Databáze Bc. Veronika Tomsová

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Databáze Bc. Veronika Tomsová"

Transkript

1 Databáze Bc. Veronika Tomsová

2 Databázové schéma Mapování konceptuálního modelu do (relačního) databázového schématu. 2/21

3 Fyzické ik schéma databáze Určuje č jakým způsobem ů jsou data v databázi ukládána a zpracována v počítači. či Data jsou ukládána na médiích s přímým přístupem (disky) nebo na mediích se sekvenčním přístupem (pásky) - pásky obvykle slouží k zálohování databáze. Data jsou zpracovávána v operační paměti. Jednotkou přenosu mezi vnější pamětí a operační pamětí je blok. Bloky jsou operativně ukládány ve vyrovnávací paměti bufferu. SŘBD má vyhrazeno několik stránek v operační paměti pro kopie dat z vnější paměti, snimiž iž probíhá zpracování. Správu přenosu mezi vnější pamětí a buffery v běžných aplikacích dělá operační systém, v databázovém zpracování však modul řízení vyrovnávacích pamětí a modul řízení souborů jsou součástí SŘBD. Databáze tedy v tomto směru nevyužívá služeb operačního systému, používá vlastní algoritmy. Na základě definice schématu databáze v jazyce definice dat si SŘBD vytváří schéma organizace souboru sám, moderní silné SŘBD mohou toto schéma upravovat na základě provozních charakteristik databáze. Databázový administrátor, neboli správce databáze, může schéma organizace souboru ovlivňovat pouze velmi omezeně. Typická možnost administrátorovy volby je vymezení adresního prostoru pro databázi a zadání příkazů pro vytvoření indexů. 3/21

4 Pro připomenutí ř - Index databázová entita slouží ke zrychlení vyhledávacích a dotazovacích procesů v databázi definování unikátní hodnoty sloupce tabulky nebo optimalizaci fulltextového vyhledávání Vytvořením indexu databázový server zarezervuje pro požadovaný index určitou část paměťového prostoru a uloží do něj informace o rozmístění hodnot indexovaných sloupců v tabulce v podobě, která závisí na použitých vnitřních algoritmech indexace. Pokud později dojde k dotazu, který se týká indexovaných sloupců, není tabulka prohledávána podle toho, jak jsou za sebou řádky uloženy, ale pomocí informací uložených v paměťovém prostoru indexu je přistupováno přímo k relevantním řádkům tabulky funguje trochu podobně jako rejstřík v knize, kde místo odkazu na příslušnou stránky knihy je ukazatel na paměťové místo s týženými daty. 4/21

5 Normalizace databáze Normalizace je odstranění ě redundantních d (opakujících) í se dat, omezení složitosti (rozložit složité relace na dvojrozměrné tabulky) a zabránění tzv. aktualizačním anomáliím (např. abychom smazáním všech knih autora nepřišli o data o autorovi). Normalizace by měla vést k tomu, aby databáze byla přehlednější, rozšiřitelnější a výkonnější. Normalizace by měla vést k vzniku tabulek, které lze snadno udržovat a efektivně se na ně dotazovat. Normalizované schéma musí zachovat všechny závislosti původního schémat a relace musí zachovat původní data, což znamená, že se musíme pomocí přirozeného spojení dostat k původním datům. 5/21

6 Normalizace databáze II. Existují formálně ě popsané stupně ě míry normalizace, nazývané normální formy. Někteří zadavatelé projektů IS výslovně požadují, aby navržené tabulky databáze byly v určité normální formě. 6/21

7 První normální forma Tato normální forma se vymyká předloze ř ostatních normálních forem, nejde v ní o odstraňování nežádoucích závislostí mezi poli. Tato forma je pouze výslovným zopakováním požadavku relačního databázového modelu, že atributy jsou atomické. Při normalizaci databáze se v tomto kroku myslí hlavně to, aby pole tabulek nebyla sémanticky dělitelná, jako např. textový řetězec W. Churchilla 4, Praha 3, který sice můžeme uložit do jediného pole tabulky, ale nejspíš tím zanedbáváme to, že později budeme vyhledávat jeho jednotlivé významové složky. 7/21

8 Druhá normální forma Žádný neklíčový atribut není funkčně č ě závislý na pouhé části klíče. Tím se myslí, že v případě složeného klíče tabulky nejsou některá z ostatních polí tabulky funkčně závislá pouze na některé složce tohoto složeného klíče. 8/21

9 Třetí normální forma Není ížádná áfunkční č závislost mimo klíč. Tím se myslí, že v tabulce není funkční závislost nějakých polí na jiných polích, jež nejsou součástí žádného klíče. 9/21

10 Boyce Coddova normální forma V tabulkách není žádná á netriviální funkční č závislost. Tím se myslí, že jediné netriviální funkční závislosti v tabulkách jsou závislosti na celém klíči 10/21

11 Čtvrtá normální forma týká odstranění ě přebytečných ř č tzv. multizávislostí. 11/21

12 Architektury DB zpracování

13 Business Intelligence sada postupů, ů procesů ů a technologií, jejímž cílem je účinně a účelně podporovat rozhodovací procesy ve firmě. ě Představuje komplex aplikací, které podporují analytické a plánovací činnosti podniků a organizací a jsou postaveny na specifických, tzv. OLAP (On-Line Analytical Processing) technologiích a jejich modifikacích. 13/21

14 OLAP technologie uložení dat v databázi, která umožňuje uspořádat velké objemy dat tak, aby byla data přístupná a srozumitelná uživatelům zabývajícím se analýzou obchodních trendů ů a výsledků. ů LAP je část širšího pojmu s názvem Business Inteligence, který zahrnuje oblasti jako relační reporting a data mining. Je navržen hlavně pro manažery, který nemají IT zkušenosti s SQL. Způsob ů uložení dat se svým zaměřením liší od běžněji ěji užívaného OLTP (Online Transaction Processing), kde je důraz kladen především na snadné a bezpečné ukládání změn v datech v konkurenčním (mnohauživatelském) prostředí. 14/21

15 OLTP okamžité zpracování transakcí Systém uchovávající záznamy o jednotlivých uskutečněných č ě (typicky obchodních) h) transakcích a je obvykle realizován pomocí dnes nejběžnější relační databázové technologie. Data uchovávaná v OLTP databázovém systému jsou (zpravidla periodicky) agregována (typicky sumarizována) a poté ukládána do datového skladu, nad nímž se posléze podle potřeb provádí okamžité zpracování analýz pomocí vrstvy OLAP. 15/21

16 Základní rozdíly mezi OLAP a OLTP vyplývají z rozdílného použití -u OLAP se jedná o jednorázově nahrávaná data, nad kterými jsou prováděny ě složité dotazy, u OLTP jsou data průběžně a často modifikována a přidávána ř á a to obvykle mnoha uživateli zároveň. 16/21

17 Základní rozdíly mezi OLAP a OLTP II. OLAP nepoužívá na rozdíl od OLTP normalizované uložení dat v 3.NF formě - data jsou v uložena tak, aby umožňovala rychlou realizaci složitých dotazů, časté je zdvojené (redundantní) uložení, které by v případě p OLTP komplikovalo provádění změn v datech OLAP používá podstatně více indexů než OLTP - opět to souvisí se zaměřením, kde indexy umožňují rychlé provedení složitých dotazů OLAP na rozdíl od OLTP často používá předpočítané agregované a odvozené hodnoty 17/21

18 Datový sklad

19 Datový sklad (anglicky Data Warehouse) ) je zvláštní typ relační č databáze, která umožňuje řešit úlohy zaměřené převážně na analytické dotazování nad rozsáhlými soubory dat. Z požadavků na datový sklad vyplývají jeho technologické charakteristiky: Datový sklad musí obsahovat nástroj pro nahrávání dat z různých datových zdrojů, tyto zdroje mohou mít různé datové formáty a různé fyzické umístění, nemusí se zdaleka jednat pouze o relační databáze. Datový sklad ukládá data nikoliv s ohledem na co nejlepší podmínky pro editaci, ale s ohledem na co nejlepší a nejrychlejší provádění složitých dotazů - proto je pro uložení dat používána často technologie OLAP. Nelze předem vědět, jaké dotazy a jaké úlohy budou chtít uživatelé nad datovým skladem v budoucnosti řešit. (V době budování datového skladu je obvykle známý pouze typ úloh, nikoliv všechny jednotlivé dotazy a úlohy.) Z toho vyplývá potřeba dostatečně flexibilních a přitom uživatelsky přívětivých analytických nástrojů. 19/21

20 Datový sklad Data v datovém skladu jsou z logického (uživatelského) pohledu členěna do schémat - každé schéma odpovídá jedné analyzované funkční oblasti. Jádro každého schématu tvoří jedna nebo několik ě faktových tabulek. V nich jsou uložena vlastní analyzovaná data - číselné a finanční hodnoty, které jsou použity k analytickým výpočtům ů - agregacím, třídění apod. Většina paměťového místa v datovém skladu zabírají faktové tabulky, které obsahují detailní údaje ze všech zdrojů -tedy řádově více údajů než ostatní tabulky. Faktové tabulky yjsou pomocí cizích klíčů spojeny s dimenzemi. Dimenze jsou tabulky, které obsahují seznamy hodnot sloužících ke kategorizaci a třídění dat ve faktových tabulkách. 20/21

21 Datové pumpy ETL nástroje se starají o plnění ě dat do databáze. Tyto nástroje získávají data ze vzájemně nekompatibilních zdrojů, kterými jsou provozní systémy podniku a jiné externí zdroje, a také je transformují do nových odpovídajících í í struktur a následně ě ukládají do datového skladu. Data jsou tak připravena k pozdějším analýzám. Celý proces zabezpečuje také "čištění" dat, což představuje nejdůležitější úkol. Kvalita ETL nástrojů tedy přímo ovlivňuje kvalitu dat uložených v datovém skladu, a tím pádem také kvalitu informací, které z něj můžeme získat. Z výše uvedených důvodů je nutné této problematice věnovat velkou pozornost, neboť vynaložené náklady (někdy až 3/4 nákladů) se v krátkém časovém horizontu vrátí. 21/21

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 2. a 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká: 2. soustředění 16.1.2009

Více

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad

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

Více

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Zdroje Studijní materiály Heleny Palovské

Více

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

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

Více

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

04 - Databázové systémy

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

Více

Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky

Relační 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

Více

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) 2. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Minulé soustředění úvod

Více

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

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

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází 1 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Požadavky kreditového systému. Relační datový model, relace, atributy,

Více

Databáze I. 4. přednáška. Helena Palovská

Databáze I. 4. přednáška. Helena Palovská Databáze I 4. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Mapování ER modelu do relačního DB schématu Od 80. let 20. stol. znám algoritmus, implementován v CASE nástrojích Rutinní postup s volbami rozhodnutí

Více

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

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 DOLOVÁNÍ V DATECH (DATA MINING) OBJEVUJE SE JIŽ OD 60. LET 20. ST. S ROZVOJEM POČÍTAČOVÉ TECHNIKY DEFINICE PROCES VÝBĚRU, PROHLEDÁVÁNÍ A MODELOVÁNÍ

Více

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

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

Více

3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP

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

Více

Business Intelligence

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

Více

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Databázové systémy Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Vývoj databázových systémů Ukládání dat Aktualizace dat Vyhledávání dat Třídění dat Výpočty a agregace 60.-70. léta Program Komunikace Výpočty

Více

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

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Architektury Informačních systémů Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Nutné pojmy Co je to informační systém? Jaké oblasti zahrnuje? Jaká je vazba IS na podnikovou strategii?

Více

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

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

Více

ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ

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

Více

Fyzické uložení dat a indexy

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

Více

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010

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

Více

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

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

Více

Tovek Server. Tovek Server nabízí následující základní a servisní funkce: Bezpečnost Statistiky Locale

Tovek Server. Tovek Server nabízí následující základní a servisní funkce: Bezpečnost Statistiky Locale je serverová aplikace určená pro efektivní zpracování velkého objemu sdílených nestrukturovaných dat. Umožňuje automaticky indexovat data z různých informačních zdrojů, intuitivně vyhledávat informace,

Více

Relační datový model. Integritní omezení. Normální formy Návrh IS. funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti

Relační datový model. Integritní omezení. Normální formy Návrh IS. funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti Relační datový model Integritní omezení funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti Normální formy Návrh IS Funkční závislosti funkční závislost elementární redundantní redukovaná částečná pokrytí

Více

QAD Business Intelligence

QAD Business Intelligence QAD Business Intelligence Vladimír Bartoš, Pavel Němec Konzultanti 13.6.2012 Komponenty QAD BI Analytické tabule pro podporu rozhodování Spolupráce uživatelů nad analyzovanými daty Reporty Generátor analytických

Více

4. Databázové systémy

4. Databázové systémy 4. Databázové systémy Osnova 1. 2. 3. 4. Základní pojmy, principy, architektury Ukládání a reprezentace dat, zpracování dotazu, transakce, indexování, hašování, datové modelování Metadata Datové sklady

Více

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

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

Více

Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů

Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů - 1.1 - Kapitola 1: Úvod Účel databázových systémů Pohled na data Modely dat Jazyk pro definici dat (Data Definition Language; DDL) Jazyk pro manipulaci s daty (Data Manipulation Language; DML) Správa

Více

Obsah přednášky. Databázové systémy. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací

Obsah přednášky. Databázové systémy. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací Obsah přednášky Databázové systémy Logický model databáze normalizace relací normální formy tabulek 0NF, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF, DNF denormalizace zápis tabulek relační algebra klasické operace

Více

Databázové systémy úvod

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

Více

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

Návrh datového skladu z hlediska zdrojů

Návrh datového skladu z hlediska zdrojů Návrh datového skladu Návrh datového skladu OLTP ETL OLAP, DM Operativní data Datové sklady Zdroje dat Transformace zdroj - cíl Etapy realizace 1 Návrh datového skladu Hlavní úskalí analýzy a návrhu spočívá

Více

Informační systémy 2006/2007

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

Více

Geografické informační systémy p. 1

Geografické informační systémy p. 1 Geografické informační systémy Slajdy pro předmět GIS Martin Hrubý hrubym @ fit.vutbr.cz Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií, Božetěchova 2, 61266 Brno akademický rok 2004/05

Více

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz Vývoj moderních technologií při vyhledávání Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz INFORUM 2007: 13. konference o profesionálních informačních zdrojích Praha, 22. - 24.5. 2007 Abstrakt Vzhledem

Více

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

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

Více

On line analytical processing (OLAP) databáze v praxi

On line analytical processing (OLAP) databáze v praxi On line analytical processing (OLAP) databáze v praxi Lukáš Matějovský Lukas.Matejovsky@CleverDecision.com Jan Zajíc Jan.Zajic@CleverDecision.com Obsah Představení přednášejících Základy OLAP Příklady

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

Datové sklady ve školství

Datové sklady ve školství Datové sklady ve školství aneb evaluace procesu výuky jinak Jana Šarmanová Obsah Business Intelligence a školní výuka Databáze a datové sklady Analýza datového skladu Studie DS pro studijní agendu VŠ Studie

Více

KMA/PDB. Karel Janečka. Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d

KMA/PDB. Karel Janečka. Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d KMA/PDB Prostorové databáze Karel Janečka Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d Sylabus předmětu KMA/PDB Úvodní přednáška Základní terminologie Motivace rozdíl klasické

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

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

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

Více

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

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

Více

Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ

Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ 1. Algoritmus a jeho vlastnosti algoritmus a jeho vlastnosti, formy zápisu algoritmu ověřování správnosti

Více

Ukládání a vyhledávání XML dat

Ukládání a vyhledávání XML dat XML teorie a praxe značkovacích jazyků (4IZ238) Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2014/12/04 19:41:24 $ Obsah Ukládání XML dokumentů... 3 Ukládání XML do souborů... 4 Nativní XML databáze... 5 Ukládání

Více

Analýza a modelování dat 6. přednáška. Helena Palovská

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

Více

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

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

Více

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

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky.

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Projekt ESF OP VK reg.č. CZ.1.07/2.2.00/28.0209 Elektronické opory a e-learning pro obory výpočtového

Více

PRODUKTY. Tovek Tools

PRODUKTY. Tovek Tools jsou desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních zdrojů.

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

Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče.

Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče. Primární a cizí klíč Kandidát primárního klíče (KPK) Je taková množina atributů, která splňuje podmínky: Unikátnosti Minimálnosti (neredukovatelnosti) Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina

Více

Podnikové informační systémy Jan Smolík

Podnikové informační systémy Jan Smolík Podnikové informační systémy Jan Smolík Zobecněné schéma aplikační architektury Vlastníci, management Aplikační architektura podnikové informatiky Business Intelligence, manažerské aplikace Obchodní partneři

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

STÁTNÍ POKLADNA. Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP)

STÁTNÍ POKLADNA. Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) POKLADNA Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Ing. Miroslav Kalousek ministr financí Praha 17.12.2012 Page 1 Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Centrální systém účetních

Více

Databázové a informační systémy

Databázové a informační systémy Databázové a informační systémy doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah Jak ukládat a efektivně zpracovávat

Více

Michal Krátký, Miroslav Beneš

Michal Krátký, Miroslav Beneš Databázové a informační systémy Michal Krátký, Miroslav Beneš Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava 5.12.2005 2005 Michal Krátký, Miroslav Beneš Databázové a informační systémy 1/24 Obsah

Více

Operátory ROLLUP a CUBE

Operátory ROLLUP a CUBE Operátory ROLLUP a CUBE Dotazovací jazyky, 2009 Marek Polák Martin Chytil Osnova přednášky o Analýza dat o Agregační funkce o GROUP BY a jeho problémy o Speciální hodnotový typ ALL o Operátor CUBE o Operátor

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

MBI - technologická realizace modelu

MBI - technologická realizace modelu MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,

Více

BI v rámci IS/ICT komponenty BI architektura. Charakteristika dat a procesů v IS/ICT. Datové sklady ukládání dat návrh datového skladu

BI v rámci IS/ICT komponenty BI architektura. Charakteristika dat a procesů v IS/ICT. Datové sklady ukládání dat návrh datového skladu BI v rámci IS/ICT komponenty BI architektura Charakteristika dat a procesů v IS/ICT Datové sklady ukládání dat návrh datového skladu BI CRM ERP SCM Aplikace pro podporu základních řídících a administrativních

Více

Projekt informačního systému pro Eklektik PRO S EK. Řešitel: Karolína Kučerová

Projekt informačního systému pro Eklektik PRO S EK. Řešitel: Karolína Kučerová Projekt informačního systému pro Eklektik PRO S EK Řešitel: ÚVODNÍ ZPRÁVA ZADÁNÍ PROJEKTU Zefektivnění komunikace ve firmě Eklektik, a to především v oblasti informací o klientech a o tištěných materiálech

Více

Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová

Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová Základy informatiky 08 Databázové systémy Daniela Szturcová Problém zpracování dat Důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat - evidovat údaje o nějaké skutečnosti. o skupině lidí (zaměstnanců, studentů,

Více

37. Indexování a optimalizace dotazů v relačních databázích, datové struktury, jejich výhody a nevýhody

37. Indexování a optimalizace dotazů v relačních databázích, datové struktury, jejich výhody a nevýhody 37. Indexování a optimalizace dotazů v relačních databázích, datové struktury, jejich výhody a nevýhody Využití databázových indexů Databázové indexy slouží ke zrychlení přístupu k datům a měly by se používat

Více

Disková pole (RAID) 1

Disková pole (RAID) 1 Disková pole (RAID) 1 Architektury RAID Základní myšlenka: snaha o zpracování dat paralelně. Pozice diskové paměti v klasickém personálním počítači vyhovuje pro aplikace s jedním uživatelem. Řešení: data

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

Databázové a informační systémy Jana Šarmanová

Databázové a informační systémy Jana Šarmanová Databázové a informační systémy Jana Šarmanová Obsah Úloha evidence údajů, způsoby evidování Databázové technologie datové modely, dotazovací jazyky. Informační systémy Datové sklady Metody analýzy dat

Více

Autor. Potřeba aplikací sdílet a udržovat informace o službách, uživatelích nebo jiných objektech

Autor. Potřeba aplikací sdílet a udržovat informace o službách, uživatelích nebo jiných objektech Adresářová služba X.500 a LDAP Autor Martin Lasoň Abstrakt Potřeba aplikací sdílet a udržovat informace o službách, uživatelích nebo jiných objektech vedla ke vzniku specializovaných databází adresářů.

Více

Wonderware Information Server 4.0 Co je nového

Wonderware Information Server 4.0 Co je nového Wonderware Information Server 4.0 Co je nového Pavel Průša Pantek (CS) s.r.o. Strana 2 Úvod Wonderware Information Server je výrobní analytický a reportní informační portál pro publikaci výrobních dat

Více

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27 Stručný obsah 1. Stručný obsah 3 2. Úvod 11 3. Seznamy a databáze v Excelu 13 4. Excel a externí data 45 5. Vytvoření kontingenční tabulky 65 6. Využití kontingenčních tabulek 81 7. Kontingenční grafy

Více

Základní informace: vysoce komfortnímu prostředí je možné se systémem CP Recorder efektivně pracovat prakticky okamžitě po krátké zaškolení.

Základní informace: vysoce komfortnímu prostředí je možné se systémem CP Recorder efektivně pracovat prakticky okamžitě po krátké zaškolení. Základní informace: CP Recorder je v Čechách vyvíjený systém pro sofistikované zaznamenávání telefonních hovorů. V prvé řadě je určen pro optimalizaci služeb, které poskytují u nás stále více populární

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

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

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

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

Více

PRODUKTY. Tovek Tools

PRODUKTY. Tovek Tools Analyst Pack je desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních

Více

Centralizace aplikací ve VZP 9.11.2011

Centralizace aplikací ve VZP 9.11.2011 Centralizace aplikací ve VZP 9.11.2011 Jiří Holubec, Solution Architect jiri.holubec@gemsystem.cz GEM System a. s. All rights reserved HEWLETT-PACKARD celosvětová technologická společnost IT leader na

Více

Použití databází na Webu

Použití 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

Více

Infor Performance management. Jakub Urbášek

Infor Performance management. Jakub Urbášek Infor Performance management Jakub Urbášek Agenda prezentace Stručně o produktu Infor PM 10 Komponenty Infor PM - PM OLAP a PM Office Plus Reporting Analýza Plánování / operativní plánování Infor Performance

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

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

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

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

Více

Úvod do databázových systémů. Ing. Jan Šudřich

Úvod do databázových systémů. Ing. Jan Šudřich Ing. Jan Šudřich jan.sudrich@mail.vsfs.cz 1. Cíl předmětu: Úvod do databázových systémů Poskytnutí informací o vývoji databázových systémů Seznámení s nejčastějšími databázovými systémy Vysvětlení používaných

Více

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014 Střední průmyslová škola, Přerov, Havlíčkova 2 751 52 Přerov Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014 TEMATICKÉ OKRUHY A HODNOTÍCÍ KRITÉRIA Studijní obor: 78-42-M/01 Technické lyceum Předmět: TECHNIKA

Více

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:

Více

PRODUKTY Tovek Server 6

PRODUKTY Tovek Server 6 Tovek Server je serverová aplikace určená pro efektivní zpracování velkého objemu sdílených strukturovaných i nestrukturovaných dat. Umožňuje automaticky indexovat data z různých informačních zdrojů, intuitivně

Více

Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování

Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování Aplikace IS/ICT BI SCM e-business ERP ERP CRM II e-business Aplikace pro podporu základních řídících a administrativních operací 1 Informační

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

Marketingová komunikace. 1. a 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Marketingová komunikace. 1. a 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) 1. a 2. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká I. Úvod do teorie DB systémů

Více

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování 1 Systémy pro podporu rozhodování 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu rozhodování 2 Připomenutí obsahu minulé přednášky Rozhodování a jeho počítačová podpora Manažeři a rozhodování K čemu počítačová

Více

Úvod do databázových systémů. Lekce 1

Úvod do databázových systémů. Lekce 1 Úvod do databázových systémů Lekce 1 Sylabus Základní pojmy DBS Životní cyklus DB, normalizace dat Modelování DBS, ER diagram Logická úroveň modelu, relační model Relační algebra a relační kalkul Funkční

Více

PŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci

PŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci PŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci Příloha C Požadavky na Dokumentaci Stránka 1 z 5 1. Obecné požadavky Dodavatel dokumentaci zpracuje a bude dokumentaci v celém rozsahu průběžně aktualizovat při každé

Více

Na co se můžete s Oracle BI těšit

<Insert Picture Here> Na co se můžete s Oracle BI těšit Na co se můžete s Oracle BI těšit Tomáš Pospíšil, Oracle Czech Olomouc, 6.3.2014 Oracle BI Ukázka Oracle BI Možnosti platformy Oracle Business

Více

kapitola 2 Datové sklady, OLAP

kapitola 2 Datové sklady, OLAP Tomáš Burger, burger@fit.vutbr.cz kapitola 2 Datové sklady, OLAP Získávání znalostí z databází IT-DR-3 / ZZD Co je to datový sklad A data warehouse is a subjectoriented, integrated, time-variant and nonvolatile

Více

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská palovska@vse.cz

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská palovska@vse.cz Databáze II 1. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Program přednášky Úvod Třívrstvá architektura a O-R mapování Zabezpečení dat Role a přístupová práva Úvod Co je databáze Mnoho dat Organizovaných

Více

5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ

5. 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

Více

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu V.9.3. Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Vzdělávací oblast: Inormatika a informační a komunikační technologie Vyučovací předmět: Informatika Ročník: 1. ročník + kvinta chápe a používá základní termíny

Více

Datové sklady. Multidimenzionální modelování Modely datového skladu Návrh datového skladu v rámci návrhu IS/ICT. Vladimíra Zádová, KIN, EF, TUL

Datové sklady. Multidimenzionální modelování Modely datového skladu Návrh datového skladu v rámci návrhu IS/ICT. Vladimíra Zádová, KIN, EF, TUL Datové sklady Multidimenzionální modelování Modely datového skladu Návrh datového skladu v rámci návrhu IS/ICT Multidimenzionální modelování (Multi)dimenzionální modelování speciální technika určená pro

Více

Access. Tabulky. Vytvoření tabulky

Access. Tabulky. Vytvoření tabulky Access správa databáze (tabulky, relace, omezující podmínky, data...) uživatelské prostředí pro práci s databází (formuláře, sestavy, datové stránky, makra...) ukázková aplikace Northwind hlavní okno databáze

Více