4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu
|
|
- Jitka Štěpánková
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 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. Z matematického hlediska to byl kartézský součin, selekce a projekce. Každá relační databáze vychází z těchto základů a musí mít v sobě zabudovánu podporu pro relační algebru, nad kterou se v jazyce SQL konstruují dotazy. Relační db. se používají v různých firemních aplikací např. na správu objednávek, databázi zaměstnanců atd. Ještě hojnější využijí relačních db. najdeme u Internetových aplikací, ve spolupráci se skriptovacími jazyky Php, Asp apod. Relační databáze je složená z řady tabulek, jejichž sloupce mohou být vázány na sloupce v ostatních souvisejících tabulkách, takto propojená datová pole jsou na sebe určitým způsobem závislá, mají mezi sebou nějaký logický vztah. Základní pojmy: entita cokoliv, o čem potřebujeme v systému uchovávat informace atributy určité sledované skutečnosti týkající se dané entity domény popisují typ dat, obor hodnot = spojení datového typu a validačního pravidla vztahy jisté asociace mezi entitami, nemusí mezi určitými entitami existovat Účastník entita zapojená v určitém vztahu Stupeň vztahu počet účastníků (binární, ternární, ) (výrobce prodává zákazníkovi výrobky) Vazby mezi tabulkami (kardinalita): 1) Tabulky nejsou v relacích jsou v nich nesouvisející údaje. 2) Mezi tabulkami je vztah 1:1 jednomu záznamu v jedné tabulce, odpovídá přesně 1 záznam v tabulce druhé. 3) Mezi tabulkami je relace 1:N jednomu záznamu v jedné tabulce, odpovídá více záznamů v druhé tabulce. Je to nejpoužívanější typ relace.1 zákazník, může mít N objednávek. 1 typ zboží, může být obsažen v N objednávkách. 4) Mezi tabulkami je relace M:N více záznamům v jedné tabulce odpovídá více záznamů v tabulce druhé. V běžných databázových systémech nelze tuto relaci vytvořit přímo, proto se mezi takové tabulky vkládá ještě navíc jedna pomocná tabulka, která umožní vytvořit dvě relace 1:N a tím zajistit, že první dvě tabulky budou v požadované relaci M:N. Parcialita/totalita vztahu povinnost/nepovinnost existence role příslušné entity vztahu vztah jednostranně parciální zaměstnanec musí náležet k 1 pojišťovně, ale pojišťovna nemusí mít v evidenci žádného zaměstnance vztah oboustranně parciální zaměstnanec nenáleží k žádné pojišťovně, pojišťovna nemusí mít žádného zaměstnance v evidenci Diagramy entit a vztahů Pro návrh a zápis vztahů mezi jednotlivými entitami naší databáze byl vytvořen model E-R diagramů. Tento model byl zaveden a poprvé použit panem Peterem Pin Shan Chenem v roce Mluvil o diagramech entit a vztahů (Entity Relationship Diagrams), který se brzy rozšířil a stal se obecně uznávaným standardem. Entity se v těchto diagramech popisují
2 pomocí obdélníků, vztahy se znázorňují pomocí kosočtverců, popř. atributy se zobrazují pomocí elips (oválů) potom ovšem mluvíme o ERA diagramu (Entity Relationship Atribut). E-R diagram je založen na jednoduchém pravidle spočívajícím ve splnění čtyř podmínek: 1. Fakta vyjádříme pomocí tabulek v 5 NF 2. Entity (vyjádřeny tabulkami) pojmenujeme výstižným podstatným jménem v jednotném čísle 3. Mezi entitami vytvoříme relace typu 1:N a výstižně je pojmenujeme slovesem nebo předložkou 4. Čteme-li slova označující první entitu, relaci od ní a druhou entitu ve směru od N k 1, pak musí takto sestavená věta dávat smysl. Splněním těchto pravidel získáme diagramem velice dokonalou analýzu problému. Příkladem může být zobrazený diagram mezi třemi entitami Clovek, Bydliste a Posta. E-R diagram Entita Clovek je dána tabulkou jednotlivých lidí v 5. NF s přímým přístupem podle unikátního rodného čísla. Entita Bydliste je opět zavedena tabulkou v 5. NF a představuje zde trvalé bydliště. Entita Posta představuje tabulku pošt v 5. NF s unikátním poštovním směrovacím číslem. Přitom v jednom trvalém bydlišti může bydlet několik lidí, ale jeden člověk má právě jednou trvalé bydliště. Proto je relace mezi entitou člověk a bydliště typu N:1 a velmi výstižně se dá charakterizovat slovesem MA. Relaci nelze číst v obráceném směru. Věta "Bydliště má člověka" neodpovídá realitě, protože jedno trvalé bydliště může být obsazeno více lidmi. Obdobně je to se vztahem entit BYDLISTE a POSTA. Bydliště MA příslušnou poštu, na kterou je třeba odesílat dopisy a nikoli obráceně. Na obrázku je vidět, že analýza byla provedena správně, protože existují jednoznačné názvy entit a relací, které mají správný směr a dávají z hlediska českého jazyka smysl. Navíc je zřejmá hierarchická struktura pošta bydliště lidé. ER diagramy mohou nabývat mnohem komplikovanějších stavů než v předchozím jednoduchém příkladě. Diagram může mít tvar hvězdicového uspořádání, mohou být zavedeny vícenásobné relace, rekurentní relace (entity se mohou odkazovat samy na sebe), rekurentní vícenásobné relace atd. Normalizace Normalizace ER modelu je sada pravidel, jak byste měli postupovat při transformaci struktury entit a relací ER modelu na strukturu fyzického uspořádání tabulek a relací v databázi. Proč normalizovat? Normalizace je odstranění redundantních(opakujících) se dat, omezení složitosti (rozloženít složité relace na dvojrozměrné tabulky) a zabránění tzv. aktualizačním anomáliím (např. abychom smazáním všech knih autora nepřišli o data o autorovi). Což by mělo vést k databázi přehlednější, rozšiřitelnější a výkonnější. Normalizace by měla vést k vzniku tabulek, které lze snadno udržovat a efektivně se na ně dotazovat. Normalizované schéma musí zachovat všechny závislosti původního schémat a relace musí zachovat původní data, což znamená, že se musíme pomocí přirozeného spojení dostat k původním datům.
3 Normální formy: 1.NF První normální forma 2.NF Druhá normální forma 3.NF Třetí normální forma 4.NF Čtvrtá normální forma 5.NF Pátá normální forma 1. normální forma (1.NF) Relace je v první normální formě, pokud každý její atribut obsahuje jen atomické hodnoty. Tedy hodnoty z pohledu databáze již dále nedělitelné. Například v relaci obsahující data o nějáké osobě budeme chtít mít více telefonních čísel: Jméno Přijmení Adresa Telefony Jan Novák Havlíčkova 2 Praha ; ; Petr Kovář Svatoplukova 15 Brno ; ; Pavel Pavel Papalášova 25 Kocourkov ; ; S takovouto tabulkou by byla spousta problémů, například by se dost špatně prováděli změny čísel, případně vyhledávání podle telefonního čísla. Aby tabulka byla v 1NF musíme buďto rozdělit atribut telefon do více atributů (pouze za předpokladu, že jsme si jisti, že se množství telefonních čísel nezvýší), nebo oddělit telefoní čísla do samostatné tabulky, což já osobně preferuji, protože je to podstatně flexibilnější řešení: ID Jméno Příjmení Adresa 1 Jan Novák Havlíčkova 2 Praha 3 2 Petr Kovář Svatoplukova 15 Brno 3 Pavel Pavel Papalášova 25 Kocourkov ID_osoby Cislo normální forma (2.NF) Relace se nachází v druhé normální formě, je v první normální formě a každý neklíčový atribut je plně závislý na primárním klíči, a to na celém klíči a nejen na nějaké jeho podmnožině. Zní to poněkud složitě, ale nic na tom není, opět pomůže příklad: V tabulce zboží v obchodě bude název zboží, výrobce, telefon na výrobce, cena zboží a množství na skladě.
4 Název Výrobce Telefon Výrobce Cena Množství Mléčná čokoláda Milka Kč 2500 Oříšková čokoláda Milka Kč 2800 Tyčinka milkyway Milka Kč 7000 Mléčná čokoláda Orion Kč 5800 Oříšková horalka Horalka Kč 4560 Klíčem této relace je kombinace atributů Název a Výrobce. Telefon výrobce ovšem není závislí na celém klíči, ale pouze na atributu výrobce. To by vedlo k aktualizační anomálii a to k té, že pokud by se vymazali veškeré výrobky od výrobce Milka, ztratilo by se telefoní číslo na výrobce Milka, což není zrovna žádané. Řešením je opět rozpad na dvě tabulky: Název Výrobce_ID Cena Množství Mléčná čokoláda 1 30Kč 2500 Oříšková čokoláda 1 30Kč 2800 Tyčinka milkyway 1 10Kč 7000 Mléčná čokoláda 2 25Kč 5800 Oříšková horalka 3 7Kč 4560 Vyrobce_ID Vyrobce Telefon 1 Milka Orion Horalka normální forma (3.NF) V této formě se nachází tabulka, splňuje-li předchází dvě formy a žádný z jejich atributů není tranzitivně závislí na klíči. Jiné vyjádření téhož říká, že relace je v 3.NF, pokud je ve 2.NF a všechny neklíčové atributy jsou navzájem nezávislé. Opět definice, která zní nesrozumitelně, ale její použití je vlastně jednoduché. Tranzitivní závoslot je taková závislost, mexi minimálně dvěma atributy a klíčem, kde jeden atribut je funkčně závislí na klíči a druhý atribut je funkčně závislí na prvním. Koukám, že jsem tomo opět moc nepomohl, takže nejlepší bude příklad: ekněme, že firma chce uchovávat informace o zaměstnancích, takže vytvříme relaci Zaměstnanec s atriubuty r.č. (primarní klíč), Jméno, Příjmení, Město, PSČ, Funkce a Plat, zbytek adresy vynecháme, protože pro příklad není důležitý. Zaměstnanec r.č Jméno Příjmení Město PSČ Funkce Plat 1 Jack Smith Jihlava CEO Franta Vomáčka Praha Senior Software Architect Pepa František Plzeň Senior Software Architect Pavel Novák Kocourkov Junior Developer Petr Koukal Praha Database Designer Honza Novák Plzeň Junior Developer 30000
5 Z této tabulky je vidět kromě závislosti všech atributů na klíči ještě závislost PSČ a Města a závislost Platu na Funkci. Aby jsme si to ukázali pomocí obou vyjádření definic. Závislost r.č -> Město -> PSČ je tranzitivní závislost PSČ na klíči, stejně tak závislost r.č. -> Funkce ->Plat. Pochopitelnější je asi druhé vyjáření, podle něj jsou závislosti Město -> PSČ a Funkce ->Plat přesně ty, které porušují sousloví: všechny neklíčové atributy jsou navzájem nezávislé. Řešením problému je opět rozpad na více relací, v tomto případě dokonce na 3, protože jsme 3.NF porušily rovnou dvakrát. Funkce Funkce_ID Funkce Plat 1 CEO Senior Software Architect Database Designer Junior Developer Čtvrtá normální forma (4.NF) Tabulka je ve čtvrté normální formě, je-li v BCNF a popisuje pouze příčinnou souvislost (jeden fakt). Sice jednoduché vyjádření bez složitých definic, ale poněkud nicneříkající, takže zkusíme jinou definici: Relace je ve čtvté normální formě, pokud je v Boyce/Coddově normální formě, a navíc všechny vícehodnotové závislosti jsou zároveň funkčními závislostmi z kandidátních klíčů (zjednodušeně: v jedné relaci se nesmí spojovat nezávislé opakované skupiny). Pátá normální forma (5.NF) Relace je v páté normální formě, pokud je ve čtvrté a není možné do ní přidat další atribut (skupinu atributů) tak, aby se vlivem skrytých závislostí rozpadla na několik dílčích relací. Závěr Normalizovat je určitě potřeba a čím složitější databáze a čím více dat, tím více je potřeba normalizovat. Ale i tady platí všeho s mírou. Například u příkladu u 3.NF by firma s několika desítkami zaměstnanců asi neměla potřebu dávat PSČ do další tabulky a bylo by to zbytečné.
6 Ale v tabulce zákazníků některého z mobilních operátorů s milióny zákazníků to už význam určitě má. U vyšších normálních forem jsem neuvedl příklady a to proto, že se špatně vymíšlí a hledají, ale hlavně si myslím, že pokud se člověk dostane k návrhu takové databáze, kde by je mohl porušit, tak je tak zkušený, že problém rozloží již ve fázi konceptuálního modelu a navrhne již normalizované relace.
Hierarchický databázový model
12. Základy relačních databází Když před desítkami let doktor E. F. Codd zavedl pojem relační databáze, pohlíželo se na tabulky jako na relace, se kterými se daly provádět různé operace. Z matematického
VíceTÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů
TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů Číslo otázky : 14. Otázka : Návrh struktury relační databáze, funkční závislosti. Obsah : 1. Návrh struktury
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 7 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Modelování databází Modelování
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT DEPARTMENT OF INFORMATICS ANALÝZA, NÁVRH A IMPLEMENTACE INFORMAČNÍHO
Více4IT218 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
VíceRELAČNÍ 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
VíceDatabázové 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
VíceDatabázové 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
VíceObsah 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
VíceDatabáze. 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
VíceEtapy 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
VíceUniverzita 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,
VíceAnalýza 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
Více10. 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
Více2. 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
VíceDATOVÝ A FUNKČNÍ MODEL INFORMAČNÍHO SYSTÉMU
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF INFORMATICS DATOVÝ A FUNKČNÍ MODEL INFORMAČNÍHO SYSTÉMU
VíceUNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI
UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Bakalářská práce 2014 Lenka Koutná UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra technické a informační výchovy Bakalářská práce Lenka
VíceModely 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
VíceÚvod 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]
Více2. 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
VíceÚvod do databázových systémů
Úvod do databázových systémů Databáze je dnes velmi často skloňovaným slovem. Co se pod tímto termínem skrývá si vysvětlíme na několika následujících stranách a cvičeních. Databáze se využívají k ukládání
Více5. 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
VíceGRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY
KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ
Více3. Matice a determinanty
. Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl
VíceJiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08
Jiří Mašek BIVŠ Praha 2008 Procesvývoje IS Unifiedprocess(UP) Iterace vývoje Rysy CASE nástrojů Podpora metodických přístupů modelování Integrační mechanismy propojení modelů Podpora etap vývoje Generování
Více10. 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
VíceObsah 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
VíceDatabázové 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
VíceÚvod 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
VíceKonceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013
Konceptuální modelování Pavel Tyl 21. 3. 2013 Vytváření IS Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání Jednotlivé fáze mezi sebou iterují Proč modelovat a analyzovat? Standardizované pracovní
VíceA0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly
Matice Matice typu (m, n) je uspořádaná m-tice prvků z řádky matice.. Jednotlivé složky této m-tice nazýváme Matice se zapisují Speciální typy matic Nulová matice všechny prvky matice jsou nulové Jednotková
VíceDatabázové systémy 1. Cvičení č. 9. Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice
Databázové systémy 1 Cvičení č. 9 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice Informace o přednáškách 23.4.2012 11:00 13:45 Logický databázový model, Normalizace 23.4.2012 15:00 17:00 Fyzický
VíceDatabázové 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?
VíceDATABÁZOVÉ 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...
VíceOtázka 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
VíceDatabázové systémy. Normálové formy + kandidátní klíče. 2.přednáška
Databázové systémy Normálové formy + kandidátní klíče 2.přednáška Struktura databází = struktura samotných relací První aspekt návrhu relační databáze 2 cíle: 1. Obsahový (odpovědi na otázky) 2. Minimalizace
Více5. 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
VíceStrukturované metody Jan Smolík
Strukturované metody Jan Smolík Historie strukturovaných metodik Strukturované programování Programování ve velkém Funkční přístup Yourdan structured method Structured design (Larry Constantine) Datové
VíceDatabázové systémy. Cvičení 2
Databázové systémy Cvičení 2 Matematické a databázové relace Matematická relace podmnožina kartézského součinu A = {X, Y}, B = {1,2,3} kartézský součin: A B A B = {(X,1),(X,2),(X,3),(Y,1),(Y,2),(Y,3)}
VíceA5M33IZS 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
VíceNÁVRH A REALIZACE WWW PREZENTACE ČKR
NÁVRH A REALIZACE WWW PREZENTACE ČKR Šárka Ocelková Ústav výpočetní techniky MU v Brně, Botanická 68a, 602 00 Brno, ČR E-mail: ocelkova@ics.muni.cz Abstrakt U zrodu www prezentace České konference rektorů
VíceInovace 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
VíceDatabáze 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
VíceDeterminant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.
[] Definice determinantu BI-LIN, determinant, 9, P Olšák [2] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá
VíceSMLOUVA O NÁJMU BYTU. uzavřená podle 2235 a násl. zákona č. 89/2012 Sb., občanského zákoníku. mezi smluvními stranami
SMLOUVA O NÁJMU BYTU uzavřená podle 2235 a násl. zákona č. 89/2012 Sb., občanského zákoníku mezi smluvními stranami Bytové družstvo Babákova 2151-5, družstvo, zapsané v obchodním rejstříku vedeném Městským
VíceMatice se v některých publikacích uvádějí v hranatých závorkách, v jiných v kulatých závorkách. My se budeme držet zápisu s kulatými závorkami.
Maticové operace Definice Skalár Představme si nějakou množinu, jejíž prvky lze sčítat a násobit. Pěkným vzorem jsou čísla, která už známe od mala. Prvky takové množiny nazýváme skaláry. Matice Matice
VíceProhlášení. 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
VíceDatabase engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) Systém řízení báze dat SŘBD. Typy SŘBD podle způsobu práce s daty
Systém řízení báze dat SŘBD programový systém umožňující vytvoření, údržbu a použití báze dat databáze program Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) funkce: přenos (načítání)
VíceÚvod do PHP s přihlédnutím k MySQL
Root.cz - Úvod do PHP s přihlédnutím k MySQL Stránka č. 1 z 5 Úvod do PHP s přihlédnutím k MySQL 07.04.2000 Vhodná kombinace PHP a MySQL na dostatečně výkonném serveru poskytuje hodně možností. Hitem poslední
VíceRelační 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
VíceDatabáze 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
VícePravidla pro přijímání a vyřizování stížností, oznámení a podnětů občanů
Pravidla pro přijímání a vyřizování stížností, oznámení a podnětů občanů Strana I (celkem 5) ---- - ---- Účelem těchto Pravidel je upravit způsob přijímáni a vyřizováni stížností, oznámení a podnětů občanů
Více2 Konceptuální modelování a návrh databáze
2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2.1. Úloha konceptuálního modelování v procesu návrhu databáze... 2 2.2. E - R modely... 6 2.3. Doporučení pro modelování a tvorbu ER diagramu... 22 2.4. Transformace
VíceModul 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
Více2 Konceptuální modelování a návrh databáze
2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2.. Úloha konceptuálního modelování v procesu návrhu databáze... 2 2.2. E - R modely... 6 2.3. Doporučení pro modelování a tvorbu ER diagramu... 22 2.4. Transformace
VíceÚvod do databázových systémů. Cvičení 12 Ing. Martin Zwierzyna
Úvod do databázových systémů Cvičení 12 Ing. Martin Zwierzyna Základní pojmy Redundance Stejná data jsou uložena v databázi na více místech, zbytečně se opakují Řešení: Minimalizace redundance Základní
VíceZadání. Slovníček pojmů. Otázka 19 A7B36DBS
Otázka 19 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Návrh relačního schématu... 2 Normalizace schématu formou dekompozice... 5 Kritéria kvality dekompozice... 15 Návrh schématu relační databáze přímou
VíceDatabázové 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
VíceJaký 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
VíceDatabáze 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
VíceInformační 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,
VíceDatabázový 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
Více5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.
5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant. Matice Matice typu m,n je matice složená z n*m (m >= 1, n >= 1) reálných (komplexních) čísel uspořádaných do m řádků a n sloupců: R m,n (resp.
VíceKIV/ZIS cvičení 1. Martin Kryl
KIV/ZIS cvičení 1 Martin Kryl Údaje o cvičícím Martin Kryl Kancelář: UC326 Konzultační hodiny Úterý 10:00 11:00 Středa 13:00 14:00 E-mail: kryl@kiv.zcu.cz Stránky předmětu Na Courseware Moje předměty Základy
VíceNÁVRH ELEKTRONICKÉ TŘÍDNÍ KNIHY PRO ZUŠ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF INFORMATICS NÁVRH ELEKTRONICKÉ TŘÍDNÍ KNIHY PRO ZUŠ PROPOSAL
VíceDatabázové 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
Více4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze
4IT218 Databáze Osmá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Osmá přednáška Normalizace dat - dokončení Transakce v databázovém zpracování Program přednášek
VícePokročilé schopnosti OOP
Kapitola 7 Pokročilé schopnosti OOP V kapitole 6 jste absolvovali základy objektově orientovaného programování v PHP. V této kapitole budeme na těchto základech stavět. Seznámíte se s několika vyspělejšími
VíceMetody 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
VíceNÁVRH DATABÁZE PRO PRODEJ A VÝKUP POUŽITÝCH MOTOROVÝCH VOZIDEL
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF INFORMATICS NÁVRH DATABÁZE PRO PRODEJ A VÝKUP POUŽITÝCH
VíceKapitola 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
Více8.2 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
VíceIndividuální projekt z předmětu webových stránek 2012 - Anketa Jan Livora
UŽIVATELSKÁ TECHNICKÁ DOKUMENTACE ANKETA : Individuální projekt z předmětu webových stránek 2012 - Anketa Jan Livora [2ITa] [sk1] 1 Obsah DŮLEŽITÉ UPOZORNĚNÍ!!!... 3 PROHLÁŠENÍ O AUTORSTVÍ:... 3 ANOTACE:...
VíceDatabázové 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
VíceMNOŽINY. x A. Jeho varianty paradox mostu se šibenicí, paradox holiče.
MNOŽINY Naivní definice (pojetí): Množina [set] je přesně definovaný soubor prvků, které mají nějakou vlastnost. O čemkoliv je třeba umět jednoznačně rozhodnout, zda do dané množiny patří či nikoliv. Vztah
VíceDatabázové 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
VíceDatabázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu
Databázové modelování Analýza Návrh konceptuálního schématu 1 Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání SW Jednotlivé fáze mezi sebou iterují 2 Proč modelovat/analyzovat? Standardizované
Více2. 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
Více2.2. SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC
22 SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC V této kapitole se dozvíte: jak je definováno sčítání matic a jaké má základní vlastnosti jak je definováno násobení matic číslem a jaké má základní vlastnosti zda a proč se
VíceTeoretická rozdělení
Teoretická rozdělení Diskrétní rozdělení Obsah kapitoly Studijní cíle Doba potřebná ke studiu Pojmy k zapamatování Úvod Některá teoretická rozdělení diskrétních veličin: Alternativní rozdělení Binomické
VícePOSKYTOVÁNÍ INFORMACÍ DLE ZÁKONA Č. 106/1999 SB. O SVOBODNÉM PŘÍSTUPU K INFORMACÍM
ZÁKLADNÍ ŠKOLA Český Těšín Svibice Pod Zvonek 1835 okres Karviná Titulní list Typ dokumentu: /celk. počet: 1 / 13 Účinnost: 1. 9. 29 Evidenční číslo: : POSKYTOVÁNÍ INFORMACÍ DLE ZÁKONA Č. 16/1999 SB. O
VíceÚvod 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
VíceRegulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím.
Regulární matice Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím. Věta. Pro každou čtvercovou matici A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ) jsou následující podmínky ekvivalentní: (i) Řádky matice
VíceRelace x vztah (relationship)
Relace x vztah (relationship) Peter Chen, Peter Pin-Shan (March 1976): "The Entity-Relationship Model Toward a Unified View of Data". ACM Transactions on Database Systems 1. E-R diagram v Chennově notaci
VíceRELACE, OPERACE. Relace
RELACE, OPERACE Relace Užití: 1. K popisu (evidenci) nějaké množiny objektů či jevů, které lze charakterizovat pomocí jejich vlastnostmi. Entita je popsána pomocí atributů. Ty se vybírají z domén. Různé
VíceAnalýza 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
VíceÚvod 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
VíceStrukturované metodologie
Strukturované metodologie Strukturovaný přístup aplikace má podobu hierarchie funkcí, která je realizována strukturovanými programy styl práce: AKCE OBJEKT Entitně relační model (ERA) alternativní názvy:
VíceMetodika návrhu databáze
Metodika návrhu databáze Metodika tvorby konceptuálního datového modelu (ERA diagramu) 1 1. Zvolte jednu primární entitu ze specifikace požadavků. 2. Určete atributy, jejichž hodnoty se mají pro tuto entitu
Více( ) ( ) 2.8.2 Lineární rovnice s parametrem II. Předpoklady: 2801
.8. Lineární rovnice s parametrem II Předpoklady: 80 Pedagogická poznámka: Zvládnutí zápisu a obecného postupu (dělení podle hodnot parametru) při řešení parametrických rovnic v této hodině je zásadní
VíceMaturitní 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),
VíceRelační 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
VíceDBS 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/
VíceData 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
VíceDatabázové systémy. Vztahy a relace. 3.přednáška
Databázové systémy Vztahy a relace 3.přednáška Terminologie - vztahy Účastníci vztahu Stupeň vztahu počet relací účastnících se na vztahu Unární Binární Ternární Terminologie - vztahy Kardinalita vztahu
VíceVýtvarná soutěž ŽÍZEŇ ANEB VODA NAD ZLATO. Vím Chci vědět Dozvěděl/a jsem se VÍM CHCI VĚDĚT DOZVĚDĚL/A JSEM SE
Výtvarná soutěž ŽÍZEŇ ANEB VODA NAD ZLATO Vím Chci vědět Dozvěděl/a jsem se VÍM CHCI VĚDĚT DOZVĚDĚL/A JSEM SE Kvíz k vodě 1. Kolik vody zaujímá povrch planety? a) 61% b) 81% c) 71% 2. Jaký je chemický
VícePrimární 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
VíceDatabázové systémy úvod
Databázové systémy úvod 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/
VíceKombinatorický předpis
Gravitace : Kombinatorický předpis Petr Neudek 1 Kombinatorický předpis Kombinatorický předpis je rozšířením Teorie pravděpodobnosti kapitola Kombinatorický strom. Její praktický význam je zřejmý právě
VíceDatabázové 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 Kapitola Relační model dat 1 3. Relační model dat (Codd 1970) Formální
Více