Databázové systémy. Normálové formy + kandidátní klíče. 2.přednáška
|
|
- Michaela Konečná
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Databázové systémy Normálové formy + kandidátní klíče 2.přednáška
2 Struktura databází = struktura samotných relací První aspekt návrhu relační databáze 2 cíle: 1. Obsahový (odpovědi na otázky) 2. Minimalizace redundancí
3 Co je a co není redundance? Č. obj. Jméno prodejce Zaměstnán od Linka Firma Výrobek Ks 1 Nová A Kobe CX Nová A Alexo MD Nová A Tulo DS Míval P Kobe RC Míval P Juko FG Lubo V Hasa CV Bílá F Juko FG-78 20
4 Relace Výrobky na skladě Číslo výrobku Název výrobku Jednotková cena FX12 Zubní pasta Signal 25 DX34 Mýdlo Protex 15 FG22 Šampon HB Bříza 39 DX89 Lak na vlasy T. 79 Relace Objednávky Č.obj. Název výrobku Jednotková cena Množství Datum obj. 1 Mýdlo Protex Lak na vlasy T
5 Schopnosti databáze Závisí na úplnosti systému Závisí na struktuře systému
6 Základní princip Principy normalizace = nástroje, které řídí strukturu dat Tzn. specifikují pravidla pro strukturu dat
7 Bezztrátová dekompozice Relace propojujeme prostřednictvím propojení atributů při tvorbě normalizovaného datového modelu odstraňujeme redundance, přičemž rozdělujeme původní relace tak, aby je opětovně bylo možno spojit bez ztráty informace = bezztrátová dekompozice
8 Č.obj. Datum Dodat dne Firma Adresa Telefon AB Dolní AB Dolní Nenormalizovaná relace Řešení : Kod zak. Firma Adresa Telefon Relace Zákazník + Č.obj. Datum Dodat dne Kod zak. Relace Objednávky
9 Kandidátní (identifikační) klíče Z definice relace víme, že každý její člen (řádek) musí být jedinečný. Pro splnění této podmínky musí platit: U každé relace existuje určitá kombinace atributů, která jednoznačně identifikuje každý jednotlivý vektor souřadnic
10 Kandidátní klíč - pokračování Daná relace může mít víc než jeden kandidátní klíč KK (pak se jeden stanoví jako primární KK a ostatní jako náhradní KK) Jestliže mají dva vektory souřadnic stejnou hodnotu KK, pak reprezentují stejnou entitu Každá relace musí mít alespoň jeden KK Triviálním KK je množina všech atributů
11 Kandidátní klíč - pokračování Jednoduchý KK - skládá se z jediného atributu Složený KK - více atributů KK musí být neredukovatelný (jakákoliv podmnožina z KK již nezabezpečí jednoznačnou identifikaci)
12 Kandidátní klíč - pokračování Pokud je jediný KK příliš rozsáhlý, můžeme zvolit umělý KK s hodnotami vygenerovanými systémem Pozor: umělému KK nelze přikládat žádný jiný význam např. číslování atd.
13 Cíl normalizace Odstranění redundance v relaci Existuje 6 normálních forem: 1.NF 2.NF 3.NF Boyce/Coddova NF 4.NF 5.NF
14 První normální forma Relace je v 1.NF, pokud všechny její atributy jsou definovány nad skalárními obory hodnot. (každý atribut je dále nedělitelný)
15 První normální forma Jméno Obec Okres Kraj Petr Poupa Klatovy Klatovy Plzeňský Josef Pokorný Železná Ruda Klatovy Plzeňský Antonín Mokrý Zdice Beroun Středočeský Ladislav Lejbl Broumy Beroun Středočeský Jan Novák Beroun Beroun Středočeský Miroslav Růžička Hradec Králové Hradec Králové Hradec Králové Lucie Hesslerová Doksy Kladno Středočeský Jan Malý Doksy Česká Lípa Liberecký
16 První normální forma Jméno Příjmení Obec Okres Kraj Petr Poupa Klatovy Klatovy Plzeňský Josef Pokorný Železná Ruda Klatovy Plzeňský Antonín Mokrý Zdice Beroun Středočeský Ladislav Lejbl Broumy Beroun Středočeský Jan Novák Beroun Beroun Středočeský Miroslav Růžička Hradec Králové Hradec Králové Hradec Králové Lucie Hesslerová Doksy Kladno Středočeský Jan Malý Doksy Česká Lípa Liberecký
17 První normální forma ID zam. Příjmení Jméno Adresa 1 Novák Petr Luční 534, , Liberec 2 Vodičková Eva Nad lesem 78, , Praha 3 Vítek Vlastimil Potoční 15, , Brno 4 Lukeš Jaroslav Kubánská 235, Liberec ID zam. Příjmení Jméno Ulice Č.p. PSČ Město 1 Novák Petr Luční Liberec 2 Vodičková Eva Nad lesem Praha 3 Vítek Vlastimil Potoční Brno 4 Lukeš Jaroslav Kubánská Liberec
18 Opakovaná skupina hodnot Opakovaná skupina hodnot je typ neskalární hodnoty Tato relace není v 1.NF!!! Č. obj. Kód zákazníka Polož ka 1 Množst ví 1 Položk a 2 Množs tví 2 Položk a 3 Množs tví 3 Polož ka 4 Množs tví 4 1 2
19 Opakovaná skupina hodnot Č. obj. Kód zákazníka Polož ka 1 Množst ví 1 Položk a 2 Množs tví 2 Položk a 3 Množs tví 3 Polož ka 4 Množs tví Č. obj. Položka Množství Č. obj. kód zákazníka 1 +
20 2. normální forma Relace je v 2.NF, pokud je v 1.NF a navíc v relaci existuje atribut A k takový, že hodnoty všech ostatních atributů A i pro i k jsou funkčně závislé na hodnotách atributu A i. Hodnota atributu A i jednoznačně identifikuje popisovaný objekt Atribut A i nazýváme primární klíč Pokud primární klíč v tabulce přirozené neexistuje, můžeme ho do tabulky uměle doplnit (ID)
21 2. normální forma Relace je v 2.NF, pokud je v 1.NF a navíc všechny její atributy jsou závislé na celém kandidátním klíči Tato relace není v 2.NF!!! Název výrobku NV Jméno dodavatele JD Název kategorie NK Telefon dodavatele TD
22 2.NF pokračování Č. výrobku Název výrobku Kategorie Č. dodavatele Jméno dodavatele Telefon
23 2. normální forma Je relace v 2.NF? Jméno Příjmení Obec Okres Kraj Petr Poupa Klatovy Klatovy Plzeňský Josef Pokorný Železná Ruda Klatovy Plzeňský Antonín Mokrý Zdice Beroun Středočeský Ladislav Lejbl Broumy Beroun Středočeský Jan Novák Beroun Beroun Středočeský Miroslav Růžička Hradec Králové Hradec Králové Hradec Králové Lucie Hesslerová Doksy Kladno Středočeský Jan Malý Doksy Česká Lípa Liberecký
24 2. normální forma Není je třeba doplnit ID ID Jméno Příjmení Obec Okres Kraj 1 Petr Poupa Klatovy Klatovy Plzeňský 2 Josef Pokorný Železná Ruda Klatovy Plzeňský 3 Antonín Mokrý Zdice Beroun Středočeský 4 Ladislav Lejbl Broumy Beroun Středočeský 5 Jan Novák Beroun Beroun Středočeský 6 Miroslav Růžička Hradec Králové Hradec Králové Hradec Králové 7 Lucie Hesslerová Doksy Kladno Středočeský 8 Jan Malý Doksy Česká Lípa Liberecký
25 2.NF - pokračování Z předchozího příkladu vidíme, že je lépe nesnažit se vyjádřit více entit v jedné relaci. (menší redundance, možnost zavést nového dodavatele, aniž bychom museli objednat výrobek)
26 3. normální forma Relace je v 3.NF pokud je v 2.NF a navíc v databázi (soustavě tabulek) neexistuje atribut A k, jehož hodnoty by se daly funkčně odvodit z hodnot ostatních atributů. V databázi neexistují redundantní data.
27 3. normální forma Relace je v 3.NF pokud je v 2.NF a navíc všechny její neklíčové atributy jsou vzájemně nezávislé. Př.: Firma, kde z každý region má jednoho obchodního zástupce / prodejce Tato relace není v 3.NF!!! Č.obj. Firma Region příjemce Prodejce
28 3. normální forma Č.obj. Firma Region příjemce Prodejce Č. obj. Firma Region příjemce Region příjemce Prodejce +
29 3. normální forma Je relace v 3.NF? ID Jméno Příjmení Obec Okres Kraj 1 Petr Poupa Klatovy Klatovy Plzeňský 2 Josef Pokorný Železná Ruda Klatovy Plzeňský 3 Antonín Mokrý Zdice Beroun Středočeský 4 Ladislav Lejbl Broumy Beroun Středočeský 5 Jan Novák Beroun Beroun Středočeský 6 Miroslav Růžička Hradec Králové Hradec Králové Hradec Králové 7 Lucie Hesslerová Doksy Kladno Středočeský 8 Jan Malý Doksy Česká Lípa Liberecký
30 3. normální forma Nové tabulky + rozdělit ID Jméno Příjmení Obec 1 Petr Poupa 1 2 Josef Pokorný 2 3 Antonín Mokrý 3 4 Ladislav Lejbl 4 5 Jan Novák 5 6 Miroslav Růžička 6 7 Lucie Hesslerová 7 8 Jan Malý 8 ID_OBCE Jméno Okres 1 Klatovy KT 2 Železná Ruda KT 3 Antonín BE 4 Ladislav BE 5 Jan BE 6 Miroslav HK 7 Lucie KD 8 Jan CL ID_OKR Název Kraj KT Klatovy Plzeňský BE Beroun Středočeský HK Hradec Králové Královéhradecký KD Kladno Středočeský CL Česká Lípa Liberecký
31 Boyce/Coddova NF Jedná se o variaci 3.NF v případě, že relace obsahuje více kandidátních klíčů B/C NF lze aplikovat pouze při splnění následujících podmínek: Relace musí mít 2 nebo více KK Nejméně 2 z KK musí být složené KK se v některých atributech musí překrývat
32 B/C NF - pokračování B/C NF říká, že mezi KK nesmí být žádná funkční závislost Tato relace není v B/C NF!!! Č. dodavatele CD Jméno dodavatele JD Č. výrobku CV Množství M Jednotková cena JC
33 Př.B/C NF - pokračování Mezi CD a JD je funkční závislost, což je porušením pravidel B/C NF. Správný dat. model: Č. dodavatele CD Jméno dodavatele JD ČD Č. výrobku Množství Jedn. cena
34 4. normální forma 4.NF říká, že v jedné relaci se nesmí spojovat nezávislé opakované skupiny Vícehodnotové závislosti (tj. vzájemně nezávislé množiny atributů) musíme vyčlenit do samostatné relace Definice 4 NF: Relace je v 4NF, pokud je v B/C NF a navíc všechny vícehodnotové závislosti jsou zároveň funkčními závislostmi z KK
35 4 NF - příklad Název výrobku Jméno dodavatele Množství v jednotce Siesta ORION 8ks,16ks,32ks Nenormalizovaná relace!! Název výrobku Jméno dodavatele Množství v jednotce Siesta ORION 8ks Siesta ORION 16ks Siesta ORION 32ks Relace v B/C NF. Dvojici vícehodnotové závislosti představují: Název výrobku množství / jméno dodavatele
36 4.NF řešení příkladu Název výrobku SIESTA SIESTA SIESTA Název výrobku SIESTA STUD. PEČEŤ Množství v jednotce 8ks 16ks 32ks Jméno dodavatele ORION ORION Pozn.:4NF má smysl pouze v případě, když atributy mají více hodnot.
37 5. normální forma Týká se poměrně vzácného případu spojené závislosti: Spojená závislost vyjadřuje cyklické omezení: Pokud je Entita 1 spojena s Entitou 2, Entita 2 je spojena s Entitou 3 a Entita 3 je spojena zpětně s Entitou 1, pak všechny 3 entity musí být nutně součástí stejného vektoru hodnot.
38 5 NF - pokračování Př.: Dodavatel dodá Výrobek, Zákazník si objedná Výrobek a Dodavatel dodá něco Zákazníkovi, pak Dodavatel dodává Výrobek Zákazníkovi Dodavatel Výrobek Zákazník Tato relace není v 5 NF!!
39 5 NF - pokračování Řešením příkladu je rozložení spojené závislosti do tří samostatných relací: DODAVATEL, VÝROBEK VÝROBEK, ZÁKAZNÍK DODAVATEL, ZÁKAZNÍK
40 Shrnutí - NF Jedná se o strukturu databází z pohledu normalizace procesů Základní princip je odstranění redundance mechanismem bezztrátové dekompozice tzn. dělením relací bez jakékoli ztráty informací
41 Shrnutí - NF
42 Procvičení Klíč: (město, podnik) Město Podnik Artikl Písek Jitex Textil Písek Elektropřístroj Elektrické ovl. prvky Mladá Boleslav Škoda Automobily Mladá Boleslav Akuma Akumulátory
43 Procvičení Není ve 2.NF, neklíčový atribut musí být závislý na celém klíči Město Podnik Podnik Artikl Písek Písek Mladá Boleslav Mladá Boleslav Jitex Elektropřístroj Škoda Akuma Jitex Textil Elektropřístroj Elektrické ovl. prvky Škoda Automobily Akuma Akumulátory
44 Procvičení Klíč (Os.č.) Os. č. Jmén o Příjme ní Ulice Č.P. Město PSČ Funkce Plat 1 Petr Poupa Krátká 52 Jihlava CEO Josef Cejnar Slepá 1 Praha Senior Consultant 3 Jiří Mokrý Nová 48 Kladno Database Designer 4 Pavel Lejbl Stará 88 Pardubice Junior Developer 5 Petr Malý Uhelná 5 Beroun Junior Developer 6 Aleš Lex Hlavní 99 Beroun Senior Consultant
45 Procvičení Město PSČ Není v 3.NF všechny její neklíčové atributy jsou vzájemně nezávislé Os.č. Jmé no Příjme ní Ulice Č. P. PSČ Funkce Id. f. Jihlava Praha Kladno Pardubice Beroun Funkce Plat 1 Petr Poupa Krátká Josef Cejnar Slepá Jiří Mokrý Nová Pavel Lejbl Stará Petr Malý Uheln á Aleš Lex Hlavní CEO Senior Consultant 3 Database Designer 4 Junior Developer
46 Procvičení Klíče: (hodina, učitel), (hodina, místnost) Přednáška Učitel Místnost Hodina DATS Šrotýř K305 8:00 DATS Šrotýř K305 9:45 UITS Derbek K501 13:15
47 Procvičení Není v 3.BC formě, opakuje se jméno učitele Přednáška Učitel Přednáška Místnost Hodina DATS UITS Šrotýř Derbek DATS K305 8:00 DATS K305 9:45 UITS K501 13:15
48 Konec
Databáze I. Přednáška 3
Databáze I Přednáška 3 Normální formy relací normální formy relací definují určité vlastnosti relací, aby výsledná databáze měla dobré vlastnosti, např. omezena redundance dat snažíme se převést navržené
VíceDatabázové systémy. Cvičení 3
Databázové systémy Cvičení 3 Normální formy relací normální formy relací definují určité vlastnosti relací, aby výsledná databáze měla dobré vlastnosti, např. omezena redundance dat snažíme se převést
VíceObsah přednášky. Databázové systémy. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací. Normalizace relací
Obsah přednášky Databázové systémy Logický model databáze normalizace relací normální formy tabulek 0NF, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF, DNF denormalizace zápis tabulek relační algebra klasické operace
Více5. Formalizace návrhu databáze
5. Formalizace návrhu databáze 5.1. Úvod do teorie závislostí... 2 5.1.1. Funkční závislost... 2 5.1.2. Vícehodnotová závislost (multizávislost)... 7 5.1.3. Závislosti na spojení... 9 5.2. Využití teorie
VíceMateriál byl vytvořen v rámci projektu Nové výzvy, nové příležitosti, nová škola
Materiál byl vytvořen v rámci projektu Nové výzvy, nové příležitosti, nová škola Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Co je to databáze? Jaké
Více5. Formalizace návrhu databáze
5. Formalizace návrhu databáze 5.1. Úvod do teorie závislostí... 2 5.1.1. Funkční závislost... 2 5.1.2. Vícehodnotová závislost (multizávislost)... 7 5.1.3. Závislosti na spojení... 9 5.2. Využití teorie
VícePrimární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace
Téma 2.2 Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace Obecný postup: Každá tabulka databáze by měla obsahovat pole (případně sadu polí), které jednoznačně identifikuje každý
VíceÚvod do databázových systémů 10. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů 10. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2012 Opakování Univerzální
VíceKapitola 7: Návrh relačních databází. Nástrahy relačního návrhu. Příklad. Rozklad (dekompozice)
- 7.1 - Kapitola 7: Návrh relačních databází Nástrahy návrhu relačních databází Dekompozice (rozklad) Normalizace použitím funkčních závislostí Nástrahy relačního návrhu Návrh relačních databází vyžaduje
VíceDatabáze. Logický model DB. David Hoksza
Databáze Logický model DB David Hoksza http://siret.cz/hoksza Osnova Relační model dat Převod konceptuálního schématu do logického Funkční závislosti Normalizace schématu Cvičení převod do relačního modelu
VíceRelační datový model. Integritní omezení. Normální formy Návrh IS. funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti
Relační datový model Integritní omezení funkční závislosti multizávislosti inkluzní závislosti Normální formy Návrh IS Funkční závislosti funkční závislost elementární redundantní redukovaná částečná pokrytí
VíceÚvod do databázových systémů. Cvičení 12 Ing. Martin Zwierzyna
Úvod do databázových systémů Cvičení 12 Ing. Martin Zwierzyna Základní pojmy Redundance Stejná data jsou uložena v databázi na více místech, zbytečně se opakují Řešení: Minimalizace redundance Základní
VíceDatabázové systémy. Přednáška 1
Databázové systémy Přednáška 1 Vyučující Ing. Martin Šrotýř, Ph.D. K614 Místnost: K311 E-mail: srotyr@fd.cvut.cz Telefon: 2 2435 9532 Konzultační hodiny: Dle domluvy Databázové systémy 14DATS 3. semestr
VíceDatabázové systémy Tomáš Skopal
Databázové systémy Tomáš Skopal - relační model * funkční závislosti, odvozování * normální formy Osnova přednášky Armstrongova pravidla atributové a funkční uzávěry normální formy relačních schémat Armstrongova
VíceÚvod do databázových systémů
Úvod do databázových systémů Databáze je dnes velmi často skloňovaným slovem. Co se pod tímto termínem skrývá si vysvětlíme na několika následujících stranách a cvičeních. Databáze se využívají k ukládání
VíceStřední průmyslová škola Zlín
VY_32_INOVACE_33_01 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední
VíceDatabázové systémy. Ing. Radek Holý
Databázové systémy Ing. Radek Holý holy@cvut.cz Literatura: Skripta: Jeřábek, Kaliková, Krčál, Krčálová, Kalika: Databázové systémy pro dopravní aplikace Vydavatelství ČVUT, 09/2010 Co je relační databáze?
VíceDatabáze I. 4. přednáška. Helena Palovská
Databáze I 4. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Mapování ER modelu do relačního DB schématu Od 80. let 20. stol. znám algoritmus, implementován v CASE nástrojích Rutinní postup s volbami rozhodnutí
VíceDatabázové systémy. Datová integrita + základy relační algebry. 4.přednáška
Databázové systémy Datová integrita + základy relační algebry 4.přednáška Datová integrita Datová integrita = popisuje pravidla, pomocí nichž hotový db. systém zajistí, že skutečná fyzická data v něm uložená
VíceNORMALIZACE Část 2 1
NORMALIZACE Část 2 1 Úprava relačního schématu databáze NORMALIZACE Eliminaci aktualizačních anomálií zajišťujeme převedením relačního schématu do 3NF, resp. BCNF. (Normalizovat lze pomocí) DEKOMPOZICE
VíceNormální formy. Zdeněk Kouba
Normální formy Zdeněk Kouba Příklad špatného modelu Osob Cislo Prijmeni Cislo Kancelare Obec Ulice CP PSC Kraj Hejtman 1001 Novák 238 Liteň Hlavní 10 26727 Středočeský Rath 1001 Novák 238 Bystřice Benešova
Více4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu
4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu Když před desítkami let doktor E. F. Codd zavedl pojem relační databáze, pohlíželo se na tabulky jako na relace, se kterými se daly provádět různé operace.
VíceKapitola 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
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 12 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Univerzální relační
VíceMATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
Více4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze
4IT218 Databáze Osmá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Osmá přednáška Normalizace dat - dokončení Transakce v databázovém zpracování Program přednášek
VíceJiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08
Jiří Mašek BIVŠ Praha 2008 Procesvývoje IS Unifiedprocess(UP) Iterace vývoje Rysy CASE nástrojů Podpora metodických přístupů modelování Integrační mechanismy propojení modelů Podpora etap vývoje Generování
VíceNávrh databázového modelu
Návrh databázového modelu Informační a znalostní systémy 1 2 Konflikty 3 návrh musí pokrývat požadavky zadavatele návrhbyměl reflektovat i možné budoucí poslání návrh od shora dolů zdola nahoru Vývoj modelu
Více11. blok Normalizace. Studijní cíl
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
VíceUDBS 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
VíceRelační 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).
VíceTÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů
TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů Číslo otázky : 14. Otázka : Návrh struktury relační databáze, funkční závislosti. Obsah : 1. Návrh struktury
VíceMortalita chronických nemocí dolní části dýchacího ústrojí (J40 J47)
Mortalita chronických nemocí dolní části dýchacího ústrojí (J4 J47) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut
VíceMarketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)
Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 2. a 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká: 2. soustředění 16.1.2009
VíceKonceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013
Konceptuální modelování Pavel Tyl 21. 3. 2013 Vytváření IS Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání Jednotlivé fáze mezi sebou iterují Proč modelovat a analyzovat? Standardizované pracovní
VíceDatabázové systémy. Cvičení 2
Databázové systémy Cvičení 2 Matematické a databázové relace Matematická relace podmnožina kartézského součinu A = {X, Y}, B = {1,2,3} kartézský součin: A B A B = {(X,1),(X,2),(X,3),(Y,1),(Y,2),(Y,3)}
VíceHierarchický 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
VíceMortalita zhoubný novotvar hrtanu, průdušnice a průdušky (C32-C34)
Mortalita zhoubný novotvar hrtanu, průdušnice a průdušky (C32-C34) Zpracoval: Mortalita zhoubný novotvar hrtanu, průdušnice a průdušky (C32-C34): Shrnutí Definice: Počet zemřelých dle vybrané skupiny příčin
VíceMortalita - ostatní příčiny
Mortalita - ostatní příčiny Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity
VíceMarketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)
Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) 2. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Minulé soustředění úvod
Více8.2 Používání a tvorba databází
8.2 Používání a tvorba databází Slide 1 8.2.1 Základní pojmy z oblasti relačních databází Slide 2 Databáze ~ Evidence lidí peněz věcí... výběry, výpisy, početní úkony Slide 3 Pojmy tabulka, pole, záznam
VíceÚvod do databázových systémů 6. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů 6. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2012 Modelování databází [1]
VíceMortalita zhoubný novotvar žaludku (C16) kraj Vysočina
Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz
VíceDatabázové systémy. Vztahy a relace. 3.přednáška
Databázové systémy Vztahy a relace 3.přednáška Terminologie - vztahy Účastníci vztahu Stupeň vztahu počet relací účastnících se na vztahu Unární Binární Ternární Terminologie - vztahy Kardinalita vztahu
VíceDatabáze I. Přednáška 2
Databáze I Přednáška 2 Transformace E-R modelu do relačního modelu (speciality) zaměříme se na dva případy z předmětu Analýza a modelování dat reprezentace entitního podtypu hierarchie ISA reprezentace
VíceDatabázové systémy. Úvod do teorie normalizace. Vilém Vychodil
Databázové systémy Úvod do teorie normalizace Vilém Vychodil KMI/DATA1, Přednáška 12 Databázové systémy V. Vychodil (KMI/DATA1, Přednáška 12) Úvod do teorie normalizace Databázové systémy 1 / 10 Přednáška
VíceRegionální zpravodajství NZIS Celková mortalita kraj Vysočina Regionální zpravodajství NZIS
Celková mortalita kraj Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity
VíceKurz Databáze. Obsah. Návrh databáze E-R model. Datová analýza, tabulky a vazby. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.
Kurz Databáze Datová analýza, tabulky a vazby Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Obsah Návrh databáze, E-R model, normalizace. Datové typy, formáty a rozsahy dat. Vytváření tabulek, polí, konvence pojmenování.
VíceS 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
VíceJaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR):
Mezi příkazy pro manipulaci s daty (DML) patří : 1. SELECT 2. ALTER 3. DELETE 4. REVOKE Jaké vlastnosti má identifikující relace: 1. Je relace, která se využívá pouze v případě modelovaní odvozených entit
VíceObsah přednášky. Databázové systémy RDBMS. Fáze návrhu RDBMS. Coddových 12 pravidel. Coddových 12 pravidel
Obsah přednášky Databázové systémy Konceptuální model databáze Codd a návrh relační databáze fáze návrhu pojem konceptuální model základní pojmy entity, relace, atributy, IO kardinalita, 2 historie: RDBMS
VíceMortalita dopravní nehody (V01 V99)
Mortalita dopravní nehody (V1 V99) Zpracoval: Mortalita - dopravní nehody (V1 V99): Shrnutí Definice: Počet zemřelých dle vybrané skupiny příčin smrti je důležitým ukazatelem monitorující zdravotní stav
VíceMortalita zhoubný novotvar žaludku (C16)
Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16) Zpracoval: Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16): Shrnutí Definice: Počet zemřelých dle vybrané skupiny příčin smrti je důležitým ukazatelem monitorující zdravotní
VíceCENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY
str. 60 CENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY Ústecký Liberecký Královéhradecký Karlovarský Praha Plzeňský Středočeský Jihočeský Pardubický Jihomoravský Zlínský BYTOVÉ PROSTORY Praha 1 Praha 2 PRODEJ PRONÁJEM PRODEJ
VíceMortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G30, F00 F07)
Mortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G3, F F7) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky
VíceInformační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází
1 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Požadavky kreditového systému. Relační datový model, relace, atributy,
VíceMortalita dopravní nehody (V01 V99)
Mortalita dopravní nehody (V1 V99) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Evropská Institute unieof Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a
VíceMortalita onemocnění ledvin (N00 N29) kraj Vysočina
Mortalita onemocnění ledvin (N N29) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy
VíceRNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Katedra softwarového inženýrství Matematicko-Fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze
RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Katedra softwarového inženýrství Matematicko-Fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze 1 Konceptuální modelování 2 Vytvořte model pro reprezentaci
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 30.9.2016 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 104 076 66 396 170 472 103 996 19 957 123 953 151 8 368 Středočeský
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 31.3.2016 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 102 225 65 201 167 426 102 155 18 768 120 923 27 8 217 Středočeský 79
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 30.6.2016 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 103 070 66 147 169 217 102 997 19 878 122 875 72 8 325 Středočeský 81
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 31.12.2017 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 107 728 68 236 175 964 107 611 21 124 128 735 270 8 747 Středočeský
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 31.03.2019 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 110 612 70 857 181 469 110 493 20 781 131 274 26 8 825 Středočeský
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 30.6.2017 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 105 481 67 705 173 186 105 373 21 026 126 399 76 8 461 Středočeský 81
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 31.3.2017 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 104 029 66 831 170 860 103 957 19 682 123 639 31 8 364 Středočeský 80
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 31.03.2018 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 107 741 68 738 176 479 107 598 19 473 127 071 20 8 719 Středočeský
VícePřehled o počtu OSVČ
podle stavu k 31.12.2018 OSOBY SAMOSTATNĚ VÝDĚLEČNĚ ČINNÉ K r a j vykonávají platí zálohy na hlavní celkem hlavní celkem Hl. m. Praha 110 293 70 555 180 848 110 191 22 163 132 354 211 8 980 Středočeský
VíceMortalita - nehody (V01 X59)
Mortalita - nehody (V1 X59) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity
VíceRelace x vztah (relationship)
Relace x vztah (relationship) Peter Chen, Peter Pin-Shan (March 1976): "The Entity-Relationship Model Toward a Unified View of Data". ACM Transactions on Database Systems 1. E-R diagram v Chennově notaci
VícePraha - bytové prostory
Praha - bytové prostory Praha 1 Praha 2 Garsonka 3 750 000 13 000 2 770 000 12 000 Byt 2+1 6 900 000 19 000 4 100 000 15 000 Byt 3+1 10 100 000 21 000 5 200 000 16 000 Byt 4+1 11 500 000 35 000 7 000 000
VíceMortalita - nehody (V01 X59)
Mortalita - nehody (V1 X59) Zpracoval: Mortalita - nehody (V1 X59): Shrnutí Definice: Počet zemřelých dle vybrané skupiny příčin smrti je důležitým ukazatelem monitorující zdravotní stav obyvatel. Úmrtnost
VíceVěková struktura obyvatelstva
Věková struktura obyvatelstva Zpracoval: Věková struktura obyvatelstva Definice: Počet obyvatel podle pohlaví a pětiletých věkových skupin, podíl věkových skupin na celkovém počtu obyvatel (v %). Ukazatel
VíceMortalita onemocnění jater (K70 K77)
Mortalita onemocnění jater (K7 K77) Zpracoval: Shrnutí Definice: Počet zemřelých dle vybrané skupiny příčin smrti je důležitým ukazatelem monitorující zdravotní stav obyvatel. Úmrtnost v důsledku onemocnění
VíceModely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.
Modely datové Existují různé úrovně pohledu na data. Nejvyšší úroveň je úroveň, která zachycuje pouze vztahy a struktury dat samotných. Konceptuální model - E-R model. Další úrovní je logická úroveň Databázové
VíceDatabázový 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
VíceVysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta stavební Katedra městského inženýrství. aktivita A0705 Příprava faktografických údajů
aktivita A0705 Příprava faktografických údajů 1 1. Indikátory fyzické dostupnosti - údaje týkající se SLBD 2001 - údaje týkající se SLBD 1991 - údaje 2002-2006 2 Seznam atributů 2001,1991 1.Počet bytů
VícePrimární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče.
Primární a cizí klíč Kandidát primárního klíče (KPK) Je taková množina atributů, která splňuje podmínky: Unikátnosti Minimálnosti (neredukovatelnosti) Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina
VíceDatabáze 2013/2014. Konceptuální model DB. RNDr. David Hoksza, Ph.D.
Databáze 2013/2014 Konceptuální model DB RNDr. David Hoksza, Ph.D. http://siret.cz/hoksza Osnova Organizace Stručný úvod do DB a DB modelování Konceptuální modelování Cvičení - ER modelování Náplň přednášky
VíceNEZAMĚSTNANOST V PLZEŇSKÉM KRAJI PODLE MPSV K
NEZAMĚSTNANOST V PLZEŇSKÉM KRAJI PODLE MPSV K 31. 10. 2010 Míra registrované nezaměstnanosti v Plzeňském kraji v říjnu 2010 poklesla a k 31. 10. 2010 činila 7,13%. Oproti září 2010 došlo ke snížení o 0,17
Více1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1
1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější
VíceInovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky.
Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Projekt ESF OP VK reg.č. CZ.1.07/2.2.00/28.0209 Elektronické opory a e-learning pro obory výpočtového
VíceProvozní dokumentace. Seznam datových schránek. Datové soubory. Vytvořeno dne: 29. 4. 2013 Aktualizováno: 2.5.2013 Verze: 1.
Provozní dokumentace Seznam datových schránek Datové soubory Vytvořeno dne: 29. 4. 2013 Aktualizováno: 2.5.2013 Verze: 1.1 2013 MVČR Obsah Datové soubory s údaji držitelů datových schránek 1 Úvod...3 1.1
VíceZADÁVACÍ DOKUMENTACE Příloha č. 2 Specifikace částí veřejné zakázky. Poskytování služeb v oblasti praní a čištění prádla
ZADÁVACÍ DOKUMENTACE Příloha č. 2 Specifikace částí veřejné zakázky Poskytování služeb v oblasti praní a čištění prádla ZAŘÍZENÍ SLUŽEB PRO MINISTERSTVO VNITRA PŘÍSPĚVKOVÁ ORGANIZACE Příloha č.2 k ZD Specifikace
Více6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet
6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.
VíceÚřad práce v Plzni. Zpráva o situaci na trhu práce Plzeňský kraj. Únor 2010
Zpráva o situaci na trhu práce Plzeňský kraj Únor 2010 ÚP PM VEŘ, ved. OTP, 1.2.2006 K 28. 2. 2010 bylo v Plzeňském kraji evidováno celkem 28 869 uchazečů o zaměstnání, což je o 289 více než v minulém
VíceKMA/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
VíceLiga mladších žáků 2002-2003 skupina C
1. kolo 14. 09. 2013 sobota 6001. HC ČSOB Poj. Pardubice : HC Letci Letňany... :... 6002. TJ Bílí Tygři Liberec : HC Rebel Havl. Brod... :... 6003. BK Mladá Boleslav : HC Krkonoše... :... 6004. SC Kolín
VíceHIV / AIDS, Česká rep.,
HIV / AIDS, Česká rep., 1985 31.12.214 Celkový počet HIV pozitivních 2354 M 1973 (83,8 %) Ž 381 (16,2 %) Z TOHO AIDS 428 M 348 (81,3 %) Ž 8 (18,7 %) Úmrtí ve stadiu AIDS 228 M 185 (81,1 %) Ž 43 (18,9 %)
VíceKrajská pobočka Úřadu práce ČR v Královéhradeckém kraji. Měsíční statistická zpráva
Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Královéhradeckém kraji Měsíční statistická zpráva březen 2017 Zpracovala: Bc. Lucie Harcová http://portal.mpsv.cz/sz/stat/nz/mes Informace o nezaměstnanosti v Královéhradeckém
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 8 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Entita Entitní typ
VíceZáklady relačních databází, jejich využití v programování webu
Základy relačních databází, jejich využití v programování webu Co se v modulu dozvíte? Co je databáze a k čemu ji využít Relační databáze a jejich prvky Návrh a normalizace databáze SQL a základní dotazy
VíceKIV/ZIS cvičení 2. Martin Kryl
KIV/ZIS cvičení 2 Martin Kryl Příklad 1 Jednoduchá databáze 1. Vytvořte jednoduchou databázi, která bude obsahovat informace o studentech na vysoké škole. Každý student bude mít atributy id, jméno, příjmení,
VíceMortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G30, F00 F07)
Mortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G3, F F7) Zpracoval: Mortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G3, F F7): Shrnutí Definice: Počet zemřelých dle vybrané skupiny příčin smrti
VíceLiga mladších žáků 2000 skupina C
Liga mladších žáků 2000 skupina C 1. kolo 17. 09. 2011 sobota výsledek 6001. HC Slavia Praha : TJ SC Kolín... :... 6002. TJ Bílí Tygři Liberec : HC Kobra Praha... :... 6003. HC ČSOB Pojišťovna Pardubice
Více4. Napjatost v bodě tělesa
p04 1 4. Napjatost v bodě tělesa Předpokládejme, že bod C je nebezpečným bodem tělesa a pro zabránění vzniku mezních stavů je m.j. třeba zaručit, že napětí v tomto bodě nepřesáhne definované mezní hodnoty.
VíceQA0221 - Pokrytí gynekologickou preventivní prohlídkou
QA0221 - Pokrytí gynekologickou preventivní prohlídkou DOKUMENTACE K HODNOCENÍ UKAZATELE Obsah: 1. Base ukazatele... 2 2. Návrh ukazatele... 2 2.1. Identifikace a zařazení ukazatele dle vlastností... 2
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra informatiky Database Research Group Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz
VíceStrukturované metodologie
Strukturované metodologie Strukturovaný přístup aplikace má podobu hierarchie funkcí, která je realizována strukturovanými programy styl práce: AKCE OBJEKT Entitně relační model (ERA) alternativní názvy:
Více