11. blok Normalizace. Studijní cíl

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "11. blok Normalizace. Studijní cíl"

Transkript

1 11. blok Normalizace Studijní cíl Využití normalizace při návrhu databáze. Vliv nenormalizovaných tabulek na vznik anomálií a nekonzistence v databázi. Pravidla spojená s nejužívanějšími normálními formami (1NF,2NF,3NF). Odstraňovaní chyb a redundancí z tabulek, které nesplňují normální formy. Doba nutná k nastudování 2-3 hodiny Průvodce studiem Při studiu tohoto bloku se předpokládá, že čtenář je obeznámen se základními pojmy z databázového modelování, jako jsou entity, atributy, relace atd. 1 Úvod do normalizace Tento studijní blok se snaží poukázat na důležitost normalizace při návrhu databáze. Zároveň se snaží pohlížet na normalizaci jako užitečnou techniku při kontrole struktury tabulek odvozených z ER modelu. Prakticky se dá normalizace využít pomocí dvou přístupů. Jednak se dá využít přístupem zdola nahoru (bottom-up), jednak se dá využít přístupu shora dolů (top-down). Při normalizaci za využití přístupu zdola nahoru se studují souvislosti mezi jednotlivými atributy a na základě analýzy těchto souvislostí jsou jednotlivé atributy seskupeny do tabulek, které reprezentují výsledné entity a relace. V případě velkého množství atributů je velmi obtížné tento přístup použít, protože je pak obtížné zavést všechny vztahy mezi atributy. Při normalizaci za požití přístupu shora dolů se využívá ER modelování, v rámci kterého se namodelují základní entity, atributy a relace. ER model je následně převeden na tabulky a tabulky následně projdou normalizací. Předně je dobré zdůraznit, že technika normalizace byla vyvinuta v roce 1972 E. F. Coddem pro podporu návrhu databází založených na relačním modelu. Technická definice normalizace říká: Normalizace je technika používaná pro vytvoření sady tabulek s minimální redundancí, která podporuje datové požadavky organizace. 1

2 Jiné definice hovoří o normalizaci jako o sadě testů prováděných na jednotlivých tabulkách, aby se zjistilo, zda jsou dodržena pravidla pro tzv. normální formy. Normálních forem existuje celá řada, ale mezi ty nejužívanější normální formy paří první normální forma (1NF), druhá normální forma (2NF) a třetí normální forma (3NF). Společným rysem všech tři normálních forem je jejich založení na vztazích mezi sloupci v tabulce. V následující části dokumentu budou jednotlivé normální formy vysvětleny. Dále budou popsány příklady chybně navržených tabulek spolu s ukázkami, jak tento chybný návrh může způsobit následnou redundanci dat spolu s anomáliemi vznikajícími při aktualizaci. 2 Redundance dat a anomálie aktualizace Jedním z cílů, ke kterému by měl každý návrh databáze směřovat, je omezení (nebo úplná eliminace) redundance dat. Je tedy nutné jednotlivé atributy seskupit/rozdělit do tabulek, tak aby prostor pro uložení navržených tabulek byl co nejmenší. Pro ilustraci jsou zvoleny tabulky Studenti a Fakulty. cislostudenta jmeno cislofakulty st12456 Jan Novák f1 st14527 Tomáš Nový f2 st18621 Petr Jakš f2 st11821 Jan Houser f1 st12333 Josef Levý f3 1 Tabulka Studenti cislofakulty nazev adresa f1 Elektrotechnika Jungmanova 475, Praha 1, f2 Ekonomická Fugnerova 487, Praha 2, f3 Humanitní Národní Třída 15, Praha 1, Tabulka Fakulty cislostudenta jmeno cisfak nazev adresa st12456 Jan Novák f1 Elektrotechnik a Jungmanova 475, Praha 1, st14527 Tomáš Nový f2 Ekonomická Fügnerova 487, Praha 2, st18621 Petr Jakš f2 Ekonomická Fügnerova 487, Praha 2, Jungmanova 475, Praha 1, st11821 Jan Houser f1 Elektrotechnik a st12333 Josef Levý f3 Humanitní Národní Třída 15, Praha 1, Tabulka StudentiFakulty 2

3 Tabulka StudentiFakulty je alternativní reprezentací tabulek Studenti a Fakulty. Tabulka StudentiFakulty již na první pohled obsahuje redundantní data. Údaje o fakultě (název, adresa) se opakují pro každého studenta znovu a znovu. V tabulce student se opakovalo jen číslo dané fakulty jako údaj o tom, kde daný student studuje. Ovšem to, že se data v tabulce opakují, není jediný problém spojený s redundancí dat. Spolu s redundantními daty jsou potenciálně spojeny následující anomálie. Anomálie vkládání, anomálie vymazání a anomálie modifikace. Anomálie vkládání Pokud bude vložen do tabulky StudentiFakulty nový záznam o studentovi studujícím na určité fakultě, musí údaje o fakultě u nového studenta přesně souhlasit s údaji o fakultě u ostatních studentů, kteří studují stejnou fakultu. Zde hrozí, že pokud uvedeme u stejné fakulty různé adresy, pak v tabulce budou existovat pro stejnou fakultu různé adresy a nebude možné identifikovat, která adresa je ta správná. Tabulka Studenti tímto neduhem netrpí, jelikož všichni studenti stejné fakulty odkazují na jeden záznam a tím tudíž i na jednu adresu. Navíc se v tomto případě uchovávat daný záznam o fakultě jen jednou, což v případě mnoha záznamů v tabulce Student, může znamenat značnou úsporu diskového prostoru. Druhý problém spojený se vkládáním do tabulky podobné StudentiFakulty nastává ve chvíli, kdy je nutné vytvořit novou fakultu, která ale ještě nemá žádné studenty. V tomto případě by se to rovnalo vyplnění sloupců týkajících se jen fakulty a informace o studentovi vyplnit hodnotou NULL. Ale co když je jeden ze sloupců týkajících se studenta definován jako povinný (NOT NULL)? V tomto případě by se tedy jednalo o porušení integrity a daná operace by byla zamítnuta. První dvojice tabulek tímto netrpí. Nová fakulta bude vytvořena vložením příslušného záznamu do tabulky fakulta. Samotné studenty fakulty je možné zadat až později. Anomálie vymazání V situaci, kdy by byl vymazán záznam z tabulky StudentiFakulty obsahující posledního studenta fakulty, nenávratně by byla smazána z databáze i příslušná fakulta. V dané tabulce by záznam o fakultě přestal existovat. Například smazaní studenta Josef Levý by způsobilo zároveň i smazaní humanitní fakulty, neboť už se u jiného studenta v tabulce nevyskytuje. První dvojce tabulek opět tento problém nemá. Pokud z tabulky Student smažeme studenta Josef Levý, tak fakulta pouze přijde o posledního studenta, ale jinak informace o fakultě stále zůstanou v tabulce Fakulty. 3

4 Anomálie modifikace V případě, že mají byt změněny hodnoty jednoho ze sloupců s údaji o fakultě, například může být měněna adresa fakulty, musí být modifikace provedena na všech záznamech tabulky, jež se týkají dané fakulty. Vynechání aktualizace byť jednoho záznamu způsobí, že data v databázi budou nekonzistentní. U tabulky Fakulty toto nehrozí, jelikož je vždy aktualizován jen jeden záznam. Jak je z uvedených příkladů patrné, rozložení entity na dvě (i více) tabulky je velmi výhodné. Nejen že se tím odstraní problém s redundancí dat, ale zároveň nehrozí žádná ze zmíněných anomálií. Nyní budou probrány jednotlivé normální formy spolu s jejich využitím pro vytvoření tabulek s požadovanými vlastnostmi, které netrpí problémy způsobenými výše uvedenými anomáliemi. 3 První normální forma (1NF) Definice první normální formy říká: Tabulka je v první normální formě, jestliže lze do každého pole dosadit pouze jednoduchý datový typ (jsou dále nedělitelné). Alternativní definice o první normální formě říká, že průsečík sloupce a záznamu (řádku) obsahuje vždy jen jednu hodnotu. Dodržení první normální formy je kritické pro definování vhodných tabulek relační databáze. Dodržení této formy je prakticky povinné. Ostatní normy se dají považovat za volitelné, i když, aby se předešlo výše uvedeným anomáliím, doporučuje se používat minimálně třetí normální formu. cisfak nazev adresa telefon f1 Elektrotechnika Jungmanova 475, Praha 1, , , f2 Ekonomická Fügnerova 487, Praha , , f3 Humanitní Národní Třída 15, Praha 1, Tabulka Fakulty (nesplňující 1NF) Tabulka Fakulty není v první normální formě, protože její sloupec telefon nevyhovuje definici 1NF. Je to způsobeno tím, že Elektrotechnická a Ekonomická fakulta obsahují ve sloupci telefon dvě telefonní čísla, což je v přímém rozporu s 1NF. Svým způsobem může být pozornost zaměřena i na sloupec adresa. Může být o něm prohlášeno, že obsahuje více hodnot. Nejedná se však o stejnou vadu jako u sloupce telefon, kde se opakovalo více telefonních čísel. Zde se vždy jedná jen o jednu adresu, avšak která se skládá s více hodnot. Jedná se tedy o složený atribut, který by bylo vhodné rozdělit na jednoduché atributy. 4

5 Pokud bychom ovšem pod atributem adresa chtěli vidět (kdykoli v budoucnu pracovat s těmito dílčími atributy) ulici, číslo popisné, PSČ a město, pak bychom to takto prohlásit nemohli, jednalo by se o složený atribut a bylo by vhodné jej rozdělit do několika samostatných sloupců. Rozdělení do několika samostatných sloupců by navíc mohlo přinést i výhodu spočívající v přesnější definici domén jednotlivých atomických sloupců, která může zajistit i vyšší integritu dat. Alternativním řešením by bylo použití jasně definované a bezpečné struktury atributu adresa, která by takové přesné rozdělení umožnila nebo použití strukturovaného datového typu (např. typu OBJECT), což však překračuje hranice tohoto kurzu. Aby tabulka splňovala 1NF, musí dojít k přesunutí sloupce telefon, spolu s kopií primárního klíče tabulky Fakulta, do nové tabulky nazvané například FakultyTelefoy. Po normalizaci tedy zůstanou dvě tabulky: cisfak nazev adresa f1 Elektrotechnika Jungmanova 475, Praha 1, f2 Ekonomická Fügnerova 487, Praha 2, f3 Humanitní Národní Třída 15, Praha 1, Tabulka Fakulty (splňující 1NF) řešení s ponecháním sloupce adresa 4 Druhá normální forma (2NF) cisfak telefon f f f f f f Tabulka FakultyTelefony Definice druhé normální formy říká: Tabulka je ve druhé normální formě, pokud je v první normální formě a zároveň, jsou hodnoty každého sloupce, který není součástí primárního klíče, determinovány všemi hodnotami sloupců, které tvoří primární klíč. Druhá normální forma se tak tedy týká jen tabulek, které obsahují složený primární klíč (primární klíč tvoří dva a více sloupců). Z toho vyplývá, že tabulka, která je v 1NF a zároveň její primární klíč je tvořen pouze jediným sloupcem, je automaticky také v 2NF. Pokud se tabulka nenachází v 2NF, hrozí jí anomálie spojená s aktualizací. S pojmem determinovat uvedeným v definici druhé normální formy úzce souvisí pojem funkční závislost. Funkční závislost popisuje vztah mezi sloupci v tabulce 5

6 a indikuje to, že tyto sloupce spolu souvisí. Pokud by existovala tabulka se sloupci a a b, kde by sloupec a determinoval sloupec b, tak by tento vztah byl označen jako a -> b. Z tohoto vztahu vyplývá, že pokud známe hodnotu a, najdeme k ní vždy jen jednu hodnotu b. Opačně tento vztah nefunguje, jelikož pro jednu hodnotu b může existovat několik hodnot a. Uvažujme následující tabulku, která druhou normální formu nesplňuje: cislostudent kodpredmet jmeno Známka datum st12124 IDAS2 Jan Nový st12124 IMAT Jan Nový st14754 IDAS2 Petr Levý st14754 INPIN Petr Levý Tabulka StudentiZkousky Nechť tabulka StudentZkouska slouží pro zapisování výsledů zkoušek jednotlivým studentům. Tabulka obsahuje složený primární klíč, tvořený sloupci cislostudent a kodpredmet, který jednoznačně identifikuje studenta, kterému byl výsledek zapsán a zároveň identifikuje předmět, ve kterém tohoto výsledku daný student dosáhl. Při bližším pohledu na tabulku je zřejmé, že tabulka je v 1NF. Žádný její sloupec neobsahuje více hodnot. Ve druhé normální formě však tato tabulka už není. Příčinu toho, proč tato tabulka není ve 2NF, pomůže odhalit termín funkční závislosti. Každý sloupec v tabulce, který není součástí primárního klíče, je zkoumán pomocí funkční závislosti na celém primárním klíči. Tabulka pak není ve 2NF, pokud se při testování zjistí, že alespoň jeden sloupec tabulky je pouze částečně závislý na primárním klíči. Tento jev se nazývá částečná závislost. Pokud je test funkční závislosti aplikován na tabulku StudentZkouska, tak je zřejmé, že sloupce známka a datum jsou funkčně závislé (jsou determinovány) na obou sloupcích primárního klíče (cislostudent,kodpredmet), jelikož konkrétní výsledek zkoušky (známka a datum zápisu známky) se vždy zapisují pro konkrétního studenta a konkrétní předmět. Pokud se ale test funkční závislosti provede na sloupce jmeno a , je zjištěno, že tyto sloupce jsou závislé pouze na sloupci cislostudent, tudíž se jedná jen o částečnou závislost a proto tabulka nemůže být v 2NF. Kromě toho, že tato částečná závislost způsobuje, že v tabulce StudentiZkousky vznikají redundance a s nimi spjaté anomálie při aktualizacích a podobně. Aby tabulka StudentiZkousky odpovídala pravidlům pro 2NF, je nezbytně nutné odstranit sloupce, které jsou jen částečně závislé na primárním klíči. Tzn. odstranit sloupce jmeno a . Tyto sloupce se pak umístí do nové tabulky, např. pojmenované Student, kam budou umístěny společně s částí primárního klíče 6

7 tabulky StudentiZkousky, na které jsou závislý, v tomto případě spolu se sloupcem cislostudenta. Tabulka Student, díky tomu že bude obsahovat jen jeden primární klíč (cislostudenta), bude mít všechny neklíčové atributy plně závislé na primárním klíči, a tudíž bude ve 2NF. Po odstranění sloupců jmeno a z tabulky StudentiZkousky bude tabulka StudentiZkousky také ve 2NF, protože všechny její neklíčové prvky budou již plně závislé na celém primárním klíči. cislostudent Jmeno st12124 Jan Nový st12124 Jan Nový st14754 Petr Levý st14754 Petr Levý cislostudent kodpredmet znamka datum st12124 IDAS st12124 IMAT st14754 IDAS st14754 INPIN Tabulka StudentiZkousky po normalizaci 5 Třetí normální forma Ačkoliv v tabulkách s 2NF je mnohem méně redundance než v tabulkách v 1NF, přesto ještě mohou trpět anomáliemi aktualizace. Technická definice třetí normální formy říká: Tabulka, která již je v 1NF a 2NF a ve které jsou všechny hodnoty ve sloupcích, které nepatří k primárnímu klíči, jsou determinovány pouze sloupci primárního klíče a nejsou determinovány žádnými jinými sloupci. Se třetí normální formou dále souvisí pojem tranzitivní závislost. Tranzitivní závislost popisuje vztah mezi sloupci a, b a c. Pokud a determinuje b (a -> b) a b determinuje c (b -> c), pak sloupec c je tranzitivně závislý na a prostřednictvím b (pokud b nebo c nedeterminuje a). Příklad tranzitivní závislosti je vidět na následující tabulce Student. cisstud jmeno mesto cisfak nazevfak st12475 Tomáš Bok Praha f1 Elektrotechnická st18745 Jan Nový Kolín f1 Elektrotechnická st12654 Petr Petr Brno f2 Ekonomická st17875 Jan Zach Přelouč f2 Ekonomická 9 Tabulka Studenti před převodem na 3NF 7

8 V tabulce Studenti je primárním klíčem sloupec cisstud. Primární klíč je tak tvořen jen jedním sloupcem, tudíž všechny ostatní sloupce jsou na primárním klíči závislé. Tabulka tedy vyhovuje druhé normální formě. Nyní přichází na řadu kontrola tranzitivních závislostí. Sloupce jmeno, a mesto jsou závislé (determinovány) přímo primárním klíčem cisstud. Sloupce cisfak a nazevfak jsou také závislé na primárním klíči (fakulta, kterou student studuje, je určena právě studentem). Zároveň se ale oba atributy determinují navzájem. Název fakulty je determinován jejím číslem a naopak. Takže například sloupec nazevfak je tranzitivně závislý na primárním klíči cisstud prostřednictvím sloupce cisfak. Tato tranzitivní závislost způsobí, že tabulka nemůže být uznána jako tabulka ve třetí normální formě. Číslo fakulty a její název lze sice jednoznačně identifikovat z primárního klíče cisstud, ale název fakulty můžeme jednoznačně identifikovat i z jejího čísla (cisfak). A právě toto není ve 3NF dovoleno, protože hodnoty sloupců, které nepatří do primárního klíče, musí být určeny výhradně hodnotami sloupce nebo sloupců primárního klíče. Aby byla tabulka převedena do třetí normální formy, musí dojít k odstranění sloupců, které nepatří do primárního klíče a lze je určit pomocí jiných sloupců, které nepatří k primárnímu klíči. V tomto případě bude nutné odstranit sloupce cisfak nebo nazevfak. Výhodnější bude ponechat v tabulce sloupec cisfak a odstranit tak z tabulky Student sloupec nazevfak. Název dané fakulty samozřejmě z databáze nezmizí, je nutné totiž vytvořit novou tabulku, např. Fakulta, která by v tomto případě obsahovala sloupce cisfak (kopie primárního klíče z tabulky Student) a nazevfak. Tím zůstane vazba studenta na fakultu stále zachována. cisfak f1 f2 nazevfak Elektrotechnická Ekonomická 10 Tabulka Fakulty vzniklá normalizací tabulka Student cisstud jmeno mesto cisfak st12475 Tomáš Bok Praha f1 st18745 Jan Nový Kolín f1 st12654 Petr Petr Brno f2 st17875 Jan Zach Přelouč f2 11 Tabulka Studenti ve 3NF Tabulka Studenti se tak dostane do třetí normální formy, jelikož nyní jsou všechny sloupce, které nejsou součástí primárního klíče, plně závislé na primárním klíči. Totéž platí i o nově vzniklé tabulce Fakulty. Ta je rovněž ve 3NF, i když zde se dá namítnout, že hodnotu primárního klíče můžeme (cisfak) odvodit z názvu fakulty (nazevfak). Název fakulty lze totiž v tomto případě považovat za kandidátní klíč. 8

9 Na základě toho lze zobecnit definici třetí normální formy, tak aby zahrnovala i všechny kandidátní klíče. Proto lze definici pro tabulku s více než jedním kandidátním klíčem zobecnit tak, že tabulka je ve třetí normální formě právě když je v 1NF a 2NF a hodnoty všech sloupců, které nepatří primárnímu klíči, je možné určit pomocí sloupců kandidátního klíče (kandidátních klíčů) a není to možné pomocí žádných jiných sloupců. Navíc se dá podobné zobecnění provést i pro 2NF. Definice 2NF pak zní, že se jedná o tabulku v 1NF a hodnoty všech sloupců, které nepatří primárnímu klíči, je možné určit pomocí sloupců kandidátního klíče (kandidátních klíčů) a žádných jiných sloupců. 6 Boyce-Coddova normální forma Boyce-Coddova normální forma (BCNF) je jistou variací třetí normální formy (v podstatě se jedná o původní 3. NF). BCNF normální formu vymezují stejná pravidla jako třetí normální formu. BCNF normální forma navíc říká, že tranzitivní závislost nesmí existovat ani mezi kandidátními klíči. Technická definice BCNF: Relace se nachází v BCNF, jestliže pro každou netriviální závislost X -> Y platí, že X je nadmnožinou nějakého klíče tabulky. Aby byla BCNF porušena, musí dojít ke splnění několika specifických podmínek: Tabulka musí obsahovat více kandidátních klíčů. Nejméně dva z kandidátních klíčů musí být složené z více atributů. Složené klíče musí mít společné atributy. BCNF bude vysvětlena na následujícím příkladě. Město Ulice PSČ Pardubice Palackého třída Praha 1 Zlatá Pardubice Průmyslová Kolín Jaselská Plaňany Pražská Praha 1 Široká Tabulka 12 Adresy V tabulce Adresy se nachází dvě netriviální funkční závislosti. První z nich je závislost složeného atributu (město, ulice) na atributu psč. Druhou funkční závislostí je psč -> město. Na druhou stranu neplatí že ulice -> psč a neplatí ani město -> psč. Proto platí, že dvojice atributů město a ulice tvoří klíč tabulky. Klíčem tabulky ovšem také může být dvojice psč a ulice. Dá se totiž dokázat, že psč -> město, nikoliv však psč -> ulice (jedna ulice se může vyskytnout ve více městech identifikovaných daným PSČ). Tabulka samotná je ve 3. NF (všechny atributy jsou atomické a tabulka neobsahuje neklíčové atributy), ale BCNF už nesplňuje. 9

10 To způsobuje, že není možné evidovat samotná města s PSČ bez znalosti jejich ulice. Důsledkem toho se v tabulce objevují redundantní data. Atribut město se bude opakovat tolikrát, kolik ulic z daného města bude tabulka obsahovat. Řešením je tabulku Adresy rozložit na dvě tabulky. Město PSČ Pardubice Praha Kolín Plaňany Tabulka 13 - Tabulka Mesta Ulice PSČ Palackého třída Zlatá Průmyslová Jaselská Pražská Široká Tabulka 14 - Tabulka Ulice Existují i jiné a vyšší formy než je 3NF a BCNF. Příkladem můžou být čtvrtá a pátá normální forma. Tyto pokročilé formy se však používají jen ve výjimečných případech a řeší jen řídce vyskytující se problémy. Pokročilejší normální formy jsou popsány v: Pojmy k zapamatování Pojmy: Normalizace, redundance dat, anomálie aktualizace, anomálie vkládání, anomálie mazání, anomálie modifikace, normální formy (1NF, 2NF, 3NF), Boyce- Coddova normální forma, funkční závislost, úplná funkční závislost, částečná funkční závislost, tranzitivní funkční závislost. Problém: Normalizace navržených tabulek, předcházení anomálií aktualizace, převody tabulek do vyšších normálních forem. 10

11 Shrnutí Normalizace slouží pro vytvoření databázového modelu obsahujícího tabulky s minimální redundancí dat. Zároveň musí výsledný databázový model podporovat všechny datové požadavky organizace. Pokud tabulka obsahuje redundantní data, trpí tzv. anomáliemi aktualizace. Tyto anomálie jsou dále členěny na anomálie vkládání, anomálie vymazání a anomálie modifikace. Tabulka vyhovuje první normální formě (1NF), jestliže všechny její sloupce obsahují pouze jednu hodnotu. Tabulka splňuje druhou normální formu, pokud je v 1NF a pokud jsou všechny hodnoty sloupců, které nejsou součástí primárního klíče, jsou determinovány všemi hodnotami sloupců, jenž tvoří primární klíč. Tabulka je ve třetí normální formě, pokud už tabulka je ve 1NF a 2NF a zároveň všechny hodnoty sloupců, které nejsou součástí primárního klíče, jsou determinovány pouze sloupci primárního klíče a nejsou determinovány žádnými jinými sloupci. Funkční závislost vyjadřuje vztah mezi sloupci v tabulce a udává, že sloupce mezi sebou souvisí. Pokud například sloupec a determinuje sloupec b, tak to znamená, že pro hodnotu a vždy v tabulce nalezneme právě jednu hodnotu b. Obráceně tento vztah neplatí. Pro jednu hodnotu b totiž může existovat více hodnot a. Plná funkční závislost znamená, že pokud jsou v tabulce sloupce a a b, pak je b plně determinováno a, pokud b není determinováno jen určitou podmnožinou a. Pokud b je determinováno jen určitou podmnožinou a, hovoří se o tzv. částečné závislosti. Tranzitivní závislost je vztah, který vzniká v tabulce se sloupci a, b a c, když a determinuje b a zároveň b determinuje c, pak c je tranzitivně závislý na sloupci a. Otázky na procvičení 1. K čemu se normalizace při návrhu databáze využívá? 2. Jaké druhy anomálií se mohou vyskytnout, pokud se v tabulce objevují redundantní data? 3. Jaký je základní rys tabulek, nesplňující první normální formu (1NF)? 4. Jaké vlastnosti má tabulka ve druhé normální formě? 5. Co znamená funkční závislost? 6. Jaké je rozdíl mezi plnou funkční závislostí a částečnou funkční závislostí? 7. Jak zní definice třetí normální formy? 8. Objasněte pojem tranzitivní závislost. Jakým způsobem souvisí tranzitivní závislost s normální formou. 11

12 Odkazy a další studijní prameny Odkazy a další studijní prameny 1. CONOLLY, Thomas, Carolyn BEGG a Richard HOLOWCZAK. Mistrovství - databáze: profesionální průvodce tvorbou efektivních databází. Brno: Computer Press, ISBN

Hierarchický databázový model

Hierarchický databázový model 12. Základy relačních databází Když před desítkami let doktor E. F. Codd zavedl pojem relační databáze, pohlíželo se na tabulky jako na relace, se kterými se daly provádět různé operace. Z matematického

Více

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

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

9. blok Fáze návrhu databáze, konceptuální modelování

9. blok Fáze návrhu databáze, konceptuální modelování 9. blok Fáze návrhu databáze, konceptuální modelování Studijní cíl Tento blok je věnován základům databázového modelování. V základu budou probrány jednotlivé fáze návrhu databáze. Dále bude student tohoto

Více

Relační databáze. V dnešní době existuje řada komerčních DBMS, nejznámější jsou:

Relační databáze. V dnešní době existuje řada komerčních DBMS, nejznámější jsou: Relační databáze Pojem databáze, druhy databází Databází se myslí uložiště dat. V době začátků využívání databází byly tyto členěny hlavně hierarchicky, případně síťově (rozšíření hierarchického modelu).

Více

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

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR):

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR): Mezi příkazy pro manipulaci s daty (DML) patří : 1. SELECT 2. ALTER 3. DELETE 4. REVOKE Jaké vlastnosti má identifikující relace: 1. Je relace, která se využívá pouze v případě modelovaní odvozených entit

Více

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

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

12. blok Fyzický návrh databáze

12. 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

Více

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy - 2.1 - Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit Množiny vztahů Otázky návrhu Plánování mezí Klíče E-R diagram Rozšířené E-R rysy Návrh E-R databázového schématu Redukce

Více

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08 Jiří Mašek BIVŠ Praha 2008 Procesvývoje IS Unifiedprocess(UP) Iterace vývoje Rysy CASE nástrojů Podpora metodických přístupů modelování Integrační mechanismy propojení modelů Podpora etap vývoje Generování

Více

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

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

Více

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

6. blok část B Vnořené dotazy

6. blok část B Vnořené dotazy 6. blok část B Vnořené dotazy Studijní cíl Tento blok je věnován práci s vnořenými dotazy. Popisuje rozdíl mezi korelovanými a nekorelovanými vnořenými dotazy a zobrazuje jejich použití. Doba nutná k nastudování

Více

Terminologie v relačním modelu

Terminologie v relačním modelu 3. RELAČNÍ MODEL Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Každá relace představuje tabulku nebo soubor ( ve smyslu soubor na nosiči dat ). Terminologie v relačním modelu řádek n-tice ( n-tuple,

Více

Microsoft. Access. Databáze s více tabulkami. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie

Microsoft. Access. Databáze s více tabulkami. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Microsoft Access Databáze s více tabulkami Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Databáze s více tabulkami standardní databáze se většinou skládá z více tabulek každá tabulka

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

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi. Databáze Základní pojmy Pojem databáze označuje obecně souhrn informací, údajů, dat o nějakých objektech. Úkolem databáze je hlídat dodržení všech omezení a dále poskytovat data při operacích. Objekty

Více

S databázemi se v běžném životě setkáváme velmi často. Uvádíme běžné použití databází velkého rozsahu:

S databázemi se v běžném životě setkáváme velmi často. Uvádíme běžné použití databází velkého rozsahu: Úvod do databází Základní pojmy Databáze je množina záznamů, kterou shromažďujeme za nějakým konkrétním účelem. Databáze používáme zejména pro ukládání obsáhlých informací. Databázové systémy jsou k dispozici

Více

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat)

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 62 Databáze a systémy pro uchování

Více

DATABÁZE MS ACCESS 2010

DATABÁZE MS ACCESS 2010 DATABÁZE MS ACCESS 2010 KAPITOLA 5 PRAKTICKÁ ČÁST TABULKY POPIS PROSTŘEDÍ Spuštění MS Access nadefinovat název databáze a cestu k uložení databáze POPIS PROSTŘEDÍ Nahoře záložky: Soubor (k uložení souboru,

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

Konceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013

Konceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013 Konceptuální modelování Pavel Tyl 21. 3. 2013 Vytváření IS Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání Jednotlivé fáze mezi sebou iterují Proč modelovat a analyzovat? Standardizované pracovní

Více

Databáze ArcView) Databázový systém

Databáze ArcView) Databázový systém Databázový systém Databáze (pro začínaj nající uživatele ArcView) Přednáška. Datová základna: soubor všech uživatelských dat uložených v databázi Databázový systém = data + nástroje pro práci s daty. Access.

Více

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

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

Více

Strukturované metodologie

Strukturované 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:

Více

UDBS Cvičení 10 Funkční závislosti

UDBS Cvičení 10 Funkční závislosti UDBS Cvičení 10 Funkční závislosti Ing. Miroslav Valečko Zimní semestr 2014/2015 25. 11. 2014 Návrh schématu databáze Existuje mnoho způsobů, jak navrhnout schéma databáze Některá jsou lepší, jiná zase

Více

Databázové systémy. Tomáš Skopal. - úvod do relačního modelu. - převod konceptuálního schématu do relačního

Databázové systémy. Tomáš Skopal. - úvod do relačního modelu. - převod konceptuálního schématu do relačního Databázové systémy - úvod do relačního modelu Tomáš Skopal - převod konceptuálního schématu do relačního Osnova přednášky relační model převod ER diagramu do relačního modelu tvorba univerzálního relačního

Více

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS 1. Úvod... 2 2. Základní pojmy... 3 3. Vytvoření databáze... 5 4. Základní objekty databáze... 6 5. Návrhové zobrazení tabulky... 7 6. Vytváření tabulek... 7 6.1. Vytvoření tabulky

Více

TÉMATICKÝ 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 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

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

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1 4. Relační model dat 4.1. Relační struktura dat... 3 4.2. Integritní pravidla v relačním modelu... 9 4.2.1. Primární klíč... 9 4.2.2. Cizí klíč... 11 4.2.3. Relační schéma databáze... 13 4.3. Relační algebra...

Více

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky MS Excel 2007 Kontingenční tabulky Obsah kapitoly V této kapitole se seznámíme s nástrojem, který se používá k analýze dat rozsáhlých seznamů. Studijní cíle Studenti budou umět pro analýzu dat rozsáhlých

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410

Více

1. Umístěte kurzor do sloupce Datový typ na řádek s polem, ve kterém vytvořit chcete seznam.

1. Umístěte kurzor do sloupce Datový typ na řádek s polem, ve kterém vytvořit chcete seznam. 10.6.7 POSTUP TVORBY KOMBINOVANÉHO SEZNAMU 1. Umístěte kurzor do sloupce Datový typ na řádek s polem, ve kterém vytvořit chcete seznam. 2. V rozbalovací nabídce se seznamem datových typů vyberte volbu

Více

Databázové systémy IDS

Databázové systémy IDS Databázové systémy IDS Studijní opora doc. Ing. Jaroslav Zendulka Ing. Ivana Rudolfová Verze: 18. 7. 2006 Tato publikace je určena výhradně jako podpůrný text pro potřeby výuky. Bude užita výhradně v přednáškách

Více

Excel tabulkový procesor

Excel tabulkový procesor Pozice aktivní buňky Excel tabulkový procesor Označená aktivní buňka Řádek vzorců zobrazuje úplný a skutečný obsah buňky Typ buňky řetězec, číslo, vzorec, datum Oprava obsahu buňky F2 nebo v řádku vzorců,

Více

10 Balíčky, grafické znázornění tříd, základy zapozdření

10 Balíčky, grafické znázornění tříd, základy zapozdření 10 Balíčky, grafické znázornění tříd, základy zapozdření Studijní cíl Tento studijní blok má za cíl pokračovat v základních prvcích jazyka Java. Konkrétně bude věnována pozornost příkazům balíčkům, grafickému

Více

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT pro kombinované a distanční studium Jana Šarmanová Ostrava 2003 Jana Šarmanová, 2003 Fakulta

Více

FORMÁTOVÁNÍ 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

FORMÁTOVÁNÍ 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika Autor: Mgr. Dana Kaprálová FORMÁTOVÁNÍ 3 Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

Databázové 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 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

Více

Microsoft. Access. Nová databáze, návrh tabulky. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie

Microsoft. Access. Nová databáze, návrh tabulky. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Microsoft Access Nová databáze, návrh tabulky Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Dlouhodobý úkol Ahoj! Dnes vás čeká vytvoření první databáze (tabulky). Budeme evidovat

Více

Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Kaţdá relace představuje tabulku nebo soubor (ve smyslu soubor na nosiči dat).

Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Kaţdá relace představuje tabulku nebo soubor (ve smyslu soubor na nosiči dat). 3. Relační model Relační model reprezentuje databázi jako soubor relací. Kaţdá relace představuje tabulku nebo soubor (ve smyslu soubor na nosiči dat). Příklad 3.1: Filmová databáze relace: FILM REŢISÉR

Více

POUŽITÍ DATABÁZÍ. Po ukončení tohoto kurzu budete schopni

POUŽITÍ DATABÁZÍ. Po ukončení tohoto kurzu budete schopni POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni chápat základní principy databáze, vytvořit novou databázi, vytvořit a upravit tabulky, řadit a filtrovat data v tabulkách,

Více

Microsoft. Word. Hromadná korespondence. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie

Microsoft. Word. Hromadná korespondence. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Microsoft Word Hromadná korespondence Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Hromadná korespondence Funkce hromadná korespondence umožňuje vytvoření malé databáze (tabulky)

Více

Popisné systémy a databáze

Popisné systémy a databáze Popisné systémy a databáze Databáze v archeologii přístup k použití databází - dva způsoby aplikace databáze - databázové programy (jejich přednosti a omezení) databáze v archeologii - databáze jako výstup

Více

Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD

Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD Jiří Znoj, (zno0011) Ostrava, 29. listopadu 2012 I. Obsah I. Obsah...

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

1/2. pro začátečníky. Ing. Zbyněk Sušil, MSc.

1/2. pro začátečníky. Ing. Zbyněk Sušil, MSc. 1/2 pro začátečníky Ing. Zbyněk Sušil, MSc. Průběh lekce Základní informace Seznamy Formátování buněk Operace s řádky a sloupci Příprava tisku Matematické operace Vzorce Absolutní a relativní adresování

Více

Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) Systém řízení báze dat SŘBD. Typy SŘBD podle způsobu práce s daty

Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) Systém řízení báze dat SŘBD. Typy SŘBD podle způsobu práce s daty Systém řízení báze dat SŘBD programový systém umožňující vytvoření, údržbu a použití báze dat databáze program Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) funkce: přenos (načítání)

Více

43 HTML šablony. Záložka Šablony v systému

43 HTML šablony. Záložka Šablony v systému 43 HTML šablony Modul HTML šablony slouží ke správě šablon pro výstupy z informačního systému modularis ve formátu HTML. Modul umožňuje k šablonám doplňovat patičku, dokumentaci a vázat šablony na konkrétní

Více

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Soubory a složky

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Soubory a složky Číslo a název šablony III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Číslo didaktického materiálu EU-OVK-VZ-III/2-ZÁ-106 Druh didaktického materiálu DUM Autor Ing. Renata Zárubová Jazyk čeština

Více

Zdokonalování gramotnosti v oblasti ICT. Kurz MS Excel kurz 4. Inovace a modernizace studijních oborů FSpS (IMPACT) CZ.1.07/2.2.00/28.

Zdokonalování gramotnosti v oblasti ICT. Kurz MS Excel kurz 4. Inovace a modernizace studijních oborů FSpS (IMPACT) CZ.1.07/2.2.00/28. Zdokonalování gramotnosti v oblasti ICT Kurz MS Excel kurz 4 1 Obsah Rozdělení textu do sloupců... 3 Rozdělení obsahu na základě oddělovače... 3 Rozdělení obsahu na základě hranice sloupců... 5 Odebrat

Více

AutoPEN, Ing. Lubomír Bucek, Halasova 895, 460 06 Liberec 6 www.autopen.net, autopen@volny.cz 481 120 160, 606 638 253.

AutoPEN, Ing. Lubomír Bucek, Halasova 895, 460 06 Liberec 6 www.autopen.net, autopen@volny.cz 481 120 160, 606 638 253. AutoPEN, Ing. Lubomír Bucek, Halasova 895, 460 06 Liberec 6 www.autopen.net, autopen@volny.cz 481 120 160, 606 638 253 DS Strojař 1 Uživatelský manuál obsah Kapitola Stránka 1 Instalace 2 2 Nastavení 3

Více

13 Barvy a úpravy rastrového

13 Barvy a úpravy rastrového 13 Barvy a úpravy rastrového Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro úpravu rastrového obrazu, jako je např. otočení, horizontální a vertikální překlopení. Dále budo vysvětleny různé metody

Více

9 Prostorová grafika a modelování těles

9 Prostorová grafika a modelování těles 9 Prostorová grafika a modelování těles Studijní cíl Tento blok je věnován základům 3D grafiky. Jedná se především o vysvětlení principů vytváření modelů 3D objektů, jejich reprezentace v paměti počítače.

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

Microsoft Access. Úterý 26. února. Úterý 5. března. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky

Microsoft Access. Úterý 26. února. Úterý 5. března. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky Úterý 26. února Microsoft Access Databáze je seskupení většího množství údajů, které mají určitou logiku a lze je určitým způsobem vyhodnocovat, zpracovávat a analyzovat Access je jedním z programů určených

Více

SKLAD ODPADŮ modul EKO-KOM

SKLAD ODPADŮ modul EKO-KOM SKLAD ODPADŮ modul EKO-KOM Obsah dokumentu Tento dokument popisuje funkcionalitu modulu EKO-KOM v programu Sklad odpadů 8 (dále jen SKLAD). Cílová skupina komu je modul EKO-KOM v programu SKLAD určen Modul

Více

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

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

Více

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni pochopit podstatu koncepce databází, navrhnout relační databázi s využitím pokročilých metod, navrhovat a

Více

OOT Objektově orientované technologie

OOT Objektově orientované technologie OOT Objektově orientované technologie Požadavky a případy užití Daniela Szturcová Institut geoinformatiky, HGF Osnova Systém Uživatelé Případy užití Vazby (asociace, generalizace, include a extend) Shrnutí

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Téma 9 Databáze úvod, modelovánídat

Téma 9 Databáze úvod, modelovánídat Téma 9 Databáze úvod, modelovánídat Obsah 1. Základní pojmy databází 2. Abstrakce, schémata, pohledy 3. Databázové modely 4. Modelování reálného světa 5. Entity a vztahy 6. Entity-Relationship (E-R) model

Více

ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ

ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ ROZDÍLY V NÁVRZÍCH RELAČNÍCH A OBJEKTOVÝCH DATABÁZÍ A JEJICH DŮSLEDKY PRO TRANSFORMACI MODELŮ RELATIONAL AND OBJECT DATABASES DESIGN DIFFERENCES AND IT S IMPLICATIONS TO MODEL TRANSFORMATION Vít Holub

Více

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle 13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle Studijní cíl Tento blok je věnován práci s XML dokumenty, možnostmi jejich uložení a práce s nimi v databázi Oracle a datovému typu XMLType. Doba nutná

Více

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,

Více

Všeobecné obchodní podmínky služby APEX Solutions platné od 1.11.2011

Všeobecné obchodní podmínky služby APEX Solutions platné od 1.11.2011 Všeobecné obchodní podmínky 1. Všeobecná ustanovení 1.1 Společnost QuickCode s.r.o., se sídlem Praha 5, Smíchov, Nádražní 349/3, PSČ 150 00, IČO: 278 89 181, zapsaná v obchodním rejstříku vedeném Městským

Více

4.5 Stanovení hodnoticích kritérií a požadavky na jejich obsah

4.5 Stanovení hodnoticích kritérií a požadavky na jejich obsah nadhodnocením ukazatele výkonu). Současně se objektivností rozumí, že technické podmínky nebyly nastaveny diskriminačně, tedy tak, aby poskytovaly některému uchazeči konkurenční výhodu či mu bránily v

Více

Kontroly dat Chyby v zápisu UT WOS Zápis identifikátorů UT SCOPUS, DOI Návod na průběžné kontroly UT WOS export, doplnění Afiliace autorů výsledky

Kontroly dat Chyby v zápisu UT WOS Zápis identifikátorů UT SCOPUS, DOI Návod na průběžné kontroly UT WOS export, doplnění Afiliace autorů výsledky Kontroly dat Chyby v zápisu UT WOS Zápis identifikátorů UT SCOPUS, DOI Návod na průběžné kontroly UT WOS export, doplnění Afiliace autorů výsledky kontrol Autority autorů nejčastější dotazy, sloučení,

Více

Jeden ze způsobů zadávání dat v programu MS Access je pomocí tabulek. Ovšem mnohem výhodnější způsob je pomocí tzv. formulářů.

Jeden ze způsobů zadávání dat v programu MS Access je pomocí tabulek. Ovšem mnohem výhodnější způsob je pomocí tzv. formulářů. 10.12 TVORBA FORMULÁŘE 10.12.1 VYTVOŘENÍ JEDNODUCHÉHO FORMULÁŘE Jeden ze způsobů zadávání dat v programu MS Access je pomocí tabulek. Ovšem mnohem výhodnější způsob je pomocí tzv. formulářů. Jak jste se

Více

Styly odstavců. Word 2010. Přiřazení stylu odstavce odstavci. Změna stylu odstavce

Styly odstavců. Word 2010. Přiřazení stylu odstavce odstavci. Změna stylu odstavce Styly odstavců V textu, který přesahuje několik stránek a je nějakým způsobem strukturovaný (což znamená, že se dá rozdělit na části (v knize jim říkáme kapitoly) a jejich podřízené části (podkapitoly),

Více

GOODWILL vyššší odborná škola, s. r. o. P. Holého 400, Frýdek-Místek

GOODWILL vyššší odborná škola, s. r. o. P. Holého 400, Frýdek-Místek GOODWILL vyššší odborná škola, s. r. o. P. Holého 400, Frýdek-Místek Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030 MS Word Metodický materiál pro základní

Více

Uživatelský manuál: Modul Nové kontakty

Uživatelský manuál: Modul Nové kontakty Uživatelský manuál: Modul Nové kontakty Se zapnutím nových kontaktů souvisí nasazení nové aplikace Těžká podatelna a nový formulář pro evidenci externí písemnosti (dokumentu). Zapnutí nových kontaktů lze

Více

FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu Obsah

FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu Obsah FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu Obsah FFUK Uživatelský manuál pro administraci webu... 1 1 Úvod... 2 2 Po přihlášení... 2 3 Základní nastavení webu... 2 4 Menu... 2 5 Bloky... 5 6 Správa

Více

OPERACE S DATY Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

OPERACE S DATY Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika Autor: Mgr. Dana Kaprálová OPERACE S DATY Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

POSTUP PŘI DOPLNĚNÍ PARCELY A DEFINIČNÍHO BODU U STAVEBNÍHO OBJEKTU ZAPSANÉHO V ISÚI

POSTUP PŘI DOPLNĚNÍ PARCELY A DEFINIČNÍHO BODU U STAVEBNÍHO OBJEKTU ZAPSANÉHO V ISÚI POSTUP PŘI DOPLNĚNÍ PARCELY A DEFINIČNÍHO BODU U STAVEBNÍHO OBJEKTU ZAPSANÉHO V ISÚI Cílem tohoto dokumentu je stanovit a popsat postup editora při doplnění identifikační parcely, respektive definičního

Více

Téma 9 Databáze úvod, modelování dat

Téma 9 Databáze úvod, modelování dat Téma 9 Databáze úvod, modelování dat Obsah 1. Základní pojmy databází 2. Abstrakce, schémata, pohledy 3. Databázové modely 4. Modelování reálného světa 5. Entity a vztahy 6. Entity-elationship (E-) model

Více

PÁS KARET. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

PÁS KARET. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika Autor: Mgr. Dana Kaprálová PÁS KARET Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

EQAS Online. DNY kontroly kvality a speciálních metod HPLC, Lednice 8.-9.11.2012

EQAS Online. DNY kontroly kvality a speciálních metod HPLC, Lednice 8.-9.11.2012 EQAS Online DNY kontroly kvality a speciálních metod HPLC, Lednice 8.-9.11.2012 Co je program EQAS Online Nový program od Bio-Radu pro odesílání výsledků externího hodnocení kvality Přístupný je prostřednictvím

Více

MS Excel Filtr automatický, rozšířený

MS Excel Filtr automatický, rozšířený MS Excel Filtr automatický, rozšířený Obsah kapitoly V této lekci se seznámíme s nástrojem, který se používá pro výběry dat z rozsáhlých tabulek s filtrem automatickým a rozšířeným. Studijní cíle Studenti

Více

1. Databázové systémy (MP leden 2010)

1. Databázové systémy (MP leden 2010) 1. Databázové systémy (MP leden 2010) Fyzickáimplementace zadáníaněkterářešení 1 1.Zkolikaajakýchčástíseskládáčasprovstupněvýstupníoperaci? Ze tří částí: Seektime ječas,nežsehlavadiskudostanenadsprávnou

Více

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií VY_32_INOVACE_33_02 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední

Více

2 Strukturované datové typy 2 2.1 Pole... 2 2.2 Záznam... 3 2.3 Množina... 4

2 Strukturované datové typy 2 2.1 Pole... 2 2.2 Záznam... 3 2.3 Množina... 4 Obsah Obsah 1 Jednoduché datové typy 1 2 Strukturované datové typy 2 2.1 Pole.................................. 2 2.2 Záznam................................ 3 2.3 Množina................................

Více

Geoinformační technologie

Geoinformační technologie Geoinformační technologie Geografické informační systémy (GIS) Výukový materiál l pro gymnázia a ostatní středn ední školy Gymnázium, Praha 6, Nad Alejí 1952 Vytvořeno v rámci projektu SIPVZ 1357P2006

Více

Výroková logika II. Negace. Již víme, že negace je změna pravdivostní hodnoty výroku (0 1; 1 0).

Výroková logika II. Negace. Již víme, že negace je změna pravdivostní hodnoty výroku (0 1; 1 0). Výroková logika II Negace Již víme, že negace je změna pravdivostní hodnoty výroku (0 1; 1 0). Na konkrétních příkladech si ukážeme, jak se dají výroky negovat. Obecně se výrok dá negovat tak, že před

Více

Validace souborů DS3

Validace souborů DS3 Validace souborů DS3 Verze: 1.33 1. Rozsah...1 1.1 Identifikace systému...1 1.2 Přehled systému...1 2. Přehled verzí a změny v nich...1 3. Použité dokumenty...2 4. Shrnutí údajů o programovém vybavení...4

Více

Novinky verze 2.3.0 systému Spisové služby (SpS) e-spis LITE

Novinky verze 2.3.0 systému Spisové služby (SpS) e-spis LITE ICZ a.s. Správa a řízení dokumentů Na hřebenech II 1718/10 147 00 Praha 4 Tel.: +420-222 271 111 Fax: +420-222 271 112 Internet: www.i.cz Novinky verze 2.3.0 systému Spisové služby (SpS) e-spis LITE Vypracoval

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav automatizace a informatiky DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav automatizace a informatiky DATABÁZOVÉ SYSTÉMY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav automatizace a informatiky DATABÁZOVÉ SYSTÉMY (doplňující text ke konzultacím v 3. ročníku kombinovaného bakalářského studia oboru Aplikovaná

Více

Databázové systémy 2. Studijní opora. Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D.

Databázové systémy 2. Studijní opora. Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D. Databázové systémy 2 Studijní opora Ing. Zbyněk Bureš. Ph.D. Zbyněk Bureš DATABÁZOVÉ SYSTÉMY 2 1. vydání ISBN 978-80-87035-89-4 Vydala Vysoká škola polytechnická Jihlava, Tolstého 16, Jihlava, 2014 Tisk

Více

Aplikace pro srovna ní cen povinne ho ruc ení

Aplikace pro srovna ní cen povinne ho ruc ení Aplikace pro srovna ní cen povinne ho ruc ení Ukázkový přiklad mikroaplikace systému Formcrates 2010 Naucrates s.r.o. Veškerá práva vyhrazena. Vyskočilova 741/3, 140 00 Praha 4 Czech Republic tel.: +420

Více

Úplná pravidla soutěže Tipni si a vyhraj 3 min. nákup

Úplná pravidla soutěže Tipni si a vyhraj 3 min. nákup Úplná pravidla soutěže Tipni si a vyhraj 3 min. nákup Účelem tohoto dokumentu je úplná a jasná úprava pravidel soutěže Tipni si a vyhraj 3 min. nákup. (dále jen soutěž ). Tato pravidla mohou být pozměněna

Více

Nemocnice. Prvotní analýza a plán projektu

Nemocnice. Prvotní analýza a plán projektu Nemocnice Projekt do předmětu AIS Prvotní analýza a plán projektu Lukáš Pohl, xpohll00, xkosti03 Jan Novák, xnovak79 2009/2010 1 Neformální specifikace FN potřebuje informační systém, který bude obsahovat

Více

2 Konceptuální modelování a návrh databáze

2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2.1. Úloha konceptuálního modelování v procesu návrhu databáze... 2 2.2. E - R modely... 6 2.3. Doporučení pro modelování a tvorbu ER diagramu... 22 2.4. Transformace

Více

7 Formátovaný výstup, třídy, objekty, pole, chyby v programech

7 Formátovaný výstup, třídy, objekty, pole, chyby v programech 7 Formátovaný výstup, třídy, objekty, pole, chyby v programech Studijní cíl Tento studijní blok má za cíl pokračovat v základních prvcích jazyka Java. Konkrétně bude věnována pozornost formátovanému výstupu,

Více

7. Normální formy. PŘ: POJIŠŤOVNA Povinné ručení relace Platby

7. Normální formy. PŘ: POJIŠŤOVNA Povinné ručení relace Platby 7. Normální formy PŘ: POJIŠŤOVNA Povinné ručení relace Platby Rodné číslo 7407111234 7407111234 7407111234 7407111234 481123123 481123123 481123123 481123123 Jméno majitele Dvořák Petr Dvořák Petr Dvořák

Více

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda 1. Lze vždy z tzv. instanční třídy vytvořit objekt? 2. Co je nejčastější příčinou vzniku chyb? A. Specifikace B. Testování C. Návrh D. Analýza E. Kódování 3. Je defenzivní programování technikou skrývání

Více