4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze"

Transkript

1 4IT218 Databáze Osmá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Osmá přednáška Normalizace dat - dokončení Transakce v databázovém zpracování

2 Program přednášek (12 přednášek) Týden Kalendář Program Cíle předmětu, základní pojmy, relační algebra Databázové jazyky. SQL - Přehled norem jazyka SQL. SQL příkaz Select. Vlastnosti relačních databázových systémů SQL - dokončení manipulačních příkazů, definiční příkazy Nástroje dbs ORACLE pro zadávání a ladění příkazů SQL Vlastnosti relačních databázových systémů. Datové modelování úvod Datové modelování Transformace datového modelu do relačních datových struktur. Normalizace dat Transakční zpracování, ochrana a bezpečnost v databázovém zpracování Odpadá - státní svátek Fyzické struktury implementační úroveň návrhu datové základy. Optimalizace v databázových systémech Architektury databázového zpracování. Další databázové modely objektově relační, hierarchické a síťové dbs Objektové dbs. Trendy a kritéria hodnocení a výběru dbs Demonstrace vybraného databázového systému. Transformace z konceptuálního schématu do logických struktur (technologické úrovně)

3 Normalizace dat Technika datové analýzy. Zabývá se vztahy na úrovni datových položek (atributů) typů záznamů. Cílem je: vytvořit co nejvěrnější obraz v modelovaném světě existujících entitních množin, zajistit interní konzistenci datového modelu, resp. databáze, minimalizovat redundance, maximalizovat stabilitu datových struktur. Technika vytvořena pro ověření správnosti struktury relačních tabulek v relační databázi. Technika je ale použitelná i pro ověření správnosti navrženého konceptuálního modelu. Normalizace dat Co se dá normalizovat? struktura tabulek v existující relační databázi, struktura tabulek v navrhované relační databázi, entitní množiny z konceptuálního datového modelu, jakákoliv množina datových položek, např. obsah nějakého formuláře. S využitím automatizovaných nástrojů (CASE) lze techniku využít i pro návrh části databáze. Pozn.: Data získaná normalizací nemusí být optimalizovaná z hlediska výkonnosti provozovaného databázového systému.

4 Normalizace dat Sada normálních norem - podmínek, které musí splňovat normalizovaný záznam: První normální forma, Druhá normální forma, Třetí normální forma, Boyce / Coddova normální forma, Čtvrtá normální forma, Pátá normální forma. Pozn.: Nejčastěji uváděny pouze první tři normální formy. První čtyři normální formy zkoumají vztah neklíčových položek na primárním klíči. Poslední dvě normy zkoumají vztahy uvnitř složených primárních klíčů. První normální forma Záznam PRACE: OS_CISLO (PRIMÁRNÍ KLÍČ) JMENO PLAT TYM DAT_ZAH_PRACE PLAN_DOKONC_PRACE n x Záznam je v první normální formě, pokud neobsahuje opakující se položku nebo skupinu položek.

5 Záznam PRACE: OS_CISLO (PRIMÁRNÍ KLÍČ) JMENO PLAT TYM DAT_ZAH_PRACE PLAN_DOKONC_PRACE První normální forma n x Záznam je v první normální formě, pokud neobsahuje opakující se položku nebo skupinu položek. Záznam PROGRAMATOR: OS_CISLO (PRIMÁRNÍ KLÍČ) JMENO PLAT TYM Záznam PROGRAM: (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DAT_ZAH_PRACE PLAN_DOKONC_PRACE OS_CISLO Záznam PRACE: OS_CISLO (PRIMÁRNÍ KLÍČ) JMENO PLAT TYM DAT_ZAH_PRACE PLAN_DOKONC_PRACE První normální forma n x Záznam je v první normální formě, pokud neobsahuje opakující se položku nebo skupinu položek. Záznam PROGRAMATOR: OS_CISLO (PRIMÁRNÍ KLÍČ) JMENO PLAT TYM Záznam PROGRAM: (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DAT_ZAH_PRACE PLAN_DOKONC_PRACE OS_CISLO OS_CISLO NAZEV_PROGRAMU PROGRAMATOR RESI PROGRAM

6 Druhá normální forma Záznam POUZITI: ID SLUZBY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) ID PROGRAMU (PRIMÁRNÍ KLÍČ) NAZEV SLUZBY DATUM ZAHAJENI PROVOZU SLUZBY PLANOVANE DATUM UKONCENI SLUZBY ODPOVEDNOST ZA UPRAVY PROGRAMU POCET POUZITI Záznam je v druhé normální formě, pokud je v první normální formě a pokud všechny neklíčové položky závisí na celém složeném primárním klíči. Druhá normální forma Záznam POUZITI: ID SLUZBY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) ID PROGRAMU (PRIMÁRNÍ KLÍČ) NAZEV SLUZBY DATUM ZAHAJENI PROVOZU SLUZBY PLANOVANE DATUM UKONCENI SLUZBY ODPOVEDNOST ZA UPRAVY PROGRAMU POCET POUZITI Záznam je v druhé normální formě, pokud je v první normální formě a pokud všechny neklíčové položky závisí na celém složeném primárním klíči.

7 Druhá normální forma Záznam POUZITI: ID SLUZBY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) ID PROGRAMU (PRIMÁRNÍ KLÍČ) NAZEV SLUZBY DATUM ZAHAJENI PROVOZU SLUZBY PLANOVANE DATUM UKONCENI SLUZBY ODPOVEDNOST ZA UPRAVY PROGRAMU POCET POUZITI Záznam je v druhé normální formě, pokud je v první normální formě a pokud všechny neklíčové položky závisí na celém složeném primárním klíči. Záznam SLUZBA: ID SLUZBY (PK) NAZEV SLUZBY DATUM ZAHAJENI PROVOZU SLUZBY PLANOVANE DATUM UKONCENI SLUZBY Záznam POUZITI: ID SLUZBY (PK) ID PROGRAMU (PK) POCET POUZITI Záznam PROGRAM: ID PROGRAMU (PK) ODPOVEDNOST ZA UPRAVY PROGRAMU POCET POUZITI Druhá normální forma Záznam POUZITI: ID SLUZBY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) ID PROGRAMU (PRIMÁRNÍ KLÍČ) NAZEV SLUZBY DATUM ZAHAJENI PROVOZU SLUZBY PLANOVANE DATUM UKONCENI SLUZBY ODPOVEDNOST ZA UPRAVY PROGRAMU POCET POUZITI Záznam je v druhé normální formě, pokud je v první normální formě a pokud všechny neklíčové položky závisí na celém složeném primárním klíči. Záznam SLUZBA: ID SLUZBY (PK) NAZEV SLUZBY DATUM ZAHAJENI PROVOZU SLUZBY PLANOVANE DATUM UKONCENI SLUZBY OS_CISLO Záznam POUZITI: ID SLUZBY (PK) ID PROGRAMU (PK) POCET POUZITI POCET POUZITI Záznam PROGRAM: ID PROGRAMU (PK) ODPOVEDNOST ZA UPRAVY PROGRAMU POCET POUZITI ID PROGRAMU SLUZBA POUZITI PROGRAM

8 Záznam FAKTURA: CISLO FAKTURY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DATUM VYSTAVENI CASTKA CISLO ZAKAZNIKA ADRESA ZAKAZNIKA BANKOVNI SPOJENI ZAKAZNIKA DATUM SPLATNOSTI Třetí normální forma Záznam je ve třetí normální formě, pokud je ve druhé a pokud neobsahuje tranzitivní závislosti. Tranzitivní závislost je funkční závislost dvou neklíčových atributů. Záznam FAKTURA: CISLO FAKTURY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DATUM VYSTAVENI CASTKA CISLO ZAKAZNIKA ADRESA ZAKAZNIKA BANKOVNI SPOJENI ZAKAZNIKA DATUM SPLATNOSTI Třetí normální forma Záznam je ve třetí normální formě, pokud je ve druhé a pokud neobsahuje tranzitivní závislosti. Tranzitivní závislost je funkční závislost dvou neklíčových atributů.

9 Záznam FAKTURA: CISLO FAKTURY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DATUM VYSTAVENI CASTKA CISLO ZAKAZNIKA ADRESA ZAKAZNIKA BANKOVNI SPOJENI ZAKAZNIKA DATUM SPLATNOSTI Třetí normální forma Záznam je ve třetí normální formě, pokud je ve druhé a pokud neobsahuje tranzitivní závislosti. Tranzitivní závislost je funkční závislost dvou neklíčových atributů. Záznam ZAKAZNIK: CISLO ZAKAZNIKA (PRIMÁRNÍ KLÍČ) ADRESA ZAKAZNIKA BANKOVNI SPOJENI ZAKAZNIKA Záznam FAKTURA: CISLO FAKTURY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DATUM VYSTAVENI CASTKA DATUM SPLATNOSTI CISLO ZAKAZNIKA Záznam FAKTURA: CISLO FAKTURY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DATUM VYSTAVENI CASTKA CISLO ZAKAZNIKA ADRESA ZAKAZNIKA BANKOVNI SPOJENI ZAKAZNIKA DATUM SPLATNOSTI Třetí normální forma Záznam je ve třetí normální formě, pokud je ve druhé a pokud neobsahuje tranzitivní závislosti. Tranzitivní závislost je funkční závislost dvou neklíčových atributů. Záznam ZAKAZNIK: CISLO ZAKAZNIKA (PRIMÁRNÍ KLÍČ) ADRESA ZAKAZNIKA BANKOVNI SPOJENI ZAKAZNIKA Záznam FAKTURA: CISLO FAKTURY (PRIMÁRNÍ KLÍČ) DATUM VYSTAVENI CASTKA DATUM SPLATNOSTI CISLO ZAKAZNIKA CISLO ZAKAZNIKA CISLO FAKTURY ZAKAZNIK vystaveni FAKTURA

10 Boyce / Coddova normální forma Eliminuje potencionální redundance v záznamu, kde existuje více variant primárních klíčů (kandidátů primárního klíče). Závislosti na vybraném primárním klíči nemusí postihovat všechny možné problémy. Pokud existuje jiná varianta primárního klíče, je zvolena a opětovně je provedeno prověření, že záznam splňuje podmínku třetí normální formy. Čtvrtá normální forma Záznam KVALIFIKACE A CILE ZAMESTNANCU: ID ZAMESTNANCE (PK) KVALIFIKACE (PK) CIL (PK) Umožňuje rozlišení a oddělení nezávislých vícehodnotových atributů vytvářejících složený primární klíč. ID ZAMESTNANCE KVALIFIKACE Účetnictví Těsnopis Účetnictví Těsnopis CIL více peněz pochvala od vedoucího pochvala od vedoucího více peněz

11 Čtvrtá normální forma Záznam KVALIFIKACE A CILE ZAMESTNANCU: ID ZAMESTNANCE (PK) KVALIFIKACE (PK) CIL (PK) Umožňuje rozlišení a oddělení nezávislých vícehodnotových atributů vytvářejících složený primární klíč. ID ZAMESTNANCE KVALIFIKACE Účetnictví Těsnopis Účetnictví Těsnopis CIL více peněz pochvala od vedoucího pochvala od vedoucího více peněz Záznam KVALIFIKACE ZAMESTNANCE: ID ZAMESTNANCE (PK) KVALIFIKACE (PK) Záznam CILE ZAMESTNANCE: ID ZAMESTNANCE (PK) CIL (PK) ID ZAMESTNANCE KVALIFIKACE ID ZAMESTNANCE CIL Účetnictví více peněz Těsnopis pochvala od vedoucího Čtvrtá normální forma Záznam KVALIFIKACE A CILE ZAMESTNANCU: ID ZAMESTNANCE (PK) KVALIFIKACE (PK) CIL (PK) Umožňuje rozlišení a oddělení nezávislých vícehodnotových atributů vytvářejících složený primární klíč. Cil přiřazení Kvalifikace Zaměstnanec

12 Čtvrtá normální forma Záznam KVALIFIKACE A CILE ZAMESTNANCU: ID ZAMESTNANCE (PK) KVALIFIKACE (PK) CIL (PK) Umožňuje rozlišení a oddělení nezávislých vícehodnotových atributů vytvářejících složený primární klíč. Cil přiřazení Kvalifikace stanovení Zaměstnanec získání Pátá normální forma Záznam o VZTAHU MEZI NÁKUPČÍMI, PRODEJCI A ZBOŽÍ: NÁKUPČÍ (PK) PRODEJCE (PK) ZBOŽÍ (PK) MNOŽSTVÍ Umožňuje rozlišení a oddělení párových cyklických závislostí, které se objevují v primárním klíči složeném ze tří a více atributů. NAKUPCI PRODEJCE ZBOZI MNOZSTVI Potraviny Praha Becher 100 Novák Potraviny Praha Becher 200 Potraviny Praha Chleba 1000 Novák Tesla Karlín Televize 50 Tesla Karlín Televize 20

13 Pátá normální forma Záznam o VZTAHU MEZI NÁKUPČÍMI, PRODEJCI A ZBOŽÍ: NÁKUPČÍ (PK) PRODEJCE (PK) ZBOŽÍ (PK) MNOŽSTVÍ Umožňuje rozlišení a oddělení párových cyklických závislostí, které se objevují v primárním klíči složeném ze tří a více atributů. NAKUPCI PRODEJCE ZBOZI MNOZSTVI Potraviny Praha Becher 100 Novák Potraviny Praha Becher 200 Potraviny Praha Chleba 1000 Novák Tesla Karlín Televize 50 Tesla Karlín Televize 20 Předpokládejme: jestliže nákupčí A nakupuje od prodejce B a současně prodejce B prodává zboží C a současně nákupčí A potřebuje nakoupit zboží C, pak zboží C nakoupí od prodejce B. Záznam o VZTAHU MEZI NÁKUPČÍMI, PRODEJCI A ZBOŽÍ: NÁKUPČÍ (PK) PRODEJCE (PK) ZBOŽÍ (PK) MNOŽSTVÍ Pátá normální forma obchodují Umožňuje rozlišení a oddělení párových cyklických závislostí, které se objevují v primárním klíči složeném ze tří a více atributů. Nákupčí nákup Prodejce nakupuje Zboží prodává

14 Pátá normální forma Záznam o VZTAHU MEZI NÁKUPČÍMI, PRODEJCI A ZBOŽÍ: NÁKUPČÍ (PK) PRODEJCE (PK) ZBOŽÍ (PK) MNOŽSTVÍ obchodují Umožňuje rozlišení a oddělení párových cyklických závislostí, které se objevují v primárním klíči složeném ze tří a více atributů. Nákupčí nákup Prodejce nakupuje Zboží prodává Záznam o VZTAHU MEZI NÁKUPČÍMI, PRODEJCI A ZBOŽÍ: NÁKUPČÍ (PK) PRODEJCE (PK) ZBOŽÍ (PK) MNOŽSTVÍ Pátá normální forma obchodují Umožňuje rozlišení a oddělení párových cyklických závislostí, které se objevují v primárním klíči složeném ze tří a více atributů. MNOZSTVI Nákupčí nakoupil Prodejce nakupuje Zboží prodává

15 Pátá normální forma obchodují MNOZSTVI Umožňuje rozlišení a oddělení párových cyklických závislostí, které se objevují v primárním klíči složeném ze tří a více atributů. Nákupčí nakoupil Prodejce nakupuje Zboží prodává Záznam NAKUPUJE: NÁKUPČÍ (PK) ZBOŽÍ (PK) Záznam OBCHODUJE: NÁKUPČÍ (PK) PRODEJCE (PK) Záznam PRODAVA: PRODEJCE (PK) ZBOŽÍ (PK) Záznam NAKOUPIL: NÁKUPČÍ (PK) PRODEJCE (PK) ZBOŽÍ (PK) MNOŽSTVÍ Konceptuální schéma = model obsahu datové základny na konceptuální úrovni KSR = Konceptuální schéma reality KSD = Konceptuální schéma dat OBRAZ PROVOZOVANÉ DZ

16 4IT218 Databáze Osmá přednáška Normalizace dat - dokončení Transakce v databázovém zpracování Databázová zpracování rozlišujeme databázová zpracování: OLTP - Online TRANSACTION Processing zpracování velkého počtu relativně malých transakcí; pojem transakce odvozen z bankovnictví; výkonnost v počtu transakcí za minutu. OLAP - Online ANALYTICAL Processing zpracování vícedimensionálních dotazů (OLAP kostky); používá se zejména pro aplikace na podporu rozhodování, aplikace BI (Business Intelligence); výkonnost v počtu dotazů za hodinu. Pozn.: Setkáme se i s pojmem ROLAP, "R" znamená, že se jedná o OLAP zpracování na relačním databázovým systémem. Existují však i další druhy OLAP zpracování, napš. WOLAP -Web-based OLAP, RTOLAP - Real-Time OLAP.

17 Transakce v databázovém zpracování logická posloupnost operací, která je promítána do databáze jako celek, slouží k zajištění konzistence databáze a k řízení víceuživatelského přístupu k datům. Vlastnosti transakce (ACID): Atomicity (transakce se tváří jako jeden celek, musí proběhnout celá nebo vůbec ne), Consistency (transakce transformuje databázi z jednoho konzistentního stavu do jiného konzistentního stavu), Independence (transakce jsou nezávislé, změny prováděné jednou transakcí nejsou viditelné ostatním transakcím), Durability (efekty potvrzené transakce jsou uloženy do databáze).

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

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

Databáze I. Přednáška 3

Databáze I. Přednáška 3 Databáze I Přednáška 3 Normální formy relací normální formy relací definují určité vlastnosti relací, aby výsledná databáze měla dobré vlastnosti, např. omezena redundance dat snažíme se převést navržené

Více

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Business intelligence Datový sklad On-line Analytical Processing (OLAP) Kontingenční tabulky v MS Excelu jako příklad OLAP Dolování

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

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

Databáze Bc. Veronika Tomsová

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

Více

Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace

Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace Téma 2.2 Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace Obecný postup: Každá tabulka databáze by měla obsahovat pole (případně sadu polí), které jednoznačně identifikuje každý

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

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

ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ

ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ Podle toho, zda informační systém funguje na operativní, taktické nebo strategické řídicí úrovni, můžeme systémy rozdělit do skupin. Tuto pyramidu

Více

Obsah přednášky. Databázové systémy RDBMS. Fáze návrhu RDBMS. Coddových 12 pravidel. Coddových 12 pravidel

Obsah přednášky. Databázové systémy RDBMS. Fáze návrhu RDBMS. Coddových 12 pravidel. Coddových 12 pravidel Obsah přednášky Databázové systémy Konceptuální model databáze Codd a návrh relační databáze fáze návrhu pojem konceptuální model základní pojmy entity, relace, atributy, IO kardinalita, 2 historie: RDBMS

Více

Databázové systémy úvod

Databázové systémy úvod Databázové systémy úvod Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2011 BI-DBS, ZS 2011/12 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/ Michal

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

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

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

3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP

3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP Zdroje dat 3 zdroje dat Relační databáze EIS OLAP Relační databáze plochá dvourozměrná tabulková data OLTP (Online Transaction Processing) operace selekce projekce spojení průnik, sjednocení, rozdíl dotazování

Více

Databázové systémy úvod

Databázové systémy úvod Databázové systémy úvod Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2012 BI-DBS, ZS 2012/13 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/ Michal

Více

5. Formalizace návrhu databáze

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

Více

Databázové systémy. Cvičení 3

Databázové systémy. Cvičení 3 Databázové systémy Cvičení 3 Normální formy relací normální formy relací definují určité vlastnosti relací, aby výsledná databáze měla dobré vlastnosti, např. omezena redundance dat snažíme se převést

Více

04 - Databázové systémy

04 - Databázové systémy 04 - Databázové systémy Základní pojmy, principy, architektury Databáze (DB) je uspořádaná množina dat, se kterými můžeme dále pracovat. Správa databáze je realizována prostřednictvím Systému pro správu

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

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

Databázové systémy úvod

Databázové systémy úvod Databázové systémy úvod Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2016 BI-DBS, LS 2015/16 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/

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

předměty: ukončení: Zápočet + Zkouška / 5kb např. jméno, název, destinace, město např. student Jan Novák, narozen 18.5.1974

předměty: ukončení: Zápočet + Zkouška / 5kb např. jméno, název, destinace, město např. student Jan Novák, narozen 18.5.1974 základní informace Databázové systémy Úvodní přednáška předměty: KI/DSY (B1801 Informatika - dvouoborová) KI/P502 (B1802 Aplikovaná informatika) ukončení: Zápočet + Zkouška / 5kb ki.ujep.cz termínovník,

Více

Úloha 1. Úloha 2. Úloha 3. Text úlohy. Text úlohy. Text úlohy

Úloha 1. Úloha 2. Úloha 3. Text úlohy. Text úlohy. Text úlohy Úloha 1 Zkratka ERP jako celopodniková transakční aplikace znamená: a. Enterprise Route Planning b. Enterprise Resource Planning c. Enterprise Re-implementation Planning d. Enterprise Resource Processing

Více

Databáze. Logický model DB. David Hoksza

Databáze. Logický model DB. David Hoksza Databáze Logický model DB David Hoksza http://siret.cz/hoksza Osnova Relační model dat Převod konceptuálního schématu do logického Funkční závislosti Normalizace schématu Cvičení převod do relačního modelu

Více

AdventureWorksDW2014 SQL Server Data Tools Multidimenziona lnı model Tabula rnı model Multidimenziona lnı mo d Tabula rnı mo d MS SQL Server 2016 Tabula rnı mo d Azure Analysis Services 16 3.2 Dimenzionální

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

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

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1 Metodický list č. 1 Cíl: Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro informačního manažera. Databázové systémy, databázové

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

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

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

Více

DATABÁZE A INFORMAČNÍ SYSTÉMY

DATABÁZE A INFORMAČNÍ SYSTÉMY DATABÁZE A INFORMAČNÍ SYSTÉMY Každý informační systém pracuje s informacemi (a tedy s daty). Data musí být někde uložena -> databáze. Informační systém tedy nějakým způsobem používá databázi (forma může

Více

Databáze I. 5. přednáška. Helena Palovská

Databáze I. 5. přednáška. Helena Palovská Databáze I 5. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz SQL jazyk definice dat - - DDL (data definition language) Základní databáze, schemata, tabulky, indexy, constraints, views DATA Databáze/schéma

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

Datové sklady. Ing. Jan Přichystal, Ph.D. 1. listopadu 2011. PEF MZLU v Brně

Datové sklady. Ing. Jan Přichystal, Ph.D. 1. listopadu 2011. PEF MZLU v Brně PEF MZLU v Brně 1. listopadu 2011 Úvod Intenzivní nasazení informačních technologií způsobuje hromadění obrovské spousty nejrůznějších údajů. Příkladem mohou být informace z obchodování s cennými papíry

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

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

Jak velká jsou? Obchodní analytici FB velké datové sady BI = business intelligence. OLAP = Online Analytical Processing. DWH = Data Warehouse

Jak velká jsou? Obchodní analytici FB velké datové sady BI = business intelligence. OLAP = Online Analytical Processing. DWH = Data Warehouse název B = Bajt KB = Kilobajt MB = Megabajt GB = Gigabajt TB = Terabajt PB = Petabajt EB = Exabajt ZB = Zettabajt YB = Yottabajt velikost 8 b 2^10 B 2^20 B 2^30 B 2^40 B 2^50 B 2^60 B 2^70 B 2^80 B Jak

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

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

01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980

01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980 01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980 02. Kdy přibližně vznikly první komerční relační databázové servery?

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

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

Data v informačních systémech

Data v informačních systémech Data v informačních systémech Vladimíra Zádová, KIN 6. 5. 2015 Obsah přednášky informační systémy (IS) vztah dat a informačních systémů databáze, databázový systém základní dělení IS, trendy pojmy (terminologie)

Více

Databázové systémy BIK-DBS

Databázové systémy BIK-DBS Databázové systémy BIK-DBS Ing. Ivan Halaška katedra softwarového inženýrství ČVUT FIT Thákurova 9, m.č. T9:311 ivan.halaska@fit.cvut.cz Stránka předmětu: https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/parttime/start

Více

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad 10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad komplexní data uložená ve struktuře, která umožňuje efektivní analýzu a dotazování data čerpána z primárních informačních systémů a dalších zdrojů OLAP

Více

Analýza a modelování dat. Přednáška 8

Analýza a modelování dat. Přednáška 8 Analýza a modelování dat Přednáška 8 OLAP, datová kostka, dotazování nad kostkou Motivace většina DB relační zaznamenání vztahů pomocí logicky provázaných tabulek jakou mají velmi často vztahy povahu vztah

Více

Analýza a modelování dat. Helena Palovská

Analýza a modelování dat. Helena Palovská Analýza a modelování dat Helena Palovská Analýza a modelování pro SW projekt Strukturovaný přístup Dynamická část (procesy, aktivity, funkce) Statická část (data) Objektově orientovaný přístup use case

Více

Databáze 2013/2014. Konceptuální model DB. RNDr. David Hoksza, Ph.D.

Databáze 2013/2014. Konceptuální model DB. RNDr. David Hoksza, Ph.D. Databáze 2013/2014 Konceptuální model DB RNDr. David Hoksza, Ph.D. http://siret.cz/hoksza Osnova Organizace Stručný úvod do DB a DB modelování Konceptuální modelování Cvičení - ER modelování Náplň přednášky

Více

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze 4IT218 Databáze První přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze První přednáška Cíle a základní údaje o předmětu. Základní pojmy. Relační model dat a operace

Více

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Skorkovský KAMI, ESF MU Principy BI zpracování velkých objemů dat tak, aby výsledek této akce manažerům pomohl k rozhodování při řízení procesů výsledkem zpracování musí být relevantní

Více

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Josef Mlnařík ISSS Hradec Králové 7.4.2008 Obsah Co je Oracle Business Intelligence? Definice, Od dat k informacím, Nástroj pro operativní řízení, Integrace informací, Jednotná platforma

Více

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010

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

Více

A5M33IZS Informační a znalostní systémy. O čem předmět bude? Úvod do problematiky databázových systémů

A5M33IZS Informační a znalostní systémy. O čem předmět bude? Úvod do problematiky databázových systémů A5M33IZS Informační a znalostní systémy O čem předmět bude? Úvod do problematiky databázových systémů Co se dozvíte? Návrh datových struktur (modelování relačních dat) Relační modelování úlohy z oblasti

Více

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY ARCHITEKTURA DATABÁZOVÝCH SYSTÉMŮ. Ing. Lukáš OTTE, Ph.D.

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY ARCHITEKTURA DATABÁZOVÝCH SYSTÉMŮ. Ing. Lukáš OTTE, Ph.D. VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY ARCHITEKTURA DATABÁZOVÝCH SYSTÉMŮ Ing. Lukáš OTTE, Ph.D. Ostrava 2013 Tento studijní materiál vznikl za finanční podpory

Více

Podíl zdrojů informací

Podíl zdrojů informací Podíl zdrojů informací 80% nestrukturovaných (10 -) 20 % strukturovaných 80% vnitřní informační zdroje 20% vnější informační zdroje Současný stav Business Intelligence Procesy: dolování dat (Data Mining)

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

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

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Otázka č. 1 Datový model 1. Správně navržený ERD model dle zadání max. 40 bodů teoretické znalosti konceptuálního modelování správné

Více

Archivace relačních databází

Archivace relačních databází Archivace relačních databází Možnosti, formát SIARD, nástroje, tvorba, prohlížení, datové výstupy Martin Rechtorik 30.11.2018 Archivace relačních databází 1. Možnosti archivace relačních databází 2. Formát

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

Databázové systémy. 10. přednáška

Databázové systémy. 10. přednáška Databázové systémy 10. přednáška Business Intelligence Poprvé byl termín BI použit Gartnerem a dále pak popularizován Howardem Dresnerem jako: proces zkoumání doménově strukturovaných informací za účelem

Více

Databázové systémy. Datová integrita + základy relační algebry. 4.přednáška

Databázové systémy. Datová integrita + základy relační algebry. 4.přednáška Databázové systémy Datová integrita + základy relační algebry 4.přednáška Datová integrita Datová integrita = popisuje pravidla, pomocí nichž hotový db. systém zajistí, že skutečná fyzická data v něm uložená

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

Úvod, terminologie. Ing. Michal Valenta PhD. Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11, P edn. 1

Úvod, terminologie. Ing. Michal Valenta PhD. Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11, P edn. 1 Úvod, terminologie Ing. Michal Valenta PhD. Katedra softwarového inºenýrství Fakulta informa ních technologií ƒeské vysoké u ení technické v Praze c Michal Valenta, 2010 Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11,

Více

Databázové systémy Tomáš Skopal

Databázové systémy Tomáš Skopal Databázové systémy Tomáš Skopal - relační model * funkční závislosti, odvozování * normální formy Osnova přednášky Armstrongova pravidla atributové a funkční uzávěry normální formy relačních schémat Armstrongova

Více

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

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

Více

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

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

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

Okruhy z odborných předmětů

Okruhy z odborných předmětů VYŠŠÍ ODBORNÁ ŠKOLA INFORMAČNÍCH STUDIÍ A STŘEDNÍ ŠKOLA ELEKTROTECHNIKY, MULTIMÉDIÍ A INFORMATIKY Novovysočanská 280/48, 190 00 Praha 9 Pracoviště VOŠ: Pacovská 350/4, 140 00 Praha 4 Okruhy z odborných

Více

Analýza a modelování dat 6. přednáška. Helena Palovská

Analýza a modelování dat 6. přednáška. Helena Palovská Analýza a modelování dat 6. přednáška Helena Palovská Historie databázových modelů Jak je řešena temporalita? Temporalita v databázích Možnosti pro platnost faktu (valid time): platí nyní, je to aktuální

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

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

Informační systémy 2006/2007

Informační systémy 2006/2007 13 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení Informační systémy 2006/2007 Ivan Kedroň 1 Obsah Analytické nástroje SQL serveru. OLAP analýza

Více

2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování

2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování 1. Teoretické základy modelování na počítačích 1.1 Lambda-kalkul 1.1.1 Formální zápis, beta-redukce, alfa-konverze 1.1.2 Lambda-výraz jako data 1.1.3 Příklad alfa-konverze 1.1.4 Eta-redukce 1.2 Základy

Více

Business Intelligence. Adam Trčka

Business Intelligence. Adam Trčka Business Intelligence Adam Trčka 09:00 11:30: BI v kostce Navrhněme si sklad Ukázka BI Datamining 12:30 14:30: Pokračování kurzu 14:30 15:00: Q&A Agenda Co se dnes dovíme? Data informace znalost Business

Více

Databázové systémy. Přednáška 1

Databázové systémy. Přednáška 1 Databázové systémy Přednáška 1 Vyučující Ing. Martin Šrotýř, Ph.D. K614 Místnost: K311 E-mail: srotyr@fd.cvut.cz Telefon: 2 2435 9532 Konzultační hodiny: Dle domluvy Databázové systémy 14DATS 3. semestr

Více

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23 Stručný obsah 1. Stručný úvod do relačních databází 13 2. Platforma 10g 23 3. Instalace, první přihlášení, start a zastavení databázového serveru 33 4. Nástroje pro administraci a práci s daty 69 5. Úvod

Více

Fyzické uložení dat a indexy

Fyzické uložení dat a indexy Fyzické uložení dat a indexy Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2016 BI-DBS, LS 2015/16 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/

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

Ukázka testu Informatiky pro přijímací zkoušky do navazujícího magisterského studia

Ukázka testu Informatiky pro přijímací zkoušky do navazujícího magisterského studia Ukázka testu Informatiky pro přijímací zkoušky do navazujícího magisterského studia 1. Databázový jazyk SQL obsahuje příkaz SELECT. Příkaz SELECT slouží pro: a. definici dat v tabulkách či pohledech b.

Více

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Úvod 9

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Úvod 9 Obsah Úvod 9 Kapitola 1 Business Intelligence, datové sklady 11 Přechod od transakčních databází k analytickým..................... 13 Kvalita údajů pro analýzy................................................

Více

Úvod do databázových systémů 10. cvičení

Úvod do databázových systémů 10. cvičení Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů 10. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2012 Opakování Univerzální

Více

VZOROVÝ STIPENDIJNÍ TEST Z INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ

VZOROVÝ STIPENDIJNÍ TEST Z INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ VZOROVÝ STIPENDIJNÍ TEST Z INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ 1. Dědičnost v OOP umožňuje: a) dědit vlastnosti od jiných tříd a dále je rozšiřovat b) dědit vlastnosti od jiných tříd, rozšiřovat lze jen atributy

Více

Obsah. Úvod do problematiky. Datový sklad. Proces ETL. Analýza OLAP

Obsah. Úvod do problematiky. Datový sklad. Proces ETL. Analýza OLAP Petr Jaša Obsah Úvod do problematiky Data vs. informace Operační vs. analytická databáze Relační vs. multidimenzionální model Datový sklad Důvody pro budování datových skladů Definice, znaky Schéma vazeb

Více

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Otázka č. 1 Datový model 1. Správně navržený ERD model dle zadání max. 40 bodů teoretické znalosti konceptuálního modelování správné

Více

RELAČNÍ DATABÁZE. Cíl:

RELAČNÍ DATABÁZE. Cíl: Cíl: Cílem tohoto předmětu je získat praktické znalosti a dovednosti v oblasti relačních databází, jakož i seznámit se s novými trendy v objektově relačních a objektových databázích. Podstatná část je

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

PostgreSQL jako platforma pro datové sklady

PostgreSQL jako platforma pro datové sklady PostgreSQL jako platforma pro datové sklady Vratislav Beneš benes@optisolutions.cz 1. Co to jsou datové sklady? 2. Požadavky na datový sklady 3. Technické řešení datového skladu 4. PostgreSQL a datové

Více

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská Databáze I 1. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Co je databáze Mnoho dat Organizovaných používá se model uspořádání Řízený přístup k datům přijímá požadavky v jazyce modelu umožňuje sdílení dat

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

Architektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura

Architektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura Dílčí architektury Informační systémy - dílčí architektury - EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu 1 Globální Funkční Procesní Datová SW Technologická HW Aplikační

Více

Databáze I. Přednáška 2

Databáze I. Přednáška 2 Databáze I Přednáška 2 Transformace E-R modelu do relačního modelu (speciality) zaměříme se na dva případy z předmětu Analýza a modelování dat reprezentace entitního podtypu hierarchie ISA reprezentace

Více

ORACLE ŘÍZENÍ FINANCÍ

ORACLE ŘÍZENÍ FINANCÍ ORACLE ŘÍZENÍ FINANCÍ Modul Oracle řízení financí je celopodnikové řešení pro správu likvidity a řízení peněžních prostředků. Tento modul je součástí Aplikací Oracle. To je integrovaná sada aplikací elektronického

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 OLTP a OLAP 1.1 Datový sklad 1.2 Datová kostka 2 OLAP dotazy

Více

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