DEDUKTIVNÍ PRAVIDLA V ANALÝZE A NÁVRHU DATABÁZOVÝCH APLIKACÍ
|
|
- Antonín Kovář
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 DEDUKTIVNÍ PRAVIDLA V ANALÝZE A NÁVRHU DATABÁZOVÝCH APLIKACÍ Zdeňka Telnarová Ostravská univerzita, Přírodovědecká fakulta, Katedra Informatiky a počítačů, 30.dubna 22, Ostrava 1, Zdenka.Telnarova@osu.cz Abstrakt Příspěvek je zaměřen na základní seznámení se s problematikou deduktivních databází, založených na deduktivních pravidlech. Je diskutován jak relační datový model, tak model objektový a u obou modelů je naznačen způsob implementace deduktivních pravidel. Příklady v relačním pojetí jsou zapsány v Datalogu, v objektovém pojetí v jazyku Chimera a týkají se odvozování dat z extenzionální databáze. Okrajově je rovněž zmíněna problematika integritních omezení. 1. Úvod Jedním ze základních paradigmat databázové technologie je tzv. datová nezávislost, která se odráží jak v nezávislosti dat na jejich fyzické implementaci, tak v nezávislosti dat na aplikacích, které s těmito daty manipulují. Deduktivní databáze, založené na deduktivních pravidlech, jsou dalším krokem k nezávislosti dat a to k nezávislosti znalostní. Pojem znalostní nezávislosti byl poprvé popsán Friesenem v roce 1994 a jeho podstata spočívá v tom, že znalost (odvoditelný fakt) není součástí programu (databázové aplikace), ale je součástí báze dat. 2. Deduktivní databáze Deduktivní databáze jsou založeny na podpoře teorie dokazování a jsou schopné dedukce dodatečných faktů z extenzionální databáze. Mají zabudovány specifikované deduktivní axiomy a pravidla dedukce. Deduktivní axiomy společně s integritními omezeními jsou obvykle označovány jako intenzionální databáze. Deduktivní databáze se tedy skládá ze dvou složek, extenzionální databáze (EDB) a intenzionální databáze (IDB). Vezmeme-li za základ relační datový model, deduktivní přístup rozšiřuje tento model (jak známo založený na jediném konstruktu, nazývaném databázová relace) tím, že využívá dvou typů relací. Základní relace jsou uloženy v databázi (EDB) a odpovídají relacím v relačním datovém modelu. Odvozené relace nemusí být uloženy v databázi. Jsou obvykle dočasné a uchovávají mezivýsledky operací. Deduktivní pravidla, která tyto relace odvozují, společně s integritními omezeními, jsou označována jako IDB. Jazyk SQL a obdobné jazyky založené na relační algebře a relačním kalkulu nemají dostatečnou vyjadřovací sílu a nejsou schopny vyjádřit uzávěr tranzitivních závislostí v relačním datovém modelu. Logická pravidla, využívající funkčních symbolů, mohou vyjádřit jakýkoliv výpočet tak, že může být zapsán v konvenčním programovacím jazyku. Dokonce logická pravidla bez funkčních symbolů (např. jazyk DATALOG) mají sílu vyjádřit výpočet větší než konvenční DQL (Data Query Language). 190
2 Deduktivní databáze, mohou být rozšířením relačních databází, ale rovněž se velmi efektivně dají kombinovat s databázemi objektovými. Extenzionální databází pak můžeme rozumět množinu objektů, intenzionální databází množinu deduktivních pravidel, které jsou implementovány jako metody tříd. 3. Deduktivní pravidlo Deduktivní pravidlo je výraz ve tvaru: Hlava Tělo kde Hlava je atomická formule a Tělo je libovolná formule. Každá proměnná v hlavě pravidla se musí vyskytovat rovněž v těle pravidla. Existují čtyři typy deduktivních pravidel dle toho, co je těmito pravidly definováno. Jedná se o pravidla definující třídy, pravidla definující pohledy, pravidla definující atributy a pravidla definující integritní omezení. K definování téhož konceptu je možno použít několik pravidel. Např. pro definování platu je možno použít následujících deduktivních pravidel: X.plat = inženýr(x), X.věk < 35 X.plat = inženýr(x), X.věk > =35 X.plat = manažér(x), skupina(y), Y in X.vedoucí X.plat = manažér(x), oddělení(y), Y in X.ředitel 3.1 Stratifikace Deduktivní pravidla mohou na sobě navzájem záviset různým způsobem, buď hierarchicky nebo rekurzivně. Tato závislost může být vyjádřena tvrzením, že koncepty odvoditelné na vyšší úrovni mohou výt vyhodnoceny pouze tehdy, pokud koncepty na nižší úrovni, na nichž jsou tyto koncepty vyšší úrovně závislé, již byly dříve vyhodnoceny. Každá úroveň je označována strata a celkové vytváření úrovní se nazývá stratifikace množiny pravidel. Tento proces musí být pečlivě kontrolován, pokud se v pravidlech objeví negace. Negativní literály v deklarativních výrazech nemohou produkovat žádná nová tvrzení, ale mohou pouze potvrdit nebo vyvrátit tvrzení vytvořená v průběhu vyhodnocení jejich pozitivních výskytů se stejnými proměnnými. Před vyhodnocením negace je třeba znát všechna pozitivní fakta, ze kterých může být vyjádřen závěr ve formě negace. Máme-li např. definována tvrzení kdo je koho potomkem, pak pouze jejich plný výčet umožňuje potvrdit či vyvrátit tvrzení kdo koho potomkem není. Stratifikace nemůže být dosaženo, pokud existuje odvozený koncept, který závisí jak rekurzivně, tak negativně na sobě samém. Množina pravidel obsahující takovýto rekurzivní cyklus, který zahrnuje negace, se nazývá nestratifikovatelná. Např. poslanec(x) not podnikatel(x) podnikatel(x) not poslanec(x) Obě pravidla je třeba umístit na stejnou úroveň, protože jsou rekurzivně závislá. Zároveň by však měla být umístěna do různých úrovní, protože jeden na druhém negativně závisí. Taková situace je označována jako logický paradox a musí jí být zabráněno. Další paradoxní situace může nastat, pokud k odvození konceptu je třeba vypočítat agregační funkci, jejímž 191
3 elementem je odvozovaný koncept. Stratifikovaná množina pravidel je pak množina pravidel, která vylučuje negační a agregační paradox. 3.2 Všeobecné principy dobře formovaných deduktivních pravidel Pravidla musí splňovat několik syntaktických a sémantických požadavků, aby mohla být vyhodnocena. Tyto požadavky lze shrnout do následujících bodů: - Pravidla musí být v omezeném rozsahu, tzn. všechny jejich proměnné musí být omezeny vhodnými formulemi. - Pravidla musí být bezpečná, tzn. všechny proměnné v hlavě pravidla se musí objevit minimálně v jedné pozitivní formuli v těle pravidla. - Pravidla s negativními formulemi musí být stratifikována, tzn. nesmí být rekurzivně použita v těle jiných pravidel tak, aby vytvářela cyklus rekurzivních pravidel, která vyvolávají negativní formuli. - Pravidla s termy musí být stratifikována, tzn. že nesmí být rekurzivně použity v těle ostatních pravidel tak, aby tvořila cyklus rekurzivních pravidel, které volají množinu termů. 4. Využití deduktivních pravidel pro odvozování dat Deduktivní pravidla mohou být rozdělena na pravidla pro odvozování dat a pravidla pro integritní omezení. Pravidla pro odvozování dat odvozují atributy, pohledy a odvozené třídy. Integritní omezení jsou chápána jako implicitní (fixní formát) nebo jako uživatel definovaná (generic format). Návrh deduktivních pravidel je iniciován v průběhu analýzy. Během návrh může být objeveno mnoho dalších požadavků. Návrhář může definovat všechna odvozená data, která obohatí znalosti podporované systémem a odhalí všechny zdroje kontrol konzistence, které mohou být formulovány jako integritní omezení. Velkou výhodou deduktivních pravidel je jejich deklarativnost. Deklarativnost umožňuje popis znalostí, které nevyžadují žádné procedurální detaily a tudíž je naprosto nezávislý popis pravidel od jejich implementace. Na druhé straně z toho vyplývají i omezení v nemožnosti vyjádřit procedurální rysy, které jsou někdy zapotřebí. Jsou-li deduktivní pravidla pro odvozování dat transformována do aktivních pravidel, dochází k tzv. materializaci dat. V takovém případě jsou odvozená data extenzionálně uložena v databázi. Jazyky pro definování pravidel (Prolog nebo Datalog) jsou používány v kontextu relačních databází. V případě použití objektově orientovaných databází, objektová reprezentace vede k různým stylům pravidel. Proměnné odkazují na objekty spíše než na hodnoty a přístup k jednotlivých hodnotám atributů se realizuje prostřednictvím tečkové notace. 4.1 Příklady implementace v jazyku Chimera Odvozování tříd Využitím deduktivních pravidel lze odvodit další třídy, jejichž populace závisí na hodnotě nějakého atributu definované supertřídy. Populace mohou být odvozeny pouze pro subtřídy pomocí pravidel, která jsou definována v supertřídách. 192
4 Např. Define implementation for Zaměstnanec Population Zaměstnanec(X) Osoba(X), X.Profese = zaměstnanec Tímto způsobem lze odvodit třídu Zaměstnanec ze supertřídy Osoba, použitím deduktivního pravidla. Jestliže Osoba změní profesi - zaměstnanec, musí být automaticky vyňata z třídy Zaměstnanec Odvozování pohledů Pohledy jsou chápány jako virtuální objekty, které vzniknou vyhodnocením dotazu a tím usnadňují tvorbu aplikace. K pohledům lze nastavit individuální přístup pro aplikace, což umožňuje vytvářet mechanizmus ochran. Data jsou vybírána z více tříd a k těmto datům je nastaven selektivní přístup. Např. Define view Manželé(Manžel:Osoba, Manželka:Osoba) Manželé(X,Y) X.Manžel = Y, X.Sex = žena Odvozování atributů Jednou z důležitých aplikací deduktivních pravidel je výpočet odvozených atributů, tj. takových atributů, jejichž hodnota může být odvozena z hodnot jiných atributů. Návrhář by měl odpovědět na následující otázku: Existují nějaké atributy, jejichž hodnoty mohou být odvozeny? Příklad odvozeného atributu by mohl být následující: Mějme atribut Datum_narození u třídy Osoba. Z atributu_datum narození odvoďme atribut Věk. Define object class Osoba with Attributes Datum_narození:date, Věk:integer derived Define external formula casttověk(in D:date, out A:integer) Define implementation for Osoba with Attributes Self.Věk = I integer(i), casttověk(self.datum_narození, I) Speciální pozornost je třeba věnovat rekurzívním atributům. Nejjednodušší a nejpoužívanější forma rekurze je tranzitivní uzávěr binárního vztahu.. Vztah je modelován tak, že typ atributu objektu odkazuje zpět na tento objekt. Tento typ vztahu bývá nazýván kruhovým vztahem. 193
5 Mějme následující fragment schématu databáze: Define object class Osoba with Attributes Děti: set-of(osoba), Rodiče:set-of(Osoba), derived, Sourozenci:set-of(Osoba), derived, Předci:set-of(Osoba), derived Využitím deduktivních pravidel můžeme navrhnout odvozené rekurzivní atributy Rodiče, Sourozenci, Předci a Bratranci např. následujícím způsobem: Define implementation for Osoba with Attributes X in Self.Rodiče Osoba(X), Self in X.Děti; X in Self.Sourozenci Osoba(X), X.Rodiče in Self.Rodiče, X!= Self; X in Self.Předci Osoba(X), X in Self.Rodiče; X in Self.Předci Osoba(X), X in Self.Rodiče.Předci) Za odvozené atributy budeme považovat atributy označené derived, které jsou odvozeny na základě deduktivního pravidla, které může být rekurzivní. 4.2 Srovnání relačního a objektového pojetí Relační pojetí faktů Fakta v deduktivně relační technologii jsou reprezentována relacemi, které jsou chápány jako atomické formule (logická reprezentace znalostí). Např. Osoba(Jméno, Adresa, Pohlaví) Rodič(Jméno_rodiče, Jméno_dítěte) Partner(Jméno_manžela, Jméno_manželky) Objektové pojetí faktů Fakta jsou v deduktivně objektové technologie reprezentována jako třídy objektů (rámcová frame- reprezentace znalostí). Např. Object Osoba s atributy Jméno:string Adresa:string Sex:string Dítě: set-of osoba Partner: osoba Deduktivními pravidly můžeme odvozovat pohledy. Pohledy jsou podobné relacím, ale jejich n-tice nejsou uloženy v databázi. Mohou se vypočítat pomocí dotazovacího jazyka nebo deduktivních pravidel. V objektovém pohledu deduktivní pravidla mohou odvozovat pohledy nebo atributy. 194
6 4.2.3 Pohledy pro relační styl Matka(Jméno_rodiče, Jméno_dítěte) Sestra(Jméno_rodiče, Jméno_dítěte) Předek(Jméno_předka, Jméno_potomka) Matka(X,Y) Rodič(X,Y), Osoba(X,-,žena) Matka je Rodič, žena Sestra(X,Y) Rodič(Z,X), Rodič(Z,Y), Osoba(X,-,žena) Sestra je žena, která má stejné Rodiče jako Osoba Y Předek(X,Y) Rodič(X,Y) Předek je Rodič Předek(X,Y) Rodič(X,Y), Předek(X,Y) Předek je Rodič Předka Odvozené atributy pro objektový styl Rodič: set-of(osoba) Matka:Osoba Sestra: set-of(osoba) Předek:set-of(Osoba) X in Y.Rodič Osoba(X), Osoba(Y), Y in X.Dítě X je Rodičem Y, jestliže X ay jsou Osoby a zároveň Y je Dítětem X X in Y.Matka Osoba(X), Osoba(Y), X in Y.Rodič, X.Sex= žena X je Matkou Y, jestliže X a Y jsou Osoby, X je Rodičem Y a zároveň X je žena X in Y.Sestra Osoba(X), Osoba(Y), Osoba(Z), Z in Y.Rodič, Z in X.Rodič, X.Sex = žena X je Sestrou Z, jestliže existuje Osoba Z, která je Rodičem X i Y a zároveň X je žena X in Y.Předek Osoba(X), Osoba(Y), X in Y.Rodič X in Y.Předek Osoba(X), Osoba(Y), X in Y.Rodič.Předek Tímto způsobem je vyjádřena rekurze. X je Předkem Y, je-li jeho Rodičem. X je Předkem Y, jeli Rodičem Předka. Na tomto příkladu je ukázáno, jak může být deduktivních pravidel použito k vyjádření inverzních vztahů (rodič, dítě). Nejfrekventovanější použití rekurzívních pravidel je pro vyjádření tranzitivního uzávěru binárních vztahů. V uvedeném případě pohled Předek definujeme jako tranzitivní uzávěr relace(třídy) Rodič. Tranzitivní uzávěr vyžaduje dvě pravidla, startovací pravidlo (nerekurzivní) - zabezpečující bázi rekurze a rekurzivní pravidlozabezpečující indukci. Objektový styl se vyhne zavádění existenčně kvantifikované proměnné Z (v relačním stylu) vyjádřením cesty, která kombinuje atributy Rodič a Předek (Y.Rodič.Předek). 5. Využití deduktivních pravidel pro definování integritních omezení Integritní omezení jsou vyjadřována pomocí deduktivních pravidel, přičemž databázi vyhovuje dané integritní omezení, je-li hodnota pravidla false. Databáze není konzistentní, je-li hodnota deduktivního pravidla true. Integritní omezení je výraz ve tvaru: 195
7 kde formule se skládá z relací resp. tříd Integritní_omezení_jméno formule, Integritní omezení můžeme rozdělit na omezení bezprostřední a omezení s odloženým vyhodnocením. Kontrola omezení s odloženým vyhodnocením je prováděna po ukončení transakce, tzn. nejdříve je provedena celá transakce (např. aktualizace dat) a pak je kontrolována integrita dat. U bezprostřední kontroly je kontrola provedena po každé specifické operaci (nazývané řádek transakce). V obou případech, sémantika kontroly omezení je stejná. Jestliže po výpočtu příslušného deduktivního pravidla dojde k produkci hodnot do hlavy pravidla, tyto hodnoty jsou chápány jako nepovolená data a transakce je zrušena. Operace, které byly transakcí provedeny, jsou zrušeny a databáze je uvedena do stavu před započetím transakce. 5.1 Vestavěná a generická integritní omezení Další možné členění integritních omezení je na IO vestavěná (ve fixním formátu, implicitní, build in) a IO generická Vestavěná IO Lze rozlišovat následující vestavěná integritní omezení: - Not Null atributy jsou atributy, které musí být známy, tzn. nesmí nabývat hodnoty Null - Primary key je kolekce atributů, které jednoznačně identifikují každou instanci třídy - Unikátní atribut je kolekce atributů, jejichž hodnota je unikátní pro každou instanci třídy - Kardinalita je integritní omezení, které určuje počet objektů, které mohou být asociovány ve vztahu. - Referenční integrita je omezení binárního vztahu v tom smyslu, že jedna třída je označena jako tzv. odkazující a druhá jako tzv. odkazovaná. Pro odkazovanou třídu to znamená, že nemůže v rámci této třídy existovat objekt, který by nevstupoval do vztahu s objektem třídy odkazující. Standardní způsoby zachování referenční integrity jsou Restrict a Cascade Generické integritní omezení Konvenční databázové systémy podporují výše uvedená integritní omezení, která jsou rovněž nazývána integritní omezení ve fixním formátu. Existují i další integritní omezení v tzn. generickém formátu, která závisejí na specifikované aplikační doméně. Tato omezení mohou být podporována v jejich plné obecnosti pouze novými generacemi databázových systémů. Dynamika generických integritních omezení - Statická omezení mohou být vyhodnocena v jednoduchém stavu databáze, tzv. v kontextu objektů a vztahů. Tato omezení dále můžeme rozdělit na omezení bezprostřední a s odloženým vyhodnocením (viz výše). - Dynamická omezení srovnávají dva stavy databáze, nazývané inicializační a koncový stav a jsou navrhována pro monitorování změn stavů. Rovněž dynamické omezení můžeme rozdělit na s bezprostřední a odloženým vyhodnocení. Rozsah generických integritních omezení 196
8 - Omezení, definovaná v kontextu specifikovaných tříd, jsou nazývána cílená omezení. Jedná se o predikát, který dohlíží na stav individuálních cílových objektů a poskytuje pro každý cílový objekt specifickou pravdivostní hodnotu. Predikát může taky odkazovat na ostatní objekty, které jsou spojeny vztahem s cílovým objektem. Např. Zaměstnanec jde do důchodu, pokud má věk větší než 60 let nebo má odpracováno více než 35 let. - Všechna ostatní omezení jsou nazývána necílená omezení. Např. Student musí udělat zkoušky Kurzů, které navštěvuje. 6. Závěr Analýza, návrh a implementace informačních systémů je složitý proces, realizovaný formou týmové práce. Informační systém je vysoce kreativní produkt, při jehož tvorbě, jako u všech tvůrčích procesů, hraje velkou roli lidská invence. Je v podstatě nemožné vytvořit informační systém, který by splňoval veškeré požadavky a neměl žádná úskalí a chyby. Uvedená skutečnost je důvodem toho, že již řadu let existuje snaha o vytvoření systematických metod a technik, které by činnosti spojené s tvorbou IS usnadnily a byly návodem pro jejich tvůrce. V devadesátých letech vznikly metodologie, které vycházejí z objektové orientace, a které charakterizuje společný přístup zaměřený na tzv. objektový a dynamický model. V posledních letech jsme svědky propojování objektových přístupů s přístupy deduktivními, které již prošly svým vývojem v souvislosti s možnými rozšířeními relačních databázových technologií. Základní ideou deduktivních databází je rozšíření expresivity databázových jazyků se současným zachováním jejich deklarativnosti. Zajímavý problém v této souvislosti je, jaké vzory chování lze dedukovat z celkem jednoduchých informací uložených v databázi. Zavedení deduktivních pravidel přináší dvě základní výhody. Jsou jimi nové prostředky pro zachování integrity dat a možnost odvozování nových dat (hlavně využitím rekurzivních pravidel). Spojení objektových a deduktivních přístupů v procesu tvorby informačního systému se jeví v mnoha ohledech přínosné a je dalším příspěvkem k nezávislosti dat. Literatura: 1. G. Wagner:Foundations of Knowledge Systems with Applications to Databases and Agents, Kluwer Academic Publishers, S. Ceri, P. Fraternali: Designing Database Applications with Objects and Rules, Addison- Wesley, C. Zaniolo, S. Ceri, Ch. Faloutsos, R.T. Snodgrass, V.S. Subrahmanian, R. Zicari: Advanced Database Systems, Morgan Kaufmann Publishers, Inc., Z.Telnarová: Metodická doporučení k integraci deduktivních pravidel do analýzy a návrhu IS s databází, Ostravská univerzita,
Ostravská univerzita, Přírodovědecká fakulta, 30. dubna 22, Ostrava,
MODELOVÁNÍ ZNALOSTÍ Zdeňka Telnarová Ostravská univerzita, Přírodovědecká fakulta, 30. dubna 22, Ostrava, Zdenka.Telnarova@osu.cz Abstrakt Příspěvek se věnuje modelování znalostí v konkrétním prostředí
Databázové systémy. * relační kalkuly. Tomáš Skopal. - relační model
Databázové systémy Tomáš Skopal - relační model * relační kalkuly Osnova přednášky relační kalkuly doménový n-ticový Relační kalkuly využití aparátu predikátové logiky 1. řádu pro dotazování rozšíření
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
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
Návrh 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
Deskripční logika. Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157
Deskripční logika Petr Křemen FEL ČVUT Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157 Co nás čeká 1 Základy deskripční logiky 2 Jazyk ALC Syntax a sémantika 3 Cyklické a acyklické TBOXy Petr Křemen
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,
Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka
Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce
OBJECT DEFINITION LANGUAGE. Jonáš Klimeš NDBI001 Dotazovací Jazyky I 2013
OBJECT DEFINITION LANGUAGE Jonáš Klimeš NDBI001 Dotazovací Jazyky I 2013 ODL a OQL ODL Objektové Object Definition Language popis objektového schéma SQL DDL Relační Data Definition Language příkazy CREATE,
Objektově orientované databáze. Miroslav Beneš
Objektově orientované databáze Miroslav Beneš Obsah přednášky Motivace Vlastnosti databázových systémů Logické datové modely Nevýhody modelů založených na záznamech Co potřebujeme modelovat? Identifikace
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
A5M33IZS Informační a znalostní systémy. O čem předmět bude? Úvod do problematiky databázových systémů
A5M33IZS Informační a znalostní systémy O čem předmět bude? Úvod do problematiky databázových systémů Co se dozvíte? Návrh datových struktur (modelování relačních dat) Relační modelování úlohy z oblasti
Objektově relační databáze a ORACLE 8
Objektově relační databáze a ORACLE 8 Ludmila Kalužová VŠB - TU Ostrava, Ekonomická fakulta, Katedra informatiky v ekonomice, Sokolská 33, 701 21 Ostrava 1 Abstrakt V současné době existuje velký počet
Databáze. 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
4. Relační model dat. 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...
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
Ontologie. Otakar Trunda
Ontologie Otakar Trunda Definice Mnoho různých definic: Formální specifikace sdílené konceptualizace Hierarchicky strukturovaná množina termínů popisujících určitou věcnou oblast Strukturovaná slovní zásoba
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...
Logika a logické programování
Logika a logické programování témata ke zkoušce Poslední aktualizace: 16. prosince 2009 Zkouška je písemná, skládá se obvykle ze sedmi otázek (může být více nebo méně, podle náročnosti otázek), z toho
Matematická logika. Miroslav Kolařík
Matematická logika přednáška desátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. Obsah 1 Úvod do modální logiky 2 Logické programování a Prolog 3
DBS Konceptuální modelování
DBS Konceptuální modelování Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze Michal.Valenta@fit.cvut.cz c Michal Valenta, 2010 BIVŠ DBS I, ZS 2010/11 https://users.fit.cvut.cz/
DEDUKTIVNÍ DATABÁZE (DISTANČNÍ VÝUKOVÁ OPORA)
UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY Přírodovědecká fakulta DEDUKTIVNÍ DATABÁZE (DISTANČNÍ VÝUKOVÁ OPORA) Zdeňka Telnarová 2003 Ostravská univerzita 1 Úvod... 4 2 Teoretická východiska deduktivních databází...
Databázové systémy. - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy. Tomáš Skopal
Databázové systémy - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy Tomáš Skopal Osnova přednášky definice dat definice (schémat) tabulek a integritních omezení CREATE TABLE změna definice schématu ALTER TABLE
Databázové 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?
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
Databázové 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
Dolování v objektových datech. Ivana Rudolfová
Dolování v objektových datech Ivana Rudolfová Relační databáze - nevýhody První normální forma neumožňuje vyjádřit vztahy A je podtypem B nebo vytvořit struktury typu pole nebo množiny SQL omezení omezený
Kapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény
- 6.1 - Omezení domény Referenční integrita Aserce Spouštěče (Triggers) Funkční závislosti Kapitola 6: Omezení integrity Omezení domény Omezení integrity zabraňují poškození databáze; zajišťují, že autorizované
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
Úvod 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]
Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1
Negativní informace Petr Štěpánek S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze 2009 Logické programování 15 1 Negace jako neúspěch Motivace: Tvrzení p (atomická formule) neplatí, jestliže nelze odvodit
ZÁKLADY LOGIKY A METODOLOGIE
ZÁKLADY LOGIKY A METODOLOGIE Metodický list č. 1 Téma: Předmět logiky a metodologie, základy logiky a formalizace. Toto téma lze rozdělit do tří základních tématických oblastí: 1) Předmět logiky a metodologie
Logika pro sémantický web
ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ Logika pro sémantický web Martin Žáček PROČ BALÍČEK? 1. balíček Formální logické systémy
Databázové systémy Cvičení 5.2
Databázové systémy Cvičení 5.2 SQL jako jazyk pro definici dat Detaily zápisu integritních omezení tabulek Integritní omezení tabulek kromě integritních omezení sloupců lze zadat integritní omezení jako
Analýza a modelování dat. Přednáška 5
Analýza a modelování dat Přednáška 5 Objektově orientované databáze Relační databáze data uložena v logicky provázaných tabulkách přes cizí klíče výhoda jednoduchost, intuitivnost, naplnění myšlenky oddělení
2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model
2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model Úvod Databázový model souhrn prostředků, pojmů a metod, jak na logické úrovni popsat data a jejich strukturu výsledkem je databázové schéma. Databázové
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)
Úvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování 4 fáze vytváření
Relace 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
Prolog PROgramming in LOGic část predikátové logiky prvního řádu rozvoj začíná po roce 1970 Robert Kowalski teoretické základy Alain Colmerauer, David
Úvod do Prologu Prolog PROgramming in LOGic část predikátové logiky prvního řádu rozvoj začíná po roce 1970 Robert Kowalski teoretické základy Alain Colmerauer, David Warren (Warren Abstract Machine) implementace
Databázové systémy úvod
Databázové systémy úvod Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2011 BI-DBS, ZS 2011/12 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/ Michal
Databáze I. 5. přednáška. Helena Palovská
Databáze I 5. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz SQL jazyk definice dat - - DDL (data definition language) Základní databáze, schemata, tabulky, indexy, constraints, views DATA Databáze/schéma
Relační databázový model. Vladimíra Zádová, KIN, EF, TUL- DBS
Relační databázový model Databázové (datové) modely základní dělení klasické databázové modely relační databázový model relační databázový model Základní konstrukt - relace relace, schéma relace atribut,
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
MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ
MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ 1) PROGRAM, ZDROJOVÝ KÓD, PŘEKLAD PROGRAMU 3 2) HISTORIE TVORBY PROGRAMŮ 3 3) SYNTAXE A SÉMANTIKA 3 4) SPECIFIKACE
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
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
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
Databázové systémy trocha teorie
Databázové systémy trocha teorie Základní pojmy Historie vývoje zpracování dat: 50. Léta vše v programu nevýhody poměrně jasné Aplikace1 alg.1 Aplikace2 alg.2 typy1 data1 typy2 data2 vytvoření systémů
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
Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.
3 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.
Databázové 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
Databáze I. Přednáška 4
Databáze I Přednáška 4 Definice dat v SQL Definice tabulek CREATE TABLE jméno_tab (jm_atributu typ [integr. omez.], jm_atributu typ [integr. omez.], ); integritní omezení lze dodefinovat později Definice
A5M33IZS Informační a znalostní systémy. Relační databázová technologie
A5M33IZS Informační a znalostní systémy Relační databázová technologie Přechod z konceptuálního na logický model Entitní typ tabulka Atribut entitního typu sloupec tabulky Vztah: vazba 1:1 a 1:N: Vztah
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
Výroková logika - opakování
- opakování ormální zavedení Výroková formule: Máme neprázdnou nejvýše spočetnou množinu A výrokových proměnných. 1. Každá proměnná je výroková formule 2. Když α, β jsou formule, potom ( α), (α β), (α
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
Aplikace s odvozováním nad ontologiemi
Aplikace s odvozováním nad ontologiemi Doc. Ing. Vojtěch Svátek, Dr. Zimní semestr 2012 http://nb.vse.cz/~svatek/rzzw.html Přehled Odvozování v medicíně Odvozování ve stavebnictví Odvozování v Linked Data
Databázové systémy BIK-DBS
Databázové systémy BIK-DBS Ing. Ivan Halaška katedra softwarového inženýrství ČVUT FIT Thákurova 9, m.č. T9:311 ivan.halaska@fit.cvut.cz Kapitola Relační model dat 1 3. Relační model dat (Codd 1970) Formální
Obsah 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
UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY. Přírodovědecká fakulta RELAČNÍ DATABÁZE (DISTANČNÍ VÝUKOVÁ OPORA) Zdeňka Telnarová. Aktualizovaná verze 2006
UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY Přírodovědecká fakulta RELAČNÍ DATABÁZE (DISTANČNÍ VÝUKOVÁ OPORA) Zdeňka Telnarová Aktualizovaná verze 2006 Ostravská univerzita OBSAH 1 Modul 1... 6 1.1 Relační datový
Primární 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
Databáze 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
Výroková a predikátová logika - V
Výroková a predikátová logika - V Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2015/2016 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - V ZS 2015/2016 1 / 21 Dokazovací systémy VL Hilbertovský kalkul Hilbertovský
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).
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,
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
7.3 Diagramy tříd - základy
7.3 Diagramy tříd - základy - popisuje typy objektů a statické vztahy mezi nimi Objednávka -datumpřijetí -předplacena -číslo -cena +vyřiď() +uzavři() {if Objednávka.zákazník.charakteristika = 'nejistý'
Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů
Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Otázka č. 1 Datový model 1. Správně navržený ERD model dle zadání max. 40 bodů teoretické znalosti konceptuálního modelování správné
Booleovská algebra. Booleovské binární a unární funkce. Základní zákony.
Booleovská algebra. Booleovské binární a unární funkce. Základní zákony. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz
Matematická logika. Miroslav Kolařík
Matematická logika přednáška šestá Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní matematika
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,
Výroková a predikátová logika - VI
Výroková a predikátová logika - VI Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2017/2018 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - VI ZS 2017/2018 1 / 24 Predikátová logika Úvod Predikátová logika Zabývá
postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy
Formální systémy (výrokové) logiky postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy cíl: získat formální teorii jako souhrn dokazatelných
EXTRAKT z mezinárodní normy
EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním ICS 03.220.01; 35.240.60 materiálem o normě. Inteligentní dopravní systémy Požadavky na ITS centrální datové
Úvod 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
7.3 Diagramy tříd - základy
7.3 Diagramy tříd - základy - popisuje typy objektů a statické vztahy mezi nimi Objednávka -datumpřijetí -předplacena -číslo -cena +vyřiď() +uzavři() {if Objednávka.zákazník.charakteristika = 'nejistý'
Formální systém výrokové logiky
Formální systém výrokové logiky 1.Jazyk výrokové logiky Nechť P = {p,q,r, } je neprázdná množina symbolů, které nazýváme prvotní formule. Symboly jazyka L P výrokové logiky jsou : a) prvky množiny P, b)
Modely Herbrandovské interpretace
Modely Herbrandovské interpretace Petr Štěpánek S využitím materialu Krysztofa R. Apta 2006 Logické programování 8 1 Uvedli jsme termové interpretace a termové modely pro logické programy a také nejmenší
Programovací jazyky. imperativní (procedurální) neimperativní (neprocedurální) assembler (jazyk symbolických instrukcí)
Programovací jazyky Programovací jazyky nižší assembler (jazyk symbolických instrukcí) vyšší imperativní (procedurální) Pascal, C/C++, Java, Basic, Python, php neimperativní (neprocedurální) Lisp, Prolog
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
Michal Krátký. Úvod do programovacích jazyků (Java), 2006/2007
Úvod do programovacích jazyků (Java) Michal Krátký 1 Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Úvod do programovacích jazyků (Java), 2006/2007 c 2006 Michal Krátký Úvod do programovacích jazyků
Výroková a predikátová logika - III
Výroková a predikátová logika - III Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2017/2018 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - III ZS 2017/2018 1 / 16 2-SAT 2-SAT Výrok je v k-cnf, je-li v CNF a
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
Výroková logika. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek
Výroková logika Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Teoretická informatika strana 2 Opakování z minulé přednášky Co je to formalismus a co je jeho cílem? Formulujte Russelův paradox
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
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
UML. Unified Modeling Language. Součásti UML
UML Unified Modeling Language 1995 počátek 1997 verze 1.0 leden dnes verze 2.0 (vývoj stále nedokončen) Standardní notace OMG podpora velkých firem (Microsoft, IBM, Oracle, HP ) popisuje struktury popisuje
10. blok Logický návrh databáze
10. blok Logický návrh databáze Studijní cíl Tento blok je věnován převodu konceptuálního návrhu databáze na návrh logický. Blok se věnuje tvorbě tabulek na základě entit z konceptuálního modelu a dále
RELAČNÍ DATABÁZE. Cíl:
Cíl: Cílem tohoto předmětu je získat praktické znalosti a dovednosti v oblasti relačních databází, jakož i seznámit se s novými trendy v objektově relačních a objektových databázích. Podstatná část je
Úvod do programovacích jazyků (Java)
Úvod do programovacích jazyků (Java) Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Úvod do programovacích jazyků (Java), 2007/2008 c 2006 2008 Michal Krátký Úvod do programovacích
Tvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů Michal Krátký 1 1 Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2005/2006 c 2006 Michal Krátký Tvorba informačních systémů 1/35 Konceptuální
GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 4
UNIVERZITA TOMÁŠE BATI VE ZLÍNĚ FAKULTA APLIKOVANÉ INFORMATIKY GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 4 Lubomír Vašek Zlín 2013 Tento studijní materiál vznikl za finanční podpory Evropského sociálního fondu (ESF)
Nepravidlové a hybridní znalostní systémy
Nepravidlové a hybridní znalostní systémy 7. 14. listopadu 2017 _ 3-1 Nepravidlové reprezentace znalostí K nepravidlovým reprezentačním technikám patří: rozhodovací stromy rámce sémantické sítě Petriho
Transformace konceptuálního modelu na relační
Transformace konceptuálního modelu na relační Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2016 BI-DBS, LS 2015/16
Diagramy tříd - základy
Diagramy tříd - základy - popisuje typy objektů a statické vztahy mezi nimi Objednávka Zákazník -datumpřijetí -předplacena -číslo -cena +vyřiď() +uzavři() {if Objednávka.zákazník.charakteristika = 'nejistý'
Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS
Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní
Data v informačních systémech
Informatika 2 Data v informačních systémech EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz tel.: 48 535 2442 Konzultace: pondělí 10 30-11
Tvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2006/2007 c 2006 2008 Michal Krátký Tvorba informačních systémů 1/17 Úvod XML
Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Informační systémy ve zdravotnictví 6. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2014 Opakování Relace