2 Konceptuální modelování a návrh databáze

Transkript

1 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2.1. Úloha konceptuálního modelování v procesu návrhu databáze E - R modely Doporučení pro modelování a tvorbu ER diagramu Transformace ER diagramu na tabulky relační databáze Transformace objektového modelu (diagramu tříd) Literatura J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 1

2 2.1. Úloha konceptuálního modelování v procesu návrhu databáze Konceptuální modelování - fáze datové, případně objektové analýzy využívající modelů založených na objektech aplikační domény. Fáze návrhu databáze Požadavky na data Konceptuální návrh Konceptuální schéma (ERD) Logický návrh Logické schéma (tabulky) Fyzický návrh Fyzické schéma (uložené záznamy, přístupové metody) J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 2

3 Přístup: strukturovaný (klasický): východiskem pro návrh databáze je ER model Datové modelování (ERD) Funkční modelování (DFD) Modifikace datového modelu na základě funkčních požadavků Převod datového modelu na logické schéma databáze J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 3

4 objektově-orientovaný: východiskem pro návrh databáze je diagram tříd Model použití Modely interakce Diagram tříd aplikační domény Převod objektového modelu logické schéma databáze J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 4

5 Přístup k návrhu databáze: Entitní množiny (třídy) + vztahy Seznam atributů entit (objektů) + závislosti Transformace Normalizace Prvotní schéma Klient(r_číslo, jméno,, příjmení, č_účtu, stav, ) Normalizace Normalizované schéma relační databáze Klient(r_číslo, jméno, příjmení, ), Účet(č_účtu, stav, ) Návrh fyzické organizace (tabulkové prostory, indexy, clustery, ) Vytvoření databázových objektů CREATE TABLE Klient ( ) CREATE INDEX IKlient ON Klient( ) J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 5

6 2.2. E - R modely ER model je založen na chápání světa jako množiny základních objektů - entit (Entity) a vztahů (Relationship) mezi nimi. Popisuje data "v klidu", neukazuje, jaké operace s daty budou probíhat. Někdy se označuje také jako ERA třetím základním prvkem modelu jsou atributy (Attributes). J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 6

7 Př) vkládání rušení klient účet účet příkaz modifikace dotazy Základní pojmy Entita věc nebo objekt reálného světa rozlišitelný od jiných objektů, o níž chceme mít informace v DB. Př) Klient banky s identifikačním číslem 999, účet s číslem účtu 100. Entitní množina - množina entit téhož typu, které sdílí tytéž vlastnosti neboli atributy. Př) Klient, Účet J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 7

8 U100 U150 K999 K628 K123 Klient Účet U48 U79 vlastní U100 U150 U48 U79 K999 K628 K123 Klient vlastní Účet J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 8

9 Atribut - vlastnost entity, která nás v kontextu daného problému zajímá a jejíž hodnotu chceme mít v DB uloženu. Př) Klient: čísloklienta, jméno, příjmení, adresa, Doména atributu - obor hodnot atributu. Vztah asociace mezi několika entitami. Př) Klient s číslem klienta K999 vlastní účet s číslem účtu U100. Vztahová množina - množina vztahů téhož typu, které sdílí tytéž vlastnosti. Př) Klient vlastní Účet pro vztah mezi entitami typu Klient a Účet Identifikátor (primární klíč) entitní nebo vztahové množiny atribut, jehož hodnota je v rámci dané množiny jednoznačná a neredukovatelná (v případě složeného atributu viz dále). Poznámka.: Často se používá označení entita i ve významu entitní množiny, entita se potom zpravidla označuje jako instance entity. Analogicky pro vztahové množiny a vztahy. J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 9

10 Typy atributů Jednoduché (simple) a složené (composite) atributy Př) Entitní množina Klient Složené atributy jméno adresa Složky křestní prostřední příjmení ulice město PSČ Složky jméno číslo číslobytu J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 10

11 Jednohodnotové (single-valued) a vícehodnotové (multiplevalued) (někdy také opakující se atributy) Př) Entitní množina Klient Vícehodnotový atribut telefon Hodnoty atributu číslo1, číslo2, číslo3, Povolující prázdnou hodnotu Mohou nabývat speciální hodnoty NULL. Význam hodnoty NULL: hodnota chybí (missing) - existuje, ale my ji neznáme, Př) datum narození hodnotu neznáme (unknown) nevíme, jestli vůbec existuje Př) číslobytu J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 11

12 Odvozené Hodnotu lze odvodit od jiných atributů nebo entit. Př) věk, početdisposob Identifikátor (primární klíč) entitní množiny - entity a vztahy musí být identifikovatelné - hodnota identifikátoru musí být unikátní (a minimální) - identifikátorem je jednoduchý nebo složený atribut Parametry vztahů Jméno vztahové množiny, jméno role Vyjadřuje význam vztahu. Př) jméno vztahové množiny Klient vlastník vlastní Účet jméno role J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 12

13 Stupeň Př) Zaměstnanec Klient vlastní Účet nadřízený unární (reflexivní) binární Programátor používá Projekt ternární Jazyk J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 13

14 Kardinalita (cardinality) (maximální kardinalita), Maximální počet vztahů daného typu (vztahové množiny), ve kterých může participovat jedna entita (1,M, případně přesněji). Př) Zaměstnanec nadřízený 1 Klient vlastní 1 Účet Programátor používá Projekt Jazyk J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 14

15 Členství (membership) (také účast (participation), minimální kardinalita) Vyjadřuje minimální počet vztahů daného typu (vztahové množiny), ve kterých musí participovat jedna entita (0 volitelné/1 povinné), resp. účast entitní množiny ve vztahu (částečná (partial)/úplná (total)). Př) Zaměstnanec nadřízený Klient vlastní Účet Programátor 0.. používá 0.. Projekt 1.. Jazyk J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 15

16 Kardinalita i členství představují omezeni (constraint) Jiným důležitým typem omezení je existenční závislost. Př) Klient (vlastník účtu) a Účet Atributy vztahu Klient čísloklienta jméno adresa telefon 0.. disponuje 0.. Účet čísloúčtu datumzřízení stav limit J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 16

17 Používané notace pro kreslení ER diagramu Název IČO Adresa Telefon Dodavatel 1 M Dodává Zboží Název Číslo zboží Barva Dodavatel Dodává Zboží Dodavatel Dodavatel Dodavatel Dodavatel Dodává Je dodáváno Dodává Zboží Zboží Zboží Dodává Dodává Zboží - my budeme používat notaci odvozenou z jazyka UML (Unified Modeling Language) J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 17

18 Rozšíření klasického ER modelu Slabé (weak) entitní množiny Silná (strong) entitní množina má identifikátor tvořený vlastními atributy. Slabá entitní množina nemá identifikátor tvořený z vlastních atributů, nýbrž obsahuje identifikátor jiné entitní množiny (pouze jedné), na níž závisí tzv. dominantní). identifikující vztahová množina Účet <<PK>> čísloúčtu datumzřízení stav <<identif>> vlastní <<weak>> Příkaz <<D>> pořčíslo typ částka datum identifikující dominantní (nezávislá) diskriminátor (dílčí identifikátor) slabá (závislá) J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 18

19 - identifikátor = identifikátor_dominantní + diskriminátor - existenční závislost slabé množiny na identifikující J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 19

20 Generalizace/specializace (ISA vztah) Účet S2 S1 S3 B1 B2 <<PK>> čísloúčtu datumzřízení stav S4 S5 B3 Spořitelní Běžný Spořitelní Účet Běžný úrok limitčerpání - vyjádření rozdílů (atributy, vztahy)- specializace - pojmy entitní množina vyšší/nižší úrovně (nadtřída/podtřída) - dědičnost atributů a účasti ve vztahových množinách, hierarchie generalizace (viz OO přístup) - identifikátor entitních množin nižší úrovně je stejný jako vyšší J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 20

21 Omezení generalizace/specializace o příslušnost disjunktní/překrývající se o úplnost totální/částečná J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 21

22 2.3. Doporučení pro modelování a tvorbu ER diagramu Jména - srozumitelná, musí vyjadřovat význam entitních a vztahových množin - entitní množiny: podstatná jména - vztahové množiny: slovesa, předložky - je-li jméno vztahové množiny jasné ze jmen entitních množin, není nutné uvádět Několik různých vztahových množin mezi stejnými entitními - nutno použít jméno vztahové množiny nebo jméno role. Klient čísloklienta jméno adresa telefon 1 vlastní disponuje Účet čísloúčtu datumzřízení stav disponuje limit J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 22

23 Celkový systém by neměl být zahrnut do ERD Banka 1 má Klient Identifikátor entitní množiny - identifikátorem je jednoduchý nebo složený atribut - situace, kdy používáme složené identifikátory: přirozená identifikace spojením několika atributů vazební entitní množiny nahrazující vztahové s kardinalitou M:M u slabých entitních množin při modelování časových změn - unikátnost hodnoty jen v rámci vyvíjeného systému (ne celého světa) J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 23

24 - Nevytvářet entitní množinu s různými identifikátory entit na základě jejich výskytu ve stejné vztahové množině. Vlastník <<PK>> rodnéčíslo <<PK>> IČO 1 zaregistroval nevhodné Vozidlo <<PK>> poznznačka Firma <<PK>> IČO Osoba <<PK>> rodnéčíslo zaregistrovala zaregistrovala Vozidlo <<PK>> poznznačka vhodné další možnost - generalizace J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 24

25 Identifikátor vztahové množiny - zpravidla složený z identifikátorů participujících entitních množin, případně ještě v kombinaci s některým z atributů vztahu, pokud kombinace identifikátorů nepostačuje. Př) disponuje... (čísloklienta, čísloúčtu) disponuje (čísloklienta, čísloúčtu, platnostod), za předpokladu, že vztah má např. atribut limit, jehož výši lze měnit a je potřeba uchovávat historii změn Entitní množina nebo atribut? Automobil <<PK>> výrčíslo barva? Automobil <<PK>> výrčíslo má 1 Barva <<PK>> barva Pravidlo: Je-li hodnota atributu důležitá, i když neexistuje žádná entita s touto hodnotou jako vlastností, pak bychom ji měli modelovat jako entitu. - Z modelování entitní množinou pak vyplývá omezení na hodnotu odpovídajícího atributu. J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 25

26 Atributy a vztahy 1:M Osoba <<PK>> rodnéčíslo Osoba <<PK>> rodnéčíslo zaregistrovala 1? 1 zaregistrovala datregistrace Vozidlo <<PK>> poznznačka datregistrace Vozidlo <<PK>> poznznačka Pravidlo: Měli bychom dávat přednost modelování jako atributu vztahu. Hrozí-li nebezpečí, že by se mohla časem kardinalita vztahové množiny změnit na M:M, pak modelujeme jako atribut vztahu v každém případě. J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 26

27 Náhrada vztahů M:M vazební entitní množinou Klient <<PK>> čísloklienta jméno adresa telefon 0.. disponuje 1.. disponuje limit Účet <<PK>> čísloúčtu datumzřízení stav Klient <<PK>> čísloklienta jméno adresa telefon Disponuje <<PK>> čísloklienta <<PK>> čísloúčtu limit Účet <<PK>> čísloúčtu datumzřízení stav - zpravidla před transformací na schéma relační databáze J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 27

28 Doporučení pro použití slabých entitních množin Volba identifikátoru slabé entitní množiny - zpravidla speciální atribut jako diskriminátor Zájezd <<PK>> datum <<weak> Zastávka <<D>> město <<identif>> Zájezd <<PK>> číslozájezdu datum <<weak>> Zastávka <<identif>> <<D>> číslozastávky 0.. v 1 Město <<PK>> název J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 28

29 Volba správné identifikující entitní množiny - vycházet z přirozené závislosti Př) Dodavatel realizuje kontrakt a v jeho rámci dodávky Dodavatel uzavřel <<PK>> IČO 1? 1 1 Kontrakt <<PK>> KontraktID realizuje <<identif>> <<weak>> Dodávka <<D>> pořčíslo v rámci Vyvarování se redundance - slabá entitní množina má jen jednu identifikující množinu, se kterou je ve vztahu 1:M nelze takto modelovat vztahy M:M J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 29

30 Př) Klient disponující Účet Účet <<identif>> <<weak>> Disponent ŠPATNĚ Slabá nebo silná entitní množina? Pravidlo1: Jako slabou modelovat tehdy, kdy entita kompletně zmizí při odstranění odpovídající identifikující entity. Př) Objednávka PoložkaObjednávky Pravidlo2: Cokoliv s atributem, který je jednoznačný, by nemělo být modelováno jako slabá entitní množina. Pravidlo3: Jsme-li na pochybách, modelujeme jako silnou entitní množinu. Možnost modelování jako vícehodnotového atributu Objednávka <<PK>> čísloobjednávky položka[1..] J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 30

31 Použití pro modelování časových změn Osoba <<PK>> rodnéčíslo jméno Změny atributů Změny vztahů Osoba <<PK>> rodnéčíslo jméno pracuje <<identif>> <<weak>> Vážení <<D>> pořčíslo datum váha Oddělení <<PK>> číslooddělení název Osoba <<PK>> rodnéčíslo jméno Pracovala od do Oddělení <<PK>> číslooddělení název Osoba <<PK>> rodnéčíslo jméno Oddělení <<PK>> číslooddělení název <<identif>> na <<weak>> Zařazení <<D>> pořčíslo od do J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 31

32 2.4. Transformace ER diagramu na tabulky relační databáze Datové modelování (ERD) Funkční modelování (DFD) Logické schéma tabulky, integritní omezení Databázové objekty indexy, uložené procedury, triggery, (serverová část) Kód aplikace (klient) Hlavní problémy špatného návrhu opakující se informace (redundance) nemožnost reprezentovat určitou informaci složitá kontrola integritních omezení Př)r_číslo rodné číslo disponující osoby formálně BCNF, resp. 3NF J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 32

33 č_účtu r_číslo stav pobočka jmění / Jánská / Jánská / Palackého / Palackého Cíle návrhu vyvarování se problémů špatného návrhu splnění dalších kritérií, především výkonnostních (nevytvářet zbytečné tabulky!) Pravidla transformace Odstranění složených a vícehodnotových atributů (převod do 1NF) Složený atribut několik jednoduchých (složky) Klient <<PK>> č_klienta jméno adresa telefon Klient <<PK>> č_klienta jméno ulice město PSČ telefon J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 33

34 Vícehodnotový atribut slabá entitní množina nebo náhrada pevným počtem opakování Klient <<PK>> č_klienta jméno adresa {telefon} Klient <<PK>> č_klienta jméno adresa telefon [3] Klient <<PK>> č_klienta jméno adresa telefon1 telefon2 telefon3 Klient <<PK>> č_klienta jméno adresa 1 <<identif>> <<weak>> Telefon <<D>> pořčíslo telčíslo - případně lze provést transformaci a potom normalizovat Reprezentace silné entitní množiny E <<PK>>a1 a2 an TE a 1 a 2 a n J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 34

35 Reprezentace vztahů TE 1 E 1 <<PK>>a 11 a 12 a 1n 1 R 1 a R1 a R2 a Rk E 2 <<PK>>a 21 a 22 a 2m a 11 TE 2 a 21 a 12 a 1n a 22 a 2m a 11 a R1 a R2 a Rk TE 1 E 1 <<PK>>a 11 a 12 a 1n 1 R a R1 a R2 a Rk E 2 <<PK>>a 21 a 22 a 2m a 11 TE 2 a 21 a 12 a 1n a 22 a 2m a 11 a R1 a R2 a Rk TE 1 E 2 E 1 <<PK>>a 11 a 12 a 1n R a R1 a R2 a Rk <<PK>>a 21 a 22 a 2m a 11 a 12 a 1n a 21 TR a 11 a 21 a R1 a R2 a Rk TE 2 a 22 a 2m J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 35

36 Reprezentace slabé entitní množiny - jako silné + vztah 1:M E 1 <<weak>> E 2 TE 1 a 11 a 12 a 1n a 11 <<PK>>a 11 a 12 a 1n <<identif>> 1 <<D>>a 21 a 22 a 2m TE 2 a 21 a 22 a 2m a 11 J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 36

37 Př) Ilustrační příklad - Spořitelna Klient <<PK>> r_číslo jméno ulice město vlastní Účet <<PK>> č_účtu stav 1 <<identif>> veden 1 Pobočka <<PK>> název jmění <<weak>> Transakce <<D>> č_transakce datum částka Klient Pobočka r_číslo jméno ulice město název jmění Účet č_účtu stav r_číslo pobočka Transakce č_transakce č_účtu datum částka J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 37

38 Reprezentace ternárních vztahů Programátor <<PK>>osČíslo 0.. používá Jazyk <<PK>>název Projekt <<PK>>čísloProj Programátor Jazyk Projekt osčíslo název čísloproj Používá osčíslo název čísloproj Generalizace/specializace - Možnosti: tabulka pro nadtyp + pro podtypy s primárním klíčem nadtypu pouze tabulky pro podtypy i s atributy nadtypu všechno v jedné tabulce - rozlišení podle prázdné hodnoty nebo tzv. diskriminátoru. J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 38

39 Př) Běžný účet penále Účet <<PK>> č_účtu dat_zřízení stav Spoření 1) Účet(č_účtu, dat_zřízení, stav), Běžný_účet(č_účtu, penále), Spoření(č_účtu, úrok) 2) Běžný_účet(č_účtu, dat_zřízení, stav, penále), Spoření(č_účtu, dat_zřízení, stav, úrok) 3) Účet(č_účtu, dat_zřízení, stav, úrok, úrok penále) resp. Účet(č_účtu, dat_zřízení, stav, typ, úrok, penále). - Nutno přihlížet zejména k tomu: zda jsou specializace disjunktní, zda je specializace totální, operace s jakými daty (jen specializace nebo i generalizace) budou prováděny. J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 39

40 2.5. Transformace objektového modelu (diagramu tříd) Modelování objektové struktury (diagram tříd) Další modely (použití, interakce, ) Logické schéma tabulky, integritní omezení Databázové objekty indexy, uložené procedury, triggery, (serverová část) Kód aplikace (klient) J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 40

41 Problémy: operace - při návrhu tabulek neuvažujeme (bereme v úvahu při případné optimalizaci, návrhu uložených procedur apod.) identifikace pomocí OID - neexistuje-li atribut s vlastnostmi identifikátoru přidat složené, složité, vícehodnotové atributy - viz normalizace u ER modelu, podpora typů proměnné délky v moderních relačních systémech (VARCHAR, BIT VARYING (BLOB)), generalizace/specializace agregace část jako silná nebo slabá entitní množina kompozice(zanořené objekty) - viz složené a vícehodnotové atributy J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 41

42 Př) Učitel -jméno -příjmení -titul +ZměňPříjmení() +ZměňTitul() učí -název -rozsah -kredity Předmět +ZměňRozsah() +UkažPřednášky() +PřidejPřednášku(datum, téma) -datum -téma -slajdy Přednáška +ZměňDatum(novéDatum) Učebnice ExterníUčitel -pracoviště -adresa InterníUčitel 1 pracoviště Ústav -zkratka -název -název -autoři -vydavatel -rok -ISBN -titulnístrana J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 42

43 Literatura 1. Silberschatz, A., Korth H.F, Sudarshan, S.:Database System Concepts. Fourth Edition. McGRAW-HILL. 2001, str T. Hawryszkiewycz, I.T.: Relational Database Design. An Introduction.Prentice Hall Inc str Batini, C., Ceri, S., Navathe, S., B.: Conceptual Database Design. Benjamin/ Cummings s Pokorný, J.: Databazová abeceda. Science, Veletiny, 1998, str , J. Zendulka: Databázové systémy a návrh databází 2 Konceptuální modelování a návrh databáze 43