mají stejné názvy. 42

43 Obr. 8 Logický návrh (vlastní) Na obrázku č. 8 je vypracovaný logický návrh databáze knihovna. Logický návrh databáze byl vytvořen v MySQL Workbench. Databáze bude obsahovat 9 tabulek. Atributy tabulek jsou popsány základními datovými typy, konečný datový typ bude stanoven podle zvoleného SŘBD. 43

44 Kontrola normalizace databáze: 1.NF - všechny tabulky mají primární klíč, tabulky neobsahují vícesložková ani vícehodnotová pole - podmínka je splněná. 2.NF - žádná tabulka nemá složený primární klíč - podmínka je splněná. 3.NF - všechny sloupce jsou závislé na primárním klíči - podmínka je splněná. Všechny tabulky databáze jsou ve 3.NF tzn., že databáze je normalizovaná. 9.5 Fyzický návrh Na základě logického návrhu můžeme nyní navrhnout fyzický model databáze. Databázový systém pro školní knihovnu patří svým rozsahem k těm menším systémům, u kterého je jedním z nejdůležitějších požadavků cena. Pro tuto databázi je tedy vhodnou volbou některý z volně dostupných SŘBD. Fyzický návrh bude vypracován pro MySQL. V příloze č. 2 je úplný script pro vytvoření databáze knihovna, který byl automaticky vygenerován z MySQL Workbench. Popis tabulek: Tab. č. 1 Kniha - evidence knih název popis typ null unsigned unique klíč kniid ID knihy SMALLINT N A A PK kninaz celý název knihy VARCHAR(50) N nakid ID nakladatelství SMALLINT A A FK jazid ID jazyka TINYINT N A FK zanid ID žánru TINYINT N A FK kniisbn ISBN VARCHAR(25) A knirok rok vydání YEAR A knidatod datum zařazení do evidence DATE A knityp kniha/ DVD TINYINT(1) N A knipozn poznámka VARCHAR(50) A Zdroj: vlastní 44

45 Knityp: 1 - kniha 2 - DVD Tab. č. 2 Autor - evidence autorů název popis typ null unsigned unique klíč autid ID autora SMALLINT N A A PK autjmeno jméno autora VARCHAR(15) A autprijm příjmení autora VARCHAR(50) N Zdroj: vlastní Tab. č. 3 Nakladatel - číselník nakladatelství název popis typ null unsigned unique klíč nakid ID nakladateství TINYINT N A A PK naknaz název nakladatelství VARCHAR(50) N Zdroj: vlastní Tab. č. 4 Jazyk - číselník jazyků název popis typ null unsigned unique klíč jazid ID jazyka TINYINT N A A PK jaznaz název jazyka VARCHAR(20) N Zdroj: vlastní Tab. č. 5 Zanr - číselník žánrů název popis typ null unsigned unique klíč zanid ID žánru TINYINT N A A PK zannaz název žánru VARCHAR(20) N Zdroj: vlastní Tab. č. 6 Napsal - vazební tabulka název popis typ null unsigned unique klíč autid ID autora SMALLINT N A PK kniid ID knihy SMALLINT N A PK Zdroj: vlastní 45

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

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

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

2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE Studijní cíl Tento blok je věnován základní syntaxi příkazu SELECT, pojmům projekce a restrikce. Stručně zde budou představeny příkazy

Více

Databázové a informační systémy

Databázové a informační systémy Databázové a informační systémy 1. Teorie normálních forem Pojem normálních forem se používá ve spojitosti s dobře navrženými tabulkami. Správně vytvořené tabulky splňují 4 základní normální formy, které

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

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

BankKlient. FAQs. verze 9.50

BankKlient. FAQs. verze 9.50 BankKlient FAQs verze 9.50 2 BankKlient Obsah: Úvod... 3 Instalace BankKlient možné problémy... 3 1. Nejsou instalovány požadované aktualizace systému Windows... 3 2. Instalační program hlásí, že nemáte

Více

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY ZÁLOHOVÁNÍ DAT V DATABÁZI Ing. Lukáš OTTE, Ph.D. Ostrava 2013 Tento studijní materiál vznikl za finanční podpory Evropského

Více

Maturitní témata z předmětu PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ pro šk. rok 2012/2013

Maturitní témata z předmětu PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ pro šk. rok 2012/2013 Maturitní témata z předmětu PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ pro šk. rok 2012/2013 1. Nástroje programu MS Word a) vysvětlete pojmy šablona, styl (druhy stylů) význam a užití, b) vysvětlete pojem oddíl (druhy oddílů),

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Jazyk SQL

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Jazyk SQL 4 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Jazyk SQL, datové typy, klauzule SELECT, WHERE, a ORDER BY. Doporučená

Více

ELEKTRONICKÁ PORODNÍ KNIHA POPIS APLIKACE Michal Huptych, Petr Janků, Lenka Lhotská

ELEKTRONICKÁ PORODNÍ KNIHA POPIS APLIKACE Michal Huptych, Petr Janků, Lenka Lhotská ELEKTRONICKÁ PORODNÍ KNIHA POPIS APLIKACE Michal Huptych, Petr Janků, Lenka Lhotská Anotace Tento příspěvek popisuje aplikaci, která je převodem tzv. porodní knihy do elektronické podoby. Aplikace vzniká

Více

VAR-NET INTEGRAL Manuál správce VNI 5.1 VAR-NET INTEGRAL. verze 0.2. Manuál správce VNI 5.1

VAR-NET INTEGRAL Manuál správce VNI 5.1 VAR-NET INTEGRAL. verze 0.2. Manuál správce VNI 5.1 Manuál správce VNI 5.1 verze 0.2 Manuál správce VNI 5.1 VARIANT plus, spol. s.r.o., U Obůrky 5, 674 01 TŘEBÍČ, tel.: 565 659 600 technická linka 565 659 655 (pracovní doba 7:30 15:00) www.variant.cz isb@variant.cz

Více

Ostatní portálové aplikace

Ostatní portálové aplikace Univerzitní informační systém Panevropská vysoká škola Ostatní portálové aplikace Svazek 9 Verze: 1.20 Datum: 10. března 2016 Autor: Jitka Šedá, Martin Tyllich Obsah Seznam obrázků 5 1 Helpdesk pro UIS

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

2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model

2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model 2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model Úvod Databázový model souhrn prostředků, pojmů a metod, jak na logické úrovni popsat data a jejich strukturu výsledkem je databázové schéma. Databázové

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

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky Návrh a tvorba databáze v prostředí vybrané firmy

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky Návrh a tvorba databáze v prostředí vybrané firmy Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky Návrh a tvorba databáze v prostředí vybrané firmy Pavla Vaníčková Bakalářská práce 2012 Prohlášení Prohlašuji,

Více

Obsah. Základy práce s databází 13. Tabulky 43. Obsah. Úvod 9 Poděkování 12

Obsah. Základy práce s databází 13. Tabulky 43. Obsah. Úvod 9 Poděkování 12 Obsah Úvod 9 Poděkování 12 1 Základy práce s databází 13 Microsoft Access úvodní teoretické informace 14 Co je Microsoft Access 14 Kdy je vhodné použít Access 14 Jednoduché vysvětlení, co je databáze 15

Více

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7.1. Implementace integritních omezení... 2 7.1.1. Databázové triggery... 5 7.2. Zajištění bezpečnosti dat... 12 7.2.1. Bezpečnostní mechanismy poskytované SŘBD... 13

Více

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7.1. Implementace integritních omezení... 2 7.1.1. Databázové triggery... 5 7.2. Zajištění bezpečnosti dat... 12 7.2.1. Bezpečnostní mechanismy poskytované SŘBD... 13

Více

IDENTITY MANAGEMENT Bc. Tomáš PRŮCHA

IDENTITY MANAGEMENT Bc. Tomáš PRŮCHA IDENTITY MANAGEMENT Bc. Tomáš PRŮCHA 20. 12. 2013 ÚVOD S penetrací IT do fungování společnosti roste důraz na zabezpečení důvěrnosti a opravdovosti (autenticity) informací a potvrzení (autorizaci) přístupu

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

DUM 12 téma: Příkazy pro tvorbu databáze

DUM 12 téma: Příkazy pro tvorbu databáze DUM 12 téma: Příkazy pro tvorbu databáze ze sady: 3 tematický okruh sady: III. Databáze ze šablony: 7 Kancelářský software určeno pro: 4. ročník vzdělávací obor: 18-20-M/01 Informační technologie vzdělávací

Více

Ostatní portálové aplikace

Ostatní portálové aplikace Univerzitní informační systém Slovenská zemědělská univerzita v Nitře Ostatní portálové aplikace Svazek 9 Verze: 1.20 Datum: 10. března 2016 Autor: Jitka Šedá, Martin Tyllich Obsah Seznam obrázků 5 1

Více

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA EKONOMICKÁ. Bakalářská práce. Řízení rizik projektu přesunu sběrného dvora

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA EKONOMICKÁ. Bakalářská práce. Řízení rizik projektu přesunu sběrného dvora ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA EKONOMICKÁ Bakalářská práce Řízení rizik projektu přesunu sběrného dvora Risk management of the scrap yard dislocation Jana Široká Plzeň 2014 Prohlašuji, že jsem

Více

Databázový systém ACCESS

Databázový systém ACCESS Databázový systém ACCESS Cíle: Databáze je souhrn dat vztahujících se k určitému tématu nebo účelu. Databázi lze chápat jako množinu dat popisujících určitou část objektivní reality, udržovanou a využívanou

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

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 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

Vysoká škola ekonomická v Praze

Vysoká škola ekonomická v Praze Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta informatiky a statistiky obor informatika 2007 Srovnání portálů zdravotních pojišťoven z pohledu malého a středního podniku jako zaměstnavatele (bakalářská práce)

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

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

Databázové systémy I. 1. přednáška

Databázové systémy I. 1. přednáška Databázové systémy I. 1. přednáška Vyučující a cvičení St 13:00 15:50 Q09 Pavel Turčínek St 16:00 18:50 Q09 Oldřich Faldík Čt 10:00 12:50 Q09 Jan Turčínek Pá 7:00 9:50 Q08 Pavel Turčínek Pá 10:00 12:50

Více

Metody inventarizace a hodnocení biodiverzity stromové složky

Metody inventarizace a hodnocení biodiverzity stromové složky ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE Fakulta lesnická a dřevařská Metody inventarizace a hodnocení biodiverzity stromové složky Methods for inventory and biodiversity evaluation of tree layer SBORNÍK ZE

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

VYUŽITÍ REGIONÁLNÍCH FUNKCÍ A WWW ROZHRANÍ V INTEGROVANÉM KNIHOVNÍM SYSTÉMU KPWINSQL

VYUŽITÍ REGIONÁLNÍCH FUNKCÍ A WWW ROZHRANÍ V INTEGROVANÉM KNIHOVNÍM SYSTÉMU KPWINSQL VYUŽITÍ REGIONÁLNÍCH FUNKCÍ A WWW ROZHRANÍ V INTEGROVANÉM KNIHOVNÍM SYSTÉMU KPWINSQL Petr Štefan Václav Trunec, KP-sys, Čacké 155, Pardubice 1 Úvod Firma KP-SYS spol. s r. o. dodává na náš trh integrované

Více

Metodická příručka pro učitele. InspIS SET modul školní testování

Metodická příručka pro učitele. InspIS SET modul školní testování Metodická příručka pro učitele InspIS SET modul školní testování Tato Metodická příručka pro učitele byla zpracována v rámci projektu Národní systém inspekčního hodnocení vzdělávací soustavy v České republice

Více

RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 1 1-2

RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 1 1-2 RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI ML 1-2 Normy řady ISO 9000 0 Úvod 1 Předmět QMS podle ISO 9001 2 Citované normativní dokumenty 3 Termíny a definice 4 Systém managementu kvality 5 Odpovědnost managementu 6 Management

Více

Migrace CIDUG. Ing. Pavel Krutina

Migrace CIDUG. Ing. Pavel Krutina d-prog s.r.o. Migrace Ing. Pavel Krutina 11.9.2008 Osnova Migrace Typy migrace Postupy migrace Problémy migrace Paralelizace Co lze paralelizovat Postup paralelizace Rizika paralelizace 2 Co je migrace?

Více

Ostatní portálové aplikace

Ostatní portálové aplikace Akademický informační systém ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA o.p.s. Ostatní portálové aplikace Svazek 9 Verze: 1.20 Datum: 10. března 2016 Autor: Jitka Šedá, Martin Tyllich Obsah Seznam obrázků 5 1 Absolventi

Více

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava Šablona 32 VY_32_INOVACE_038.ICT.34 Tvorba webových stránek SQL stručné minimum OA a JŠ Jihlava, VY_32_INOVACE_038.ICT.34 Číslo

Více

DPH v Exact Globe Next 2013

DPH v Exact Globe Next 2013 DPH v Exact Globe Next 2013 Tento dokument obsahuje komplexní informace týkající se nastavení číselníků v software Exact Globe Next, potřebných pro správné fungování DPH a souhrnného hlášení, včetně změn,

Více

Aplikace počítačů v provozu vozidel 9

Aplikace počítačů v provozu vozidel 9 Aplikace počítačů v provozu vozidel 9 2 Databázové systémy Rozvoj IS je spjatý s rozvojem výpočetní techniky, především počítačů. V počátcích se zpracovávaly velké objemy informací na jednom počítači,

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 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

ZPRACOVÁNÍ NEURČITÝCH ÚDAJŮ V DATABÁZÍCH

ZPRACOVÁNÍ NEURČITÝCH ÚDAJŮ V DATABÁZÍCH 0. Obsah Strana 1 z 12 VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV AUTOMATIZACE A INFORMATIKY FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF AUTOMATION

Více

Aktivní saldo. Copyright 2009 CÍGLER SOFTWARE, a.s.

Aktivní saldo. Copyright 2009 CÍGLER SOFTWARE, a.s. Aktivní saldo Copyright 1 Money S3 Aktivní saldo Obsah Co lze od modulu Aktivní saldo očekávat... 2 Instalace modulu Aktivní saldo... 2 Aktivní saldo... 5 Hierarchický seznam Aktivní saldo... 6 Obecné

Více

Marek Laurenčík. Excel. práce s databázemi a kontingenčními tabulkami

Marek Laurenčík. Excel. práce s databázemi a kontingenčními tabulkami Marek Laurenčík Excel práce s databázemi a kontingenčními tabulkami 2010 Upozornění pro čtenáře a uživatele této knihy Všechna práva vyhrazena. Žádná část této tištěné či elektronické knihy nesmí být reprodukována

Více

Příloha č. 1 zadávací dokumentace veřejné zakázky Spisová služba pro ČIŽP Technické podmínky

Příloha č. 1 zadávací dokumentace veřejné zakázky Spisová služba pro ČIŽP Technické podmínky Příloha č. 1 zadávací dokumentace veřejné zakázky Spisová služba pro ČIŽP Technické podmínky 1.1.1. Obecné požadavky na systém Požadovaný informační systém musí být schopen realizovat plánované i ad hoc

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

RUKOVĚŤ ÚSPĚŠNÉHO ŽADATELE V RÁMCI VÝZVY 06

RUKOVĚŤ ÚSPĚŠNÉHO ŽADATELE V RÁMCI VÝZVY 06 RUKOVĚŤ ÚSPĚŠNÉHO ŽADATELE V RÁMCI VÝZVY 06 v rámci INTEGROVANÉHO OPERAČNÍHO PROGRAMU pro prioritní osu 2 Oblasti intervence 2.1 Zavádění ICT v územní veřejné správě VÝZVA ČÍSLO 06 KOMTINUÁLNÍ ROZVOJ SLUŽEB

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

DOPLNĚK. Projekt Informační systém základních registrů je spolufinancován Evropskou unií z Evropského fondu pro regionální rozvoj.

DOPLNĚK. Projekt Informační systém základních registrů je spolufinancován Evropskou unií z Evropského fondu pro regionální rozvoj. GLOBÁLNÍ ARCHITEKTURA ZÁKLADNÍCH REGISTRŮ DOPLNĚK Projekt Informační systém základních registrů je spolufinancován Evropskou unií z Evropského fondu pro regionální rozvoj. Obsah 1 Cíle dokumentu...3 2

Více

Prohlášení. V Praze dne 20. května 2011 Podpis:.

Prohlášení. V Praze dne 20. května 2011 Podpis:. Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta informatiky a statistiky Vyšší odborná škola informačních služeb v Praze Sandra Nagyová Návrh a implementace databázového systému pro CRM (Customer relationship

Více

ALFIS 2014 komplexní ekonomický systém verze 2014.5

ALFIS 2014 komplexní ekonomický systém verze 2014.5 ALFIS 2014 komplexní ekonomický systém verze 2014.5 Návod na instalaci Fuksa Ladislav Sedlčanská 1327/65 140 00 Praha 4 Tel. 223 010 785, 603 463 137 E-mail alfis@fksoft.cz Web www.alfis.cz, www.fksoft.cz

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

MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD ISA 705

MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD ISA 705 MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD MODIFIKACE VÝROKU VE ZPRÁVĚ NEZÁVISLÉHO AUDITORA (Účinný pro audity účetních závěrek sestavených za období počínající 15. prosincem 2009 nebo po tomto datu) OBSAH Odstavec

Více

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze 4IT218 Databáze Pátá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Pátá přednáška SQL - DDL - dokončení SQL - DCL Vlastnosti relačních databázových systémů. Princip

Více

Přehled systému Microsoft SQL Server. Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy

Přehled systému Microsoft SQL Server. Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy Konvence Další prvky Požadavky na systém Ukázkové databáze Ukázky kódu Použití ukázek kódu Další

Více

Jazyk SQL databáze SQLite. připravil ing. petr polách

Jazyk SQL databáze SQLite. připravil ing. petr polách Jazyk SQL databáze SQLite připravil ing. petr polách SQL - úvod Structured Query Language (strukturovaný dotazovací jazyk 70. léta min. století) Standardizovaný dotazovací jazyk používaný pro práci s daty

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

Databáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza

Databáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza Databáze SQL SELECT David Hoksza http://siret.cz/hoksza Osnova Úvod do SQL Základní dotazování v SQL Cvičení základní dotazování v SQL Structured Query Language (SQL) SQL napodobuje jednoduché anglické

Více

TouchGuard Online pochůzkový systém

TouchGuard Online pochůzkový systém TouchGuard Online pochůzkový systém Uživatelský manuál TTC TELEKOMUNIKACE, s.r.o. Třebohostická 987/5 100 00 Praha 10 tel.: 234 052 111 fax.: 234 052 999 e-mail: ttc@ttc.cz http://www.ttc-telekomunikace.cz

Více

Databázové systémy, MS Access. Autor: Ing. Jan Nožička SOŠ a SOU Česká Lípa VY_32_INOVACE_1130_Databázové systémy, MS Access_PWP

Databázové systémy, MS Access. Autor: Ing. Jan Nožička SOŠ a SOU Česká Lípa VY_32_INOVACE_1130_Databázové systémy, MS Access_PWP Databázové systémy, MS Access Autor: Ing. Jan Nožička SOŠ a SOU Česká Lípa VY_32_INOVACE_1130_Databázové systémy, MS Access_PWP Název školy: Číslo a název projektu: Číslo a název šablony klíčové aktivity:

Více

Uživatelská příručka

Uživatelská příručka OM-Link Uživatelská příručka Verze: 2.1 Prosinec 2006 Copyright 2005, 2006 ORBIT MERRET, s r.o. I Nápověda k programu OM-Link Obsah Část I Úvod 3 Část II Základní pojmy a informace 3 1 Připojení... 3 2

Více

Soubory a databáze. Soubor označuje množinu dat, která jsou kompletní k určitému zpracování a popisují vybrané vlastnosti reálných objektů

Soubory a databáze. Soubor označuje množinu dat, která jsou kompletní k určitému zpracování a popisují vybrané vlastnosti reálných objektů Datový typ soubor Soubory a databáze Soubor označuje množinu dat, která jsou kompletní k určitému zpracování a popisují vybrané vlastnosti reálných objektů Záznam soubor se skládá ze záznamů, které popisují

Více

Úvod...15. Používané konvence... 16. 1. Seznámení s Outlookem...17

Úvod...15. Používané konvence... 16. 1. Seznámení s Outlookem...17 Obsah Úvod...15 Používané konvence... 16 1. Seznámení s Outlookem...17 1.1 Novinky verze 2003... 17 1.1.1 Navigační podokno...17 1.1.2 Nabídka Přejít...17 1.1.3 Podokno pro čtení...18 1.1.4 Rozložení seznamu

Více

Databázové systémy II. KIV/DB2 LS 2007/2008. Zadání semestrální práce

Databázové systémy II. KIV/DB2 LS 2007/2008. Zadání semestrální práce Databázové systémy 2 Jméno a příjmení: Jan Tichava Osobní číslo: Studijní skupina: čtvrtek, 4 5 Obor: ININ SWIN E-mail: jtichava@students.zcu.cz Databázové systémy II. KIV/DB2 LS 2007/2008 Zadání semestrální

Více

UŽIVATELSKÁ DOKUMENTACE. TS-ELDAx SMART TRUST electronic ARCHIVE Cloudové rozhraní

UŽIVATELSKÁ DOKUMENTACE. TS-ELDAx SMART TRUST electronic ARCHIVE Cloudové rozhraní UŽIVATELSKÁ DOKUMENTACE TS-ELDAx SMART TRUST electronic ARCHIVE Cloudové rozhraní SMLOUVA (PROJEKT) ČÍSLO: STÁDIUM: Schváleno ZAKÁZKA ČÍSLO: DŮVĚRNOST: Veřejné ZE DNE: DATUM AKTUALIZACE: ZPRACOVAL / AUTOR:

Více

SQL - trigger, Databázové modelování

SQL - trigger, Databázové modelování 6. přednáška z předmětu Datové struktury a databáze (DSD) Ústav nových technologií a aplikované informatiky Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Technická univerzita v Liberci jan.lisal@tul.cz

Více

Standardní operační postup (SOP) ČNRDD/M02/verze 02. Elektronické záznamy

Standardní operační postup (SOP) ČNRDD/M02/verze 02. Elektronické záznamy Standardní operační postup (SOP) ČNRDD/M02/verze 02 Elektronické záznamy 1. Cíl Koordinační centrum využívá pro zpracování a uchování dat počítačový databázový systém. Na elektronických záznamech je postavena

Více

Databázový systém pro správu veterinární stanice. Tomáš Habrovanský

Databázový systém pro správu veterinární stanice. Tomáš Habrovanský Databázový systém pro správu veterinární stanice Tomáš Habrovanský Bakalářská práce 2006 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky 2 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky 3 UTB ve Zlíně, Fakulta

Více

Popis licencování, nastavení a ovládání replikací - přenosů dat

Popis licencování, nastavení a ovládání replikací - přenosů dat Popis licencování, nastavení a ovládání replikací - přenosů dat Ing. Martin Klinger 1.6.2016 Co jsou replikace? Sdílení dat, tzv. replikace najdou své uplatnění všude tam, kde je potřeba výměna dat v online

Více

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Vladimíra Zádová, KIN, EF TUL - DBS

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Vladimíra Zádová, KIN, EF TUL - DBS DATABÁZOVÉ SYSTÉMY Současné aplikace IS/ICT Informační systémy a databázové systémy Databázová technologie Informační systémy Aplikační architektura Vlastníci, management Business Intelligence, manažerské

Více

Návod na E-Shop. tel.: 224 916 202, fax: 244 922 737, helpdesk: 606 230 000, e-mail: ipo@antee.cz

Návod na E-Shop. tel.: 224 916 202, fax: 244 922 737, helpdesk: 606 230 000, e-mail: ipo@antee.cz Návod na E-Shop Obsah 1. Založení nového e-shopu 2. Definice kategorií e-shopu 3. Definice atributů e-shopu 4. Vložení nové položky do e-shopu 5. Editace a smazání položky v e-shopu 6. Hromadná aktualizace

Více

CS WAVE Virtuální pracovní stůl svařování Malá verze Manuál uživatele

CS WAVE Virtuální pracovní stůl svařování Malá verze Manuál uživatele CS WAVE Virtuální pracovní stůl svařování Malá verze Manuál uživatele Version 4.0 14/04/2010 1 Tato příručka slouží všem uživatelům bez ohledu na jejich pracovní pozici a popisuje funkce, které poskytuje

Více

MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD ISA 700 FORMULACE VÝROKU A ZPRÁVY AUDITORA K ÚČETNÍ ZÁVĚRCE

MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD ISA 700 FORMULACE VÝROKU A ZPRÁVY AUDITORA K ÚČETNÍ ZÁVĚRCE Úvod MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD FORMULACE VÝROKU A ZPRÁVY AUDITORA K ÚČETNÍ ZÁVĚRCE (Účinný pro audity účetních závěrek sestavených za období počínající 15. prosincem 2009 nebo po tomto datu) OBSAH

Více

ZADAVATEL: ČR Centrum pro zjišťování výsledků vzdělávání, organizační složka státu Jeruzalémská 957/12 110 00 Praha 1 IČ: 75064421 DIČ: CZ75064421 Zastoupený ředitelem Pavlem Zeleným Registrační číslo

Více

Kurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.

Kurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc. 1 Kurz Databáze Zpracování dat Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Obsah Druhy dotazů, tvorba dotazu, prostředí QBE (Query by Example). Realizace základních relačních operací selekce, projekce a spojení. Agregace

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

1. Relační databázový model

1. Relační databázový model 1. Relační databázový model Poprvé představen 1969 (Dr. Edgar F. Codd) IBM Založeno na Teorii množin Predikátové logice prvního řádu Umožňuje vysoký stupeň nezávislosti dat základ pro zvládnutí sémantiky

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

10. Editor databází dotazy a relace

10. Editor databází dotazy a relace 10. Editor databází dotazy a relace Dotazy Dotazy tvoří velkou samostatnou kapitolu Accessu, která je svým významem téměř stejně důležitá jako oblast návrhu a úpravy tabulek. Svým rozsahem je to ale oblast

Více

KUPDATE. Copyright Petr Pelikán, PeliCo, Brno revize: 09.04.2014

KUPDATE. Copyright Petr Pelikán, PeliCo, Brno revize: 09.04.2014 KUPDATE Copyright Petr Pelikán, PeliCo, Brno revize: 09.04.2014 Program KUpdate (= KALKUL UPDATE) slouží k instalaci nebo aktualizaci programů KALKUL. Zazipovaný instalační soubor "KUVnnCWN.ZIP" je k dispozici

Více

Office 2013. podrobný průvodce. Tomáš Šimek

Office 2013. podrobný průvodce. Tomáš Šimek Office 2013 podrobný průvodce Tomáš Šimek Seznámení se společnými postupy při práci s dokumenty Office Popis základních a pokročilejších postupů při práci s Wordem, Excelem, PowerPointem a OneNote Možnosti

Více

Modul EPNO. Téma: Elektronické odesílání evidenčních listů přepravy nebezpečných odpadů

Modul EPNO. Téma: Elektronické odesílání evidenčních listů přepravy nebezpečných odpadů Modul EPNO Téma: Elektronické odesílání evidenčních listů přepravy nebezpečných odpadů Program: EVI 8 Vypracoval: Mgr. Tomáš Čejchan (oddělení Podpora) Revize: 07.03.2014 Tento dokument popisuje funkcionalitu

Více

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS STANISLAV SEHNAL

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS STANISLAV SEHNAL VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS WEBOVÉ ROZHRANÍ

Více

1.1. Správa a provozní podpora APV ROS, HW ROS a základního SW

1.1. Správa a provozní podpora APV ROS, HW ROS a základního SW Příloha č. 4 - Specifikace a informace o předmětu veřejné zakázky Předmětem veřejné zakázky je řízení projektu, správa a údržba programového vybavení pro informační systém Základní Registr osob (dále rovněž

Více

USNESENÍ VLÁDY ČESKÉ REPUBLIKY č. 624/2001

USNESENÍ VLÁDY ČESKÉ REPUBLIKY č. 624/2001 USNESENÍ VLÁDY ČESKÉ REPUBLIKY č. 624/2001 V l á d a I. s c h v a l u j e Pravidla, zásady a způsob zabezpečování kontroly užívání počítačových programů uvedená v příloze tohoto usnesení (dále jen "Pravidla")

Více

Microsoft Office 2003 Souhrnný technický dokument white paper

Microsoft Office 2003 Souhrnný technický dokument white paper Microsoft Office 2003 Souhrnný technický dokument white paper Přehled inteligentních klientských aplikací založených na sadě Microsoft Office 2003 System Publikováno: Duben 2003 Shrnutí: Inteligentní klienti

Více

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY MYSQL. Sestavil Mgr. Jan Kubrický. Distanční opora Poslední úprava: 1.12.2012

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY MYSQL. Sestavil Mgr. Jan Kubrický. Distanční opora Poslední úprava: 1.12.2012 MYSQL DATABÁZOVÉ SYSTÉMY Distanční opora Poslední úprava: 1.12.2012 Sestavil Mgr. Jan Kubrický OBSAH OBSAH... 2 1 ÚVOD... 5 2 ZÁKLADY DATABÁZÍ... 6 SOUČÁSTI DATABÁZE... 6 NEJROZŠÍŘENĚJŠÍ MODELY DATABÁZÍ...

Více

MANUÁL MOBILNÍ APLIKACE GOLEM PRO OPERAČNÍ SYSTÉM ANDROID 4.X A VYŠŠÍ

MANUÁL MOBILNÍ APLIKACE GOLEM PRO OPERAČNÍ SYSTÉM ANDROID 4.X A VYŠŠÍ MANUÁL MOBILNÍ APLIKACE GOLEM PRO OPERAČNÍ SYSTÉM ANDROID 4.X A VYŠŠÍ 1 OBSAH 1.Popis... 3 2.Ovládání aplikace...3 3.Základní pojmy... 3 3.1.Karta...3 3.2.Čtečka...3 3.3.Skupina...3 3.4.Kalendář...3 3.5.Volný

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

Optimalizace dotazů a databázové transakce v Oracle

Optimalizace dotazů a databázové transakce v Oracle Optimalizace dotazů a databázové transakce v Oracle Marek Rychlý Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií Ústav informačních systémů Demo-cvičení pro IDS 22. dubna 2015 Marek Rychlý

Více

Systémové elektrické instalace KNX/EIB (17. část) Ing. Josef Kunc

Systémové elektrické instalace KNX/EIB (17. část) Ing. Josef Kunc Systémové elektrické instalace KNX/EIB (17. část) Ing. Josef Kunc Založení projektu v ETS3 Po instalaci a následném spuštění softwaru ETS3, do jehož databázového souboru jsme již uložili potřebná data

Více

24. 10. 2012. Metodika zajištění ochrany kritické infrastruktury v oblasti výroby, přenosu a distribuce elektrické energie

24. 10. 2012. Metodika zajištění ochrany kritické infrastruktury v oblasti výroby, přenosu a distribuce elektrické energie 24. 10. 2012 Metodika zajištění ochrany kritické infrastruktury v oblasti výroby, přenosu a distribuce elektrické energie Obsah 1 Základní ustanovení... 4 1.1 Popis metodiky... 4 1.2 Cíle Metodiky... 4

Více

Operační systémy Linux, Mac OS X a jejich srovnání

Operační systémy Linux, Mac OS X a jejich srovnání 5 5.1 Operační systémy Linux, Mac OS X a jejich srovnání Popište výhody programů OpenSource, čím se vyznačují OpenSource programy se vyznačují tím, že se dodávají i se zdrojovým kódem. S tímto kódem může

Více

Instalujeme a zakládáme databázi Oracle Database 11g

Instalujeme a zakládáme databázi Oracle Database 11g KAPITOLA 2 Instalujeme a zakládáme databázi Oracle Database 11g Protože se instalace systému Oracle s každou novou verzí zjednodušuje, stojí uživatel před pokušením otevřít krabici s médii a ihned začít

Více