Design databáze. RNDr. Ondřej Zýka
|
|
- Oldřich Kadlec
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Design databáze RNDr. Ondřej Zýka 1
2 Obsah Shromáždění business požadavků Konceptuální model Logický model Fyzický model 2
3 Tabulky Sloupce Relace Indexy Logika Triggery Procedury Zabezpečení Práva k objektům Chybová hlášení Obsah databáze 3
4 Obsah databáze Databáze slouží jako model reality Popisuje realitu na úrovni detailu, který vyžadují uživatelé Informace o entitách Informace o vazbách mezi entitami Nabízí operace, které vyžadují uživatelé Operacích nad daty Zabezpečení dat 4
5 Návrh databáze Čtyři kroky Shromáždění business požadavků Konceptuální model Logický model Fyzický model Modelování od začátku (z nuly) Nutnost začlenění stávajícího stavu nebo okolních stavu okolních systémů (prostředí) 5
6 Shromáždění business požadavků Cíle Pochopit business doménu Prostředky Interview Studium a dokumentace systémů Spolupráce s experty v business oblasti Informace o organizační struktůře a další dokumenty Výstup Data-flow diagram Seznam požadavků Dokument popisující doménu 6
7 Datové toky 7
8 Data-flow diagram Data flow-diagram popisuje S jakými daty se pracuje Kdo data vytváří Kdo data jak zpracovává (modifikuje) Kde jsou data uložena Kdo data používá Interface na úrovni dat 8
9 Data-flow diagram Datové toky na různých úrovních granularity Podnikové toky dat Toky dat na technické úrovni Popisy ETL procesů Popisy integračních procesů 9
10 Data-flow diagram Ověření Všechna data jsou definována Persistentní data jsou uložena Každá data mají zdroj Pro každá data existuje odběratel Často vyžadováno předpisy Například Payment Card Industry (PCI) Data Security Standard vyžaduje přesný popis kam všude se přenášejí čísla kreditních karet a další atributy kdo k nim má přístup. 10
11 DFD příklad Decomposition Level databáze/ soubor CUSTOMER CUSTOMER_ORDER Place Orders + [BOOK_ORDER] Book Supplier Receive Orders Book Shipment Invoice [SHIPMENT] Book Supplier datová entita/ business object funkce Process Invoices + [PAYMENT] Book Supplier vstup/výstup 11
12 Cíle Konceptuální model Určit entity a jejich atributy, u atributů určit jejich hodnoty a vlastnosti, u entit určit jejich potenciální klíče (identifikátory) a identifikovat vazby mezi entitami. Výstupy ER diagram 12
13 Konceptuální model - příklad 13
14 Definice Entity objekty o kterých hovoří business požadavky, mají instance Atributy charakteristiky, které musí nebo mohou být známy o entitách Data value hodnoty, které nabývají atributy Klíče (identifikátory) skupiny atributů, které identifikují jednotlivé instance entit Relationship vazby mezi entitami 14
15 Potenciální klíče Identifikují jednotlivé instance entit Neobsahují hodnoty null Jsou stabilní Vždy se dá uvažovat umělý klíč 15
16 Relace Vazba mezi dvěma nebo více entitami U relací je důležité Kardinalita relace Jméno relace Role relace (popis) Notace realcí 16
17 Notace Mnoho standardů a dodavatelských specifik. UML notace dle standardu UML, použita ve všechny nástroje podporující UML. Information Engineering standard používaný v mnoha nástrojích. Existuje několik verzí. Obecně, entity jsou obdélníka a relace jsou linky s různými zakončeními. IDEF1X standardní notace pro modelování relací a entit. Symboly označují kombinaci volitelnosti a kardinality entity. Barker Vytvořena Richardem Barkerem. Používaná zejména case nastroji Oracle. Speciální notace pro dědičnost, vlastní notace pro násobnost a speciální značky pro atributy. Filtered IE pouze v Embarcadero. Nezobrazuje cizí klíče. Entity/Relationship Sybase specific, Entity/Relationship je speciální verze IE notace. Merise používá asociace místo relací. Crow's Feed Jedna z verzí IE notace, tuto notaci používá FSLDM. 17
18 Násobnost a volitelnost CAR Nejvíce jedno auto CAR Právě jedno auto CAR Žádné nebo libovolný počet aut, CAR Nejméně jedno auto 18
19 Entity and Attribute Notation E/R UML Barker/Ellis NATURAL PERSON «id» Person ID Current first name Current middle name [0..1] Current last name Birth date [0..1] Gender [0..1] Identification number [0..1] /Age Identifying attribute symbol Mandatory attribute symbol Optional attribute symbol Computed (derived) attribute NATURAL PERSON # PERSON ID CURRENT FIRST NAME o CURRENT MIDDLE NAME CURRENT LAST NAME o BIRTH DATE o GENDER o IDENTIFICATION NUMBER (AGE) 19
20 Cardinality (=Multiplicity) and Association Notation Mapping Allowed multiplicities N/A substituted by Not Used Used Not Used because not needed 20
21 Pravidla pro čtení Assertion 2: "Each LINE ITEM must be part of exactly one ORDER " Reading direction LINE ITEM Line number Quantity Price Delivery date part of 0..* 1 composed of ORDER Order number Order date Assertion 2: "Each ORDER may be composed of one or more LINE ITEMS " 21
22 Pravidla pro čtení 22
23 Závislost Jedna entita záleží na druhé a je jí identifikována Partner musí mít vztah právě k jednomu zaměstnanci. ZAMĚSTNANEC LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS PARTNER LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS 23
24 Dědičnost ZAMĚSTNANEC EMPLOYEE EMP_LAST_NAME EMP_FIRST_NAME EMP_PHONE_NUMBER EMP_HIRE_DATE EMP_STATUS SALES OBCHODNIK PERSON EMP_YTD_SALES 24
25 N-arní relace EMPLOYEE COURSE EMPLOYEE- COURSE-ROLE ROLE 25
26 Relace s atributy EMPLOYEE EMPLOYEE ID EMPLOYEE LAST NAME EMPLOYEE FIRST NAME EMPLOYEE PHONE manage START DATE WORK GROUP WORK GROUP ID WORK GROUP NAME WORK GROUP PROJECT 26
27 Entity-Relationship Diagram Zápis entit Jméno Popis definici, příklady a protipříklady Klíče Zápis atributů Jméno Popis definice, příslušnost k entitě, domain, omezení, rozsah Kardinalita Zda je to odvozený atribut Zápis relací Kardinalita, povinnost Role na obou stranách Popis definice Ke kterým entitám se váže Grafická representace 27
28 Formální ověření E/R diagramu Mezi každými dvěma entitami je maximálně jedna relace. Neexistuje cyklická závislost. Entity s realcí typu 1:1 zřejmě budou tvořit pouze jednu entitu. Žádná entita nemá atribut, který je kandidátním klíčem jiné entity. Nepřímé relace jsou asi zbytečné. 28
29 Vytvoření logického modelu Cíle Vytvořit platformově nezávislý logický datový model Postup Převést entity na tabulky Rozhodnout, jak se bude pracovat se složitými atributy Rozhodnout, jak se bude pracovat s atributy nabývajícími více hodnot Výběr primárního klíče Převést binární relace (závislosti) typu 1:n na cizí klíče Vyřešit n-ární relace a relace typu n:n Rozhodnout o způsobe reprezentace subtypů Normalizace modelu Výstup Logický datový model 29
30 Převod entit na tabulky Jméno entity -> Jméno tabulky Atribut -> Sloupec Instance -> Řádek V tabulce nemají sloupce ani řádky žádné speciální uspořádání. Tabulka nemůže mít dva stejné řádky. Tabulka nemůže mít dva sloupce stejného jména. V průsečíku řádku a sloupce musí být právě jedna hodnota (může to být null). 30
31 Převod entit na tabulky BOOK BOOK ID BOOK TITLE CATEGORY QUANTITY SOLD AUTH_ID ID TITLE CATEGORY QUANTITY New Poems Poetry Killing Time Fiction Cats in Love Essays The Snail Fiction All in the Day Biography Look Here Drama
32 První normální forma Tabulka je v první normální formě, když každý sloupec obsahuje právě jeden atomický datový typ, který již nemá vnitřní strukturu z pohledu businessu. Pro rozhodnutí o primárních a cizích klíčích musí být tabulka v prvním normálním tvaru. 32
33 Strukturované atributy Atributy obsahující více než jednu informaci PUBLISHER PUB_ID NAME PHONE MAILING_ADDRESS Aris Temple Place Orlando FL Totum Seaborg Seattle WA Felix Info Plaza Mountain View CA
34 Atributy nabývající více hodnot CUSTOMER NAME PHONE#1 PHONE#2 PHONE#3 ADDRESS Max Brown null null 423 5th Street Ted Green null 231 Ash Avenue Joy Gray P.O. Box 9876 Tia Puce null null 700 8th St, #2 Molly Brown null null 444 Forest Drive 34
35 Atributy nabývající více hodnot CUSTOMER NAME ADDRESS PHONE NAME EXTENSION CUSTOMER NAME ADDRESS Max Brown 423 5th Street Ted Green 231 Ash Avenue Joy Gray P.O. Box 9876 Tia Puce 700 8th St, #2 Molly Brown 444 Forest Drive PHONE NAME EXTENSION Max Brown Ted Green Ted Green Joy Gray Joy Gray Joy Gray Tia Puce Molly Brown
36 Výběr primárního klíče Primární klíč je skupina sloupců které identifikují jednotlivé řádky tabulky. Tabulka má pouze jeden primární klíč, ten může obsahovat více sloupců. 36
37 Kritéria pro výběr primárního klíče Primární klíč: musí mít vždy definovanou hodnotu (not null), musí mít stálou hodnotu (během celého životního cyklu řádku), musí být co možná nejmenší, nesmí obsahovat žádné zakódované informace, musí být přístupný pro všechny uživatele. Umělý klíč Nevýhody: přidává sloupec do tabulky, hodnoty nemají význam pro uživatele 37
38 Převod binární relace 1:N na cizí klíč AUTHOR AUTHOR ID LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS AUTHOR AUTHOR ID LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS PICTURE PICTURE ID FORMAT BYTESIZE PIXEL WIDTH PIXEL HEIGHT PICTURE AUTHOR ID PICTURE ID FORMAT BYTESIZE PIXEL WIDTH PIXEL HEIGHT 38
39 Převod závislosti na cizí klíč AUTHOR AUTHOR ID LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS AUTHOR AUTHOR ID LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS PICTURE PICTURE ID FORMAT BYTESIZE PIXEL WIDTH PIXEL HEIGHT PICTURE AUTHOR ID PICTURE ID FORMAT BYTESIZE PIXEL WIDTH PIXEL HEIGHT 39
40 Relace typu n:n AUTHOR AUTHOR ID LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS BOOK BOOK ID TITLE CATEGORY QUANTITY SOLD AUTHOR AUTHOR ID LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS AUTHOR-BOOK Associative entity BOOK BOOK ID TITLE CATEGORY QUANTITY SOLD 40
41 Relace typu n:n AUTHOR AUTHOR ID LAST NAME FIRST NAME PHONE NUMBER ADDRESS AUTHOR-BOOK AUTHOR ID BOOK ID BOOK BOOK ID TITLE CATEGORY QUANTITY SOLD 41
42 Vyřešit n-arní relace EMPLOYEE COURSE EMPLOYEE- COURSE-ROLE EMPLOYEE ID COURSE ID ROLEID ROLE 42
43 Rekursivní relace EMPLOYEE EMPLOYEE ID EMPLOYEE LAST NAME EMPLOYEE FIRST NAME EMPLOYEE HIRE DATE EMPLOYEE STATUS supervises 43
44 Rekursivní relace EMPLOYEE EMPLOYEE ID EMPLOYEE LAST NAME EMPLOYEE FIRST NAME EMPLOYEE HIRE DATE EMPLOYEE STATUS SUPERVISOR ID Renamed foreign key 44
45 Rozhodnutí o reprezentaci dědičnosti Několik možností V jedné tabulce: L-schéma Ve více tabulkách 45
46 Normalizace Změna logického modelu Změna je bezeztrátová Za normalizací je teorie relací Výhody Snížení redundancí Zjednodušení správy dat Snížení nutnosti používat null hodnoty NULL hodnoty způsobují problémy při sumarizaci dat 46
47 Další výhody normalizace Možnost přesnějšího vyjádření business pravidel datovým modelem. Normalizace většinou odhalí další entity a pravidla. Umožňuje konstrukci velkých projektů spolehlivým a opakovatelným způsobem. Plně normalizovaný model se dá použít jako benchmark zda denormalizace přináší nějakou výhodu. Datové stroje jsou připraveny pracovat s normalizovanými modely. 47
48 Hierarchie Normálních forem 1. Normální forma 2. Normální forma 3. Normální forma Boyce/Codd normální forma 4. Normální forma 5. Normální forma 48
49 Funkční závislost Mějme dva sloupce A, B Jestliže platí pro kterékoliv dva řádky že pokud se shoduje hodnota ve sloupci A, potom už se shoduje hodnota i ve sloupci B, říkáme A funkčně určuje B B je funkčně závislé na A Tvrzení musí platit pro všechny možné (i budoucí) hodnoty Definice platí jak pro sloupce, tak pro množiny sloupců. 49
50 Funkční závislost INVENTORY CATALOG PRODUCT CODE COLOR blue yellow orange yellow yellow orange red CATALOG PRODUCT CODE Determinant Dependent PRODUCT CODE COLOR 50
51 První a druhá normální forma Tabulka je v první normální formě, když všechny sloupce jsou atomické obsahují jenom jeden typ hodnot. Tabulka je v druhé normální formě pokud je v první normální formě a každý sloupec, který není součástí primárního klíče je funkčně závislý na celém primárním klíči. 51
52 2NF - příklad MAYOR STATE_CODE CITY MAYOR_NAME STATE_NAME STATE_CODE STATE_NAME STATE_CODE + CITY MAYOR_NAME STATE_CODE STATE_NAME CITY MAYOR_NAME 52
53 2NF - příklad A C B D A B D A C MAYOR STATE_CODE CITY MAYOR_NAME STATE STATE_CODE STATE NAME 53
54 Třetí normální forma Tabulka je ve třetí normální formě pokud je v druhé normální formě a každý sloupec, který není součástí primárního klíče je přímo funkčně závislý na klíči a ničem jiném. 54
55 3NF - příklad 1. A B C 2. A B B C 3. CATALOG PRODUCT CODE PRODUCT CODE COLOR blue yellow orange yellow orange red CATALOG-PRODUCT CODE PRODUCT CODE-COLOR 55
56 Boyce / Codd normální forma Tabulka je v BCNF právě když pro každou netriviální funkční závislost X Y, je X superklíč, což znamená, že X je kandidátní klíč nebo jeho nadmnožina. Tabulky, které je potřeba normalizovat do BCNF splňují kritéria: Mají několik kandidátních klíčů. Kandidátní klíče jsou složené. Složené klíče mají alespoň jeden sloupec společný. Existují případy, kdy se BCDN nedá dosáhnout. 56
57 Vyšší normální formy Definice založená na vícehodnotové závislosti. Málo používané. Je-li tabulka v 3NF žádný z kandidátních klíčů není složený, je již v 5NF a tedy i v 4NF. 57
58 Vytvoření fyzického modelu Cíle Vytvořit fyzický model s ohledem na specifika aplikace a použitý typ databáze, použitý hardware Postup Tabulky (jmenné konvence) Datové typy Vytvoření procesní matice Rozhodnutí o struktuře tabulek Rozhodnutí o primárním klíči (indexu) Implementace business pravidel - constraints Indexy, partitioning, Denormalizace, uložení redundantních dat, spojení tabulek Fyzické uložení tabulek Výstup Fyzický datový model Implementační skripty 58
59 Tabulky (jmenné konvence) Case sensitive/case insensitive servery Omezení délky jména tabulek (Oracle 30 znaků) Omezení délky jmen sloupců Omezení na jmenné prostory (tabulky, view, indexy, procedury, ) Porozumění modelu Datové tabulky Číselníky Logy Uživatelské tabulky Natural join 59
60 Datové typy Domain uživatelské datové typy + lepší porozumění + zajištění konzistence - nároky na údržbu Char, varchar, nvarchar, Numerické datové typy int, tinyint, bigint, numeric(p,s), Datum rozsah, přesnost, způsob práce Timestamp je to čas nebo není Binary, image, text, memo, Boolean - raději "column_name" CHAR(1) default 'A' not null constraint CKC_check_name check ("column_name" in ('A','Y')) Identity, Autoincrement NULL, Not null, Default value Speciální datové typy 60
61 Procesní matice Způsob jak zaznamenat požadavky jednotlivých obchodních procesů na data Create/Update/Modify/Read Frekvece použití Požadovaná doba odezvy (service level) Algoritmy Sloupce, joiny, where podminky 61
62 Procesní matice - příklad 62
63 Rozhodnutí o struktuře tabulek Cíle: minimalizovat velikost Použít optimální přístupové metody Standardní tabulka Insert, Delete, Update, Scan, Index Index-organized tables (Clustered index) + menší + rychlejší přístup po indexu - náročnější insert, delete (update) Oracle novější implementace, podpora 7x24 63
64 Rozhodnutí o primárním klíči Terminologie Klíč Index Primární klíč Primární index Požadavky na primární klíč podle procesní matice Joiny Možnost vytvořit foreign key pro jiné indexy než primární Jiné omezení datového serveru 64
65 Implementace business pravidel Domain integrity - Check Na úrovni sloupce Null/Not null Default Check (format) Na úrovni řádku Entity integrity - primary key implementováno unikátním indexem na not null sloupcích záznam v katalogu Unikátnost hodnot implementováno unikátním indexem 65
66 Referenční integrita Implementace foreign key Deklarativní definice Použití triggerů Použití uložených procedur Kód aplikace Co se stane když Primární klíč se přidá/změní/zruší Cizí klíč se přidá/změní/zruší 66
67 Příklad obchodnik_id name diskount... obchodnik int varbinary(255) numeric(5,3) <pk> zakaznik_id obchodnik_id jmeno adresa... zakaznik int int varchar(255) varchar(255) <pk> <fk> 67
68 Možné typy referenční integrity - příklad 68
69 Důsledky použití integritních omezení + zaručují konzistentní model - zvyšují výpočetní složitost i v případě, kdy nedochází ke změnám (Oracle not null) - komplikují údržbu povolení/zakázání ověřování integritních omezení 69
70 Typy indexů B-tree Indexy Clustered/nonclustered Bitmapové indexy 70
71 Standardní index Přístupové metody Procházení indexu Scan nejnižší úrovně Dotaz pokrytý indexem Clustered index Procházení indexu Scan dat od nalezeného sloupce 71
72 B-tree index 72
73 Clustered index 73
74 Select Pokrývající query Group by Order by Join Použití indexů Nepoužívat indexy pro malé tabulky Selektivita indexů 74
75 Partitioning Horizontální Vertikální Denormalizace Uložení vypočtených hodnot Spojení tabulek 75
76 Horizontální rozdělení tabulek Přístupy pouze na část tabulky Příklady: Aktivní a neaktivní položky Historické záznamy Možnosti Rozdělení tabulek Přidání tabulky (duplicitní záznamy) Synchronizace Table partitioning Triggery Aplikační logika 76
77 Vertikální rozdělení tabulek Přístupy pouze na některé sloupce tabulky Příklady: Bloby, obrázky, popisy Možnosti Rozdělení tabulek Přidání tabulky (duplicitní záznamy) Vytvoření indexu Synchronizace Triggery Aplikační logika 77
78 Uložení vypočtených dat Přidání sloupce Hodnoty jsou závislé na jiných hodnotách řádku Hodnoty odpovídají primárnímu klíči (a libovolných datech) Přidání tabulky Synchronizace Trigerry Uložené procedury Aplikační logika Nutno zavést procedury pro údržbu 78
79 Eliminace nákladných joinů Neustálé dotahování hodnot z číselníků Omezení datových serverů (Sybase třicet tabulek v jednom joinu) Suptype/supertype vazba Možnosti Redundantní data Spojení tabulek 79
80 Fyzické uložení tabulek Cíl Distribuce zátěže na co nejvíce fyzických disků Rozložení tabulek/indexů na disky Možnosti datových serverů (tablespace, segment) Možnosti hardware (SAN, NAS, diskové pole) Pouze RAID 1+0 Vazba na počet procesorů Možnosti paralelního zpracování datového serveru 80
81 Doporučená literatura Typy modelů oncepts.html Steven Feuerstein: Ideas for Oracle PL/SQL Naming Conventions and Coding Standards ( Microsoft SQL Server 2000 Unleashed (2nd Edition) by Ray Rankins, Paul Jensen, and Paul T. Bertucci (Paperback - 18 Dec 2002) 81
Design databáze. RNDr. Ondřej Zýka
Design databáze RNDr. Ondřej Zýka 1 Návrh databáze (databázové části systému) Návrh má čtyři základní kroky Shromáždění business požadavků Vytvoření konceptuálního modelu Vytvoření logického datového modelu
VíceDesign databáze. RNDr. Ondřej Zýka
Design databáze RNDr. Ondřej Zýka 1 Návrh databáze Čtyři kroky Shromáždění business požadavků Konceptuální model Logický model Fyzický model Modelování od začátku nebo rozvoj stávajících systémů Nutnost
VíceKonceptuální datové modely používané při analýze
Konceptuální datové modely používané při analýze Abstraktní datové typy jako definice domén atributů ADT (Abstraktní datový typ) zapouzdření datového typu lidský mozek je schopen řešit úlohy jen do určité
VíceDatabázové patterny. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu
Databázové patterny MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu Obsah o Co je databázový pattern o Pattern: Přiřazení rolí o Pattern: Klasifikace Databázové patterny o Odzkoušené a doporučené
VíceDatabáze I. Přednáška 4
Databáze I Přednáška 4 Definice dat v SQL Definice tabulek CREATE TABLE jméno_tab (jm_atributu typ [integr. omez.], jm_atributu typ [integr. omez.], ); integritní omezení lze dodefinovat později Definice
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
VíceDatabázové patterny. RNDr. Ondřej Zýka
Databázové patterny RNDr. Ondřej Zýka 1 Co to je databázový pettern 2 Databázové patterny Odzkoušené a doporučené způsoby, jak řešit často se vyskytující požadavky Jednoduché N-ární relace Dědičnost Katalog
VíceDatabázové systémy Cvičení 5.2
Databázové systémy Cvičení 5.2 SQL jako jazyk pro definici dat Detaily zápisu integritních omezení tabulek Integritní omezení tabulek kromě integritních omezení sloupců lze zadat integritní omezení jako
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
VíceTransformace konceptuálního modelu na relační
Transformace konceptuálního modelu na relační Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2016 BI-DBS, LS 2015/16
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
Více01. 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?
VíceDatabázové systémy. - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy. Tomáš Skopal
Databázové systémy - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy Tomáš Skopal Osnova přednášky definice dat definice (schémat) tabulek a integritních omezení CREATE TABLE změna definice schématu ALTER TABLE
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
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 8 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Entita Entitní typ
VíceNávrh a tvorba WWW stránek 1/14. PHP a databáze
Návrh a tvorba WWW stránek 1/14 PHP a databáze nejčastěji MySQL součástí balíčků PHP navíc podporuje standard ODBC PHP nemá žádné šablony pro práci s databází princip práce s databází je stále stejný opakované
VícePrimární 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
VíceRelační 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,
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
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
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
VíceInformační 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
Více7. 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
Více7. 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
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
VíceKonceptuální modelování a SQL
Konceptuální modelování a SQL přednáška č.? 1/90 Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání SW Jednotlivé fáze mezi sebou iterují 2/90 Proč modelovat/analyzovat? Standardizované pracovní
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
VíceZáklady informatiky. 06 Databázové systémy. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant
Základy informatiky 06 Databázové systémy Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Problém zpracování dat důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat, evidovat údaje o nějaké skutečnosti: o skupině lidí (zaměstnanců,
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 2011/2012 SQL DDL (CREATE/ALTER/DROP TABLE), DML (INSERT/UPDATE/DELETE) RNDr.David Hoksza, Ph.D. http://siret.cz/hoksza
Databáze 2011/2012 SQL DDL (CREATE/ALTER/DROP TABLE), DML (INSERT/UPDATE/DELETE) RNDr.David Hksza, Ph.D. http://siret.cz/hksza Osnva Seznámení s SQL Server Management Studiem (SSMS) Základní architektura
VíceOBJECT DEFINITION LANGUAGE. Jonáš Klimeš NDBI001 Dotazovací Jazyky I 2013
OBJECT DEFINITION LANGUAGE Jonáš Klimeš NDBI001 Dotazovací Jazyky I 2013 ODL a OQL ODL Objektové Object Definition Language popis objektového schéma SQL DDL Relační Data Definition Language příkazy CREATE,
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
VíceIng. Bc. Robert Haken [MVP ASP.NET/IIS, MCT] software architect, HAVIT, Návrh schématu DB
Ing. Bc. Robert Haken [MVP ASP.NET/IIS, MCT] software architect, HAVIT, s.r.o. haken@havit.cz, @RobertHaken Návrh schématu DB Proč je schéma DB důležité? klíčový prvek designu aplikace zásadní vliv na
VíceKapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény
- 6.1 - Omezení domény Referenční integrita Aserce Spouštěče (Triggers) Funkční závislosti Kapitola 6: Omezení integrity Omezení domény Omezení integrity zabraňují poškození databáze; zajišťují, že autorizované
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
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
VíceA5M33IZS Informační a znalostní systémy. Relační databázová technologie
A5M33IZS Informační a znalostní systémy Relační databázová technologie Přechod z konceptuálního na logický model Entitní typ tabulka Atribut entitního typu sloupec tabulky Vztah: vazba 1:1 a 1:N: Vztah
VíceÚvod 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
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,
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
VíceSQL - 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
VíceZáklady 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,
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
VíceZáklady 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,
VíceSemestrální práce z DAS2 a WWW
Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Semestrální práce z DAS2 a WWW Databázová část Matěj Trakal 8.12.2009 Kapitola 1: Obsah KAPITOLA 1: OBSAH 2 KAPITOLA 2: ZÁKLADNÍ CHARAKTERISTIKA
VíceTvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů Michal Krátký 1 1 Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2005/2006 c 2006 Michal Krátký Tvorba informačních systémů 1/35 Konceptuální
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
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
VíceMarketingová 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
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?
VíceMichal Krátký. Tvorba informačních systémů, 2008/2009. Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava. Tvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů 1/40 Tvorba informačních systémů Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2008/2009 Tvorba informačních systémů 2/40 Úvod
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
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
VíceTvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2007/2008 c 2005 2008 Michal Krátký Tvorba informačních systémů 1/39 Konceptuální
VíceDatabázové 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
VíceDBS Transformace konceptuálního schématu na
DBS Transformace konceptuálního schématu na relační 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/
VíceMarketingová 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
Více5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ
5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ Databáze Databázi si můžeme představit jako místo, kam se ukládají všechny potřebné údaje. Přístup k údajům uloženým v databázi obstarává program, kterému se říká Systém Řízení Báze
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
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
VícePoužití databází na Webu
4IZ228 tvorba webových stránek a aplikací Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2010/11/18 11:33:52 $ Obsah Co nás čeká... 3 Architektura webových databázových aplikací... 4 K čemu se používají databázové
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
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
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
VíceMateriál 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
VíceDatabázové 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
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
VíceCo bude výsledkem mého SELECTu? RNDr. David Gešvindr MVP: Data Platform MCSE: Data Platform MCSD: Windows Store MCT
Co bude výsledkem mého SELECTu? RNDr. David Gešvindr MVP: Data Platform MCSE: Data Platform MCSD: Windows Store MCT david@wug.cz @gesvindr Logické zpracování dotazu Jazyk T-SQL je deklarativní Popisujeme,
VíceObchodní 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
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
VícePL/SQL. Jazyk SQL je jazykem deklarativním, který neobsahuje procedurální příkazy jako jsou cykly, podmínky, procedury, funkce, atd.
PL/SQL Jazyk SQL je jazykem deklarativním, který neobsahuje procedurální příkazy jako jsou cykly, podmínky, procedury, funkce, atd. Rozšířením jazyka SQL o proceduralitu od společnosti ORACLE je jazyk
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 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
VíceRelační databázová technologie
Relační databázová technologie Klíč: množina (možná jednoprvková) atributů (sloupců), jež jednoznačně idetifikuje danou entitu. Poznámky: 1. Daný entitní typ (tabulka) může mít více klíčů. Například (i)
VíceDatabáze 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
VíceKritéria 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
VíceKritéria 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
VíceCo se stane po jeho vykonání? Vyberte libovolný počet možných odpovědí. Správná nemusí být žádná, ale také mohou být správné všechny.
1. Je spušťen následující anonymní PL/SQL blok: BEGIN INSERT INTO countries (id, name) VALUES ('XA', 'Xanadu'); INSERT INTO countries (id, name) VALUES ('NV','Neverland'); COMMIT; COMMIT; ROLLBACK; END;
VíceRelační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky
Otázka 20 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky... 1 Zadání Relační DB struktury sloužící k optimalizaci
VíceTabulka fotbalové ligy
Semestrální práce na X36DB2 Michal Rezler Jan Zmátlík Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 8. prosinec 2011 Obsah 1 Zadání....................................................... 3 1.1 Stručný popis.............................................
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
Více12. blok Fyzický návrh databáze
12. blok Fyzický návrh databáze Studijní cíl Tento studijní blok se zabývá metodologií fyzického návrhu databáze. Především se zabývá fází převodu logického modelu na model fyzický. Bude vysvětlen účel
VíceKurz 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
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
VíceNávrh databázového modelu
Návrh databázového modelu Informační a znalostní systémy 1 2 Konflikty 3 návrh musí pokrývat požadavky zadavatele návrhbyměl reflektovat i možné budoucí poslání návrh od shora dolů zdola nahoru Vývoj modelu
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. 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
VíceInformační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Dotazy přes více tabulek
5 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Jazyk SQL, Spojení tabulek, agregační dotazy, jednoduché a složené
VíceDatabáze 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
VíceObsah. 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
VíceDatabáze 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
VíceRoční periodická zpráva projektu
WAK-1F44C-2005-2 WAK System Název projektu: Automatizovaná výměna dat mezi informačními systémy krizového řízení v dopravě s jednotným univerzálním a implementovaným rozhraním založeným na standardu webových
VíceStřední průmyslová škola Zlín
VY_32_INOVACE_33_01 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední
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
Více1. 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
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
VíceDATABÁZE 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
VíceDJ2 rekurze v SQL. slajdy k přednášce NDBI001. Jaroslav Pokorný
DJ2 rekurze v SQL slajdy k přednášce NDBI001 Jaroslav Pokorný 1 Obsah 1. Úvod 2. Tvorba rekurzívních dotazů 3. Počítaní v rekurzi 4. Rekurzívní vyhledávání 5. Logické hierarchie 6. Zastavení rekurze 7.
VíceGymnázium 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
Více4IT218 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