Databázové patterny. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka,
|
|
- Bohumil Vopička
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Databázové patterny MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka,
2 Obsah o Co je databázový pattern o Pattern: Přiřazení rolí o Pattern: Klasifikace
3 Databázové patterny o Odzkoušené a doporučené způsoby, jak řešit často se vyskytující požadavky o N-ární relace o Dědičnost o Přiřazení rolí o Klasifikace
4 Úrovně patternů o Stejný typ požadavků může být řešen v databázi mnoha způsoby o Jednoduše I při drobné změně požadavku je nutný zásah do databáze, Lehce srozumitelné uživatelům, analytikům, vývojářům. o Složitě Hodně změn se dá vyřešit pouze změnou dat. Komplikované datové struktury, uživatelsky nesrozumitelné. Vždy je nutné mít jednoduché uživatelské rozhraní. Koncový uživatel nesmí být zatěžován implementační složitostí.
5 Pattern: Přiřazení rolí o Definice Partneři kooperující s podnikem Podnik - zákazník, dodavatel, partner, zaměstnanec, Škola student, zaměstnanec, spolupracovník, přednášející,
6 Pattern: Přiřazení rolí I CUSTOMER ID ORGANIZATION/FIRST/LAST NAME CREDIT LIMIT 100 Moje data s.r.o CZK 101 Tvoje Data s.r.o. null SUPPLIER ID ORGANIZATION NAME TAXATION IDENTIFIER 369 Moje data s.r.o Vaše Data s.r.o PARTNER ID ORGANIZATION/FIRST/LAST NAME PARTNER TYPE 1001 Moje data s.r.o. 10 (Global partner) 1002 Tvoje Data s.r.o. 20 (Software testing)
7 Pattern: Přiřazení rolí I o Nejjednodušší řešení - každá role jiná entitu o Vlastnosti Jasně definované role Atributy jsou společné (Jméno) a specifické (EMPLOYEE NUMBER) Jedna organizace nebo člověk může mít více rolí Některé role mohou zastávat pouze organizace (SUPPLIER), některé pouze lidé (EMPLOYEE), některé jak lidé, tak organizace
8 Pattern: Přiřazení rolí I o Slabé stránky Není vhodný pro prostředí, kde často vznikají a zanikají role nebo kde se mění atributy rolí; Stejná informace je uložena na více místech (Jak řešit změnu adresy firmy Vaše Data); Těžko se skládá celkový obrázek o vazbách s ostatními subjekty; Není jasné, jak jednoznačně identifikovat subjekt.
9 Pattern: Přiřazení rolí II
10 Pattern: Přiřazení rolí II o Složitější řešení (umožňuje) odstranění redundance informací o osobách a organizacích. o Vlastnosti Role může být vázána na PARTY, nebo jenom na podtyp ORGANIZATION; Jednotlivé role jsou samostatné entity.
11 Pattern: Přiřazení rolí II o Vlastnosti Umožňuje jednoduše vázat další entity (faktura, objednávka) přímo na PARTY, není potřeba rozlišovat, zda se jedná o osobu nebo organizaci. Umožňuje jednoduše přidávat další role existujícím PARTY. Umožňuje, aby jedna PARTY vystupovala ve více rolích.
12 Pattern: Přiřazení rolí II o Slabé stránky V některých prostředí nejsou schopni rozlišit PARTY od rolí. Pattern naznačuje, že PARTY vystupuje v roli pouze jednou. Přidávání rolí vyžaduje přidání entity. Není vhodné pokud nové role vznikají často. Neumožňuje řídit informace ohledně typů rolí.
13 Pattern: Přiřazení rolí III
14 Pattern: Přiřazení rolí ROLE TYPE ID NAME PARENT ROLE TYPE ID 100 Party role Null Null PARENT NAME 101 Customer 100 Party role 102 Partner 100 Party role 103 Organization role 100 Party role 104 Supplier 103 Organization role 105 Person role 100 Party Role 106 Employee 105 Person role 107 Manager 106 Employee 108 Debtor 100 Party role
15 Pattern: Přiřazení rolí Party Role Partner Customer Organization Role Person Role Supplier Employee
16 Pattern: Přiřazení rolí III o Ještě složitější přístup PARTY ROLE je rodičovská entita pro všechny role. o Vlastnosti PARTY může přijímat mnoho rolí. Role pro jednotlivé party mají časovou dimenzi. Existuje stromová hierarchie mezi rolemi. Pokud nové role nevyžadují nové atributy, nevyžaduje přidávání rolí zásah do datového modelu.
17 Pattern: Přiřazení rolí III o Slabé stránky Je to složité Při uvedeném číselníku typů rolí je těžko pochopitelná vazba mezi Person role a Organization role a strukturou PARTY. Pokud nová role vyžaduje nové atributy, je stále nutné zasáhnout do datového modelu.
18 PARTY model - příklad
19 PARTY_ROLE jiný příklad
20 Pattern: Klasifikace o Definice Podpora členění instancí entity podle typů, do kategorií a taxonomií. Typy skupiny se společnými charakteristikami Kategorie kategorizace podporuje více druhů členění (Typy typů) Taxonomie původně věda zabývající se klasifikací organismů; členění dle definované struktury (například Klasifikace ekonomických činností (CZ- NACE))
21 Klasifikace Product Type Hardware Software Accessory Processors Storage devices Business software Gaming Software Cases Mouse pads Product Family Disk drives Carrying Cases Computer Memory Desktop Computers Laptop Computers Product Line Home Use Commercial Use Home Business Government
22 Pattern: Klasifikace I
23 Pattern: Klasifikace I ID NAME TYPE FAMILY LINE 1 LINE 2 CAPACIT Y 100 Save Disk 2000 HW Disk Drivers Home use Commercial Use 101 Carry All Case Accesory Carrying Case Commercial use 102 HS Software package 103 Memmory card M10 Software Hardware Computer memory Home Business Home use Home Business 20GB 1GB COLOU R Black Green
24 Pattern: Klasifikace I o Velice jednoduchý model, snadno pochopitelný pro všechny uživatele o Vhodný jako základ (prototyp), odrazový můstek pro pochopení a podrobnější analýzu o Implementace může používat omezení na hodnoty ve sloupcích nebo pouze uživatelská pravidla.
25 Pattern: Klasifikace I o Slabé stránky Složitá správa redundantních dat (HW hardware Hardware) Velice nepružný model Přidání kategorie přidání atributu Mnoho typů mnoho atributů Více typů klasifikací více sloupců (Product line 1, Product line 2); Nedají se udržovat data o klasifikacích popis, doba platnosti a podobně; Model nepodporuje složitější vazby o klasifikacích pouze povinné a nepovinné klasifikace.
26 Pattern: Klasifikace II
27 Pattern: Klasifikace II o Klasifikace Navzájem se vylučující typy Hardware, Accessory, Software; Více hodnot z klasifikace Product Line. o Klasifikace je možné měnit. o Pro porozumění modelu je důležité znát obsah tabulek (číselníků). o Umožňuje nezávislé řízení klasifikací MDM o Rozdílné klasifikace mohou mít své atributy. o Porozumění modelu není extrémně složité.
28 Pattern: Klasifikace II o Slabé stránky Málo pružný model, pokud je potřeba přidávat nové klasifikace. Klasifikace jsou udržovány v oddělených entitách. Není zde standardní způsob, jak řídit typy. Každý typ má své atributy. (To může být i výhoda.) Mnoho typů klasifikací mnoho atributů, mnoho entit s klasifikacemi.
29 Pattern: Klasifikace III
30 Pattern: Klasifikace III o Popis Sjednocení všech kategorií do jedné entity; Zavedení klasifikace kategorií; Hierarchická struktura na kategoriích i typech kategorií (například pro reporting). o Vlastnosti Jednoduché řízení klasifikací přidávání nové kategorizace, změna hierarchie kategorií; Vhodné pokud je potřeba mnoho klasifikací; Jednoduchý po databázové stránce jenom čtyři tabulky; Umožňuje jednoduše složitější analýzy podle různých klasifikací.
31 Pattern: Klasifikace III o Slabé stránky Těžký na porozumění, zejména při úpravách dat číselníků. Nevynucuje žádná business pravidla. Není vazba mezi hierarchií Kategorií a Typů kategorií. Model neumožňuje mít rozdílné atributy pro specifické typy.
32 Shrnutí o Řešení musí odpovídat Složitosti business domény, Složitosti business pravidel, Schopnosti analytiků a vývojářů porozumět modelu, Schopnosti uživatelů udržovat model. o Vždy je vhodné při návrhu modelu vytvářet i data entit.
33 Další směry o Řešení časové platnosti záznamu. o Řešení více hierarchií. o Řešení definice různých atributů pro různé typy.
34 Co si zapamatovat o Co to jsou databázové pattery o Jaké databázové patterny se používají o Jaké řešení pro pattern Rolí se používají, jaké mají slabé a silné stránky o Jaké řešení pro pattern klasifikace se používají, jaké mají slabé a silné stránky
35 Diskuse
Databázové patterny. RNDr. Ondřej Zýka
Databázové patterny RNDr. Ondřej Zýka 1 Co to je databázový pettern 2 Databázové patterny Odzkoušené a doporučené způsoby, jak řešit často se vyskytující požadavky Jednoduché N-ární relace Dědičnost Katalog
VíceDatabázové patterny Profinit. All rights reserved.
Databázvé patterny RNDr. Ondřej Zýka ndrej.zyka@prfinit.eu 2014 Prfinit. All rights reserved. Obsah C je databázvý pattern Pattern: Přiřazení rlí Pattern: Klasifikace 2014 Prfinit. All rights reserved.
VíceObsah. Zpracoval:
Zpracoval: houzvjir@fel.cvut.cz 03. Modelem řízený vývoj. Doménový (business), konceptuální (analytický) a logický (návrhový) model. Vize projektu. (A7B36SIN) Obsah Modelem řízený vývoj... 2 Cíl MDD, proč
VíceSpráva dat v podniku. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu
Správa dat v podniku MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu Obsah o Důležité oblasti pro správu, uchovávání a využívání dat v podniku Něco z historie Řízení dat na úrovni podniku Data
VíceOperátory ROLLUP a CUBE
Operátory ROLLUP a CUBE Dotazovací jazyky, 2009 Marek Polák Martin Chytil Osnova přednášky o Analýza dat o Agregační funkce o GROUP BY a jeho problémy o Speciální hodnotový typ ALL o Operátor CUBE o Operátor
VíceMetadata. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu
Metadata MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu Co to jsou metadata Chybějící metadata Doplněná metadata Co o metadatech říkají autority Řízení metadata je nepochybně nejdůležitější
VíceDatová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka
Datová kvalita RNDr. Ondřej Zýka 1 Datová kvalita Jedna z kompetencí Data managementu Cíl: Zajistit uživatelům data v kvalitě potřebné k jejich činnosti Kvalita dat: Subjektivní pojem závislý na požadavcích
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?
VíceZáklady databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19
3 Obsah Novinky v tomto vydání 10 Význam základních principů 11 Výuka principů nezávisle na databázových produktech 12 Klíčové pojmy, kontrolní otázky, cvičení, případové studie a projekty 12 Software,
VícePattern Datový sklad. RNDr. Ondřej Zýka
Pattern Datový sklad RNDr. Ondřej Zýka 1 Datový sklad Speciální logické modely Dimenzionální modelování Speciální datové servery Teradata Sloupcové ukládání dat OLAP databáze Speciální oblast Data Managementu
VíceDATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1
Metodický list č. 1 Cíl: Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro informačního manažera. Databázové systémy, databázové
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,
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
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
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
VíceM4 PDF rozšíření. Modul pro PrestaShop. http://www.presta-addons.com
M4 PDF rozšíření Modul pro PrestaShop http://www.presta-addons.com Obsah Úvod... 2 Vlastnosti... 2 Jak modul funguje... 2 Zdroje dat... 3 Šablony... 4 A. Označení šablon... 4 B. Funkce Smarty... 5 C. Definice
VíceArchitektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura
Dílčí architektury Informační systémy - dílčí architektury - EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu 1 Globální Funkční Procesní Datová SW Technologická HW Aplikační
VíceInformation and Data Management. RNDr. Ondřej Zýka
Information and Data Management RNDr. Ondřej Zýka 1 Informační a datový management Disciplína zaměřená na správu informací (z mnoha zdrojů) a spřístupnění informací různým typům uživatelů podle jejich
VíceDatová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka
Datová kvalita RNDr. Ondřej Zýka 1 Datová kvalita Jedna z kompetencí Data managementu Cíl: Zajistit uživatelům data v kvalitě potřebné k jejich činnosti Kvalita dat: Subjektivní pojem závislý na požadavcích
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
Více6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení
6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení 6.1 Co značí objektově-orientovaný - organizace SW jako kolekce diskrétních objektů, které zahrnují jak data tak chování objekt: OMG: Objekt je věc (thing).
VíceDatabáze Bc. Veronika Tomsová
Databáze Bc. Veronika Tomsová Databázové schéma Mapování konceptuálního modelu do (relačního) databázového schématu. 2/21 Fyzické ik schéma databáze Určuje č jakým způsobem ů jsou data v databázi ukládána
VíceMVC (Model-View-Controller)
MVC vs PAC MVC (Model-View-Controller) Architektonický vzor zabývající se uživatelským rozhraním Odděluje doménovou (bussiness) logiku a uživatelské rozhraní do tří nezávislých komponent: Model View Controller
Více01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980
01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980 02. Kdy přibližně vznikly první komerční relační databázové servery?
VíceAnalýza a modelování dat. Helena Palovská
Analýza a modelování dat Helena Palovská Analýza a modelování pro SW projekt Strukturovaný přístup Dynamická část (procesy, aktivity, funkce) Statická část (data) Objektově orientovaný přístup use case
VíceGTL GENERATOR NÁSTROJ PRO GENEROVÁNÍ OBJEKTŮ OBJEKTY PRO INFORMATICA POWERCENTER. váš partner na cestě od dat k informacím
GTL GENERATOR NÁSTROJ PRO GENEROVÁNÍ OBJEKTŮ OBJEKTY PRO INFORMATICA POWERCENTER váš partner na cestě od dat k informacím globtech spol. s r.o. karlovo náměstí 17 c, praha 2 tel.: +420 221 986 390 info@globtech.cz
VíceEKONOMICKÝ A LOGISTICKÝ SOFTWARE. Luhačovice 24.10.2013
EKONOMICKÝ A LOGISTICKÝ SOFTWARE Luhačovice 24.10.2013 CRM řízení vztahů se zákazníky CRM - je zkratka z anglického Customer Relationship Management a označují se tak systémy pro řízení vztahů se zákazníky.crm
VícePOKROČILÉ 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
VíceIntegrace datových služeb vědecko- výukové
České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Software Engineering & Networking Projekt Fondu rozvoje sdružení CESNET- 513/2014/1 HS: 13144 / 830 / 8301442C Integrace datových služeb vědecko-
VíceDatabázové a informační systémy Informační systém prodejny nábytku. Jakub Kamrla, KAM087
Databázové a informační systémy Informační systém prodejny nábytku Jakub Kamrla, KAM087 1. část Funkční a nefunkční požadavky 1. K čemu má systém sloužit Jedná se o informační systém pro jednu nejmenovanou
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
VíceUML a jeho použití v procesu vývoje. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz
UML a jeho použití v procesu vývoje Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz Různé pohledy na modelování Různé pohledy na modelování Unified Modeling Language UML není metodikou ani programovacím jazykem,
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
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
VícePRVNÍ ELASTICKÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM : QI
PRVNÍ ELASTICKÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM : QI Cyril Klimeš a) Jan Melzer b) a) Ostravská univerzita, katedra informatiky a počítačů, 30. dubna 22, 701 03 Ostrava, ČR E-mail: cyril.klimes@osu.cz b) DC Concept
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
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
Více2. 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
VíceDBS 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/
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
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
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
VíceGIS Geografické informační systémy
GIS Geografické informační systémy Obsah přednášky Prostorové vektorové modely Špagetový model Topologický model Převody geometrií Vektorový model Reprezentuje reálný svět po jednotlivých složkách popisu
VíceObjektově orientované technologie Diagram komponent Implementační náhled (Diagram rozmístění) Pavel Děrgel, Daniela Szturcová
Objektově orientované technologie Diagram komponent Implementační náhled (Diagram rozmístění) Pavel Děrgel, Daniela Szturcová Osnova K čemu slouží diagram komponent obsah komponent závislosti rozhraní
VíceDiagram datových toků - DFD
Funkční model Diagram datových toků - DFD DFD - Data Float Diagram Z historie jsou známy první pokusy znázornění datových toků v organizační struktuře podniku a výroby již na počátku století. Dnes patří
VíceJEDNODUCHÁ A PRAKTICKÁ METODA ODHADU PRACNOSTI PROJEKTU (S UTILITOU KE STAŽENÍ ZDARMA)
JEDNODUCHÁ A PRAKTICKÁ METODA ODHADU PRACNOSTI PROJEKTU (S UTILITOU KE STAŽENÍ ZDARMA) 2. část autor: RNDr. Ilja Kraval, červenec 2010 http://www.objects.cz ÚVOD V minulém článku bylo pojednáno o složitosti
VíceVazby mezi námi. Bisnode Petr Krejčí
Vazby mezi námi Bisnode Petr Krejčí Sídlo na anonymních adresách Zde sídlí 2 062 firem Výběr z tisku ve kterém se nechceme objevit ani náhodou prokurátoři uvedli, že společnost selhala ve svých povinnostech,
VícePRŮZKUMNÍK ISDP NÁVOD K OBSLUZE INFORMAČNÍHO SYSTÉMU O DATOVÝCH PRVCÍCH (ISDP)
PRŮZKUMNÍK ISDP NÁVOD K OBSLUZE INFORMAČNÍHO SYSTÉMU O DATOVÝCH PRVCÍCH (ISDP) Obsah Úvod...2 Co je ISDP...2 Jaké jsou funkce ISDP...2 Slovník pojmů...2 Dílčí DP...2 DS...2 ISDP...2 JeDP...2 OS...2 SlDP...2
VíceAnalýza a Návrh. Analýza
Analysis & Design Návrh nebo Design? Design = návrh Není vytváření použitelného uživatelského prostředí (pouze malinká podmnožina celého návrhu) Často takto omezeně chápáno studenty nedokáží si představit,
VíceRelační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky
Otázka 20 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky... 1 Zadání Relační DB struktury sloužící k optimalizaci
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
VíceOntologie. Otakar Trunda
Ontologie Otakar Trunda Definice Mnoho různých definic: Formální specifikace sdílené konceptualizace Hierarchicky strukturovaná množina termínů popisujících určitou věcnou oblast Strukturovaná slovní zásoba
Více1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW)
1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW) - dávkové zpracování - omezená distribuce - zakázkový SW - distribuované systémy - vestavěná inteligence - laciný HW - vliv zákazníka 1950 1960 1970 1980
VíceZhodnocení architektury podniku. Jiří Mach 28. 8. 2014
Zhodnocení architektury podniku Jiří Mach 28. 8. 2014 Obsah Zhodnocení architektury podniku Zahájení projektu Metodika/framework Harmonogram projektu 1. fáze: vytvoření popisu AS-IS stavu 2. fáze: analýza
VícePředmluva 11. Poděkování 11 O autorech 12 Úvodem 12 Komu je tato kniha určena 13 Jak byste měli tuto knihu číst 13 Web 14
Obsah Předmluva 11 Poděkování 11 O autorech 12 Úvodem 12 Komu je tato kniha určena 13 Jak byste měli tuto knihu číst 13 Web 14 KAPITOLA 1 Úvod do architektury softwaru 15 Použití procesu 16 Stručný popis
VíceKapitola 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
VícePrůzkumník IS DP. Návod k obsluze informačního systému o datových prvcích (IS DP) vypracovala společnost ASD Software, s. r. o.
Průzkumník IS DP Návod k obsluze informačního systému o datových prvcích (IS DP) vypracovala společnost ASD Software, s. r. o. dokument ze dne 13. 09. 2018, verze 1.00 Průzkumník IS DP Návod k obsluze
VíceMetody 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
VíceKonsolidovaný reporting CZ/SK v Cognos případová studie sanofi-aventis
Konsolidovaný reporting CZ/SK v Cognos případová studie sanofi-aventis Rosťa Levíček 22. listopadu 2011 Obsah Výchozí stav a požadavky Architektura řešení v CZ Varianty konsolidace Klíčové faktory úspěchu
VíceBridge. Známý jako. Účel. Použitelnost. Handle/Body
Bridge Bridge Známý jako Handle/Body Účel odděluje abstrakci (rozhraní a jeho sémantiku) od její konkrétní implementace předchází zbytečnému nárůstu počtu tříd při přidávání implementací používá se v době
VícePřechod na virtuální infrastrukturu
Přechod na virtuální infrastrukturu Tomáš Halman, ANECT a.s. Virtualizace 4. 3. 2009, Praha Obsah prezentace Virtualizace s VMware Infrastructure (obecné přínosy) Případová studie implementace pro dceřinou
VíceDatová kvalita základ úspěšného BI. RNDr. Ondřej Zýka, Profinit
Datová kvalita základ úspěšného BI RNDr. Ondřej Zýka, Profinit 1.6.2012 Datová exploze Snižování nákladů o Zdvojnásobení objemu podnikových dat každé dva roky o Konkurenční tlak o Ekonomická krize o V
VíceRUP - Disciplíny. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz
RUP - Disciplíny Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz Disciplíny Množství disciplíny v dané iteraci Disciplíny podle RUP Šest základních: Business modeling - pro pochopení problémové domény Requirements
VíceAnalýza a modelování dat 2. přednáška. Helena Palovská
Analýza a modelování dat 2. přednáška Helena Palovská Databázové modely Způsoby logické organizace dat hierarchický síťový relační objektový (objektově-relační) multidimenzionální Historie databázových
VíceVyřešené teoretické otázky do OOP ( )
Vyřešené teoretické otázky do OOP (16. 1. 2013) 1) Vyjmenujte v historickém pořadí hlavní programovací paradigmata a stručně charakterizujte každé paradigma. a) Naivní chaotičnost, špatná syntaxe a sémantika
VíceBusiness Suite for Notes
Business Suite for Notes Systém BSFN byl vytvořen na základě zkušeností s podporou a řízením procesů v obchodní firmě. Během několika let existence na trhu se osvědčil u mnoha zákazníků. Z nejvýznamnějších
VíceSpráva dokumentů rady a zastupitelstva. Ladislav Kraus ladislav.kraus@karvina.cz
Správa dokumentů rady a zastupitelstva prostřednictvím t inteligentních t XML formulářů Ladislav Kraus ladislav.kraus@karvina.cz Obsah prezentace Dokumenty RM/ZM Řízení přístupových práv Cestovní příkaz
VíceArchitektura softwarových systémů
Architektura softwarových systémů Ing. Jiří Mlejnek Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jiří Mlejnek, 2011 jiri.mlejnek@fit.cvut.cz Softwarové
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
VíceKdyž jde řídit podnik formou SaaS, tak proč by to nemělo jít v případě státu
Když jde řídit podnik formou SaaS, tak proč by to nemělo jít v případě státu 09. února 2012 Jiří Mráz Přednášející Jiří Mráz Unicorn Systems Generální ředitel jiri.mraz@unicornsystems.eu 2 Agenda Občané
VíceOOT Objektově orientované technologie
OOT Objektově orientované technologie Požadavky a případy užití Daniela Szturcová, Pavel Děrgel Institut geoinformatiky, HGF Osnova Systém Uživatelé Případy užití Vazby (asociace, generalizace, include
VíceOOT Objektově orientované technologie
OOT Objektově orientované technologie Požadavky a případy užití Daniela Szturcová Institut geoinformatiky, HGF Osnova Systém Uživatelé Případy užití Vazby (asociace, generalizace, include a extend) Shrnutí
VíceTÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství
TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 24. Otázka : Implementační fáze. Postupy při specifikaci organizace softwarových komponent pomocí UML. Mapování modelů na struktury programovacího
VíceKlinický informační systém Porodní kniha - případová studie -
Klinický informační systém Porodní kniha - případová studie - Ing. Michal Huptych Ing. Miroslav Burša Ing. Václav Chudáček, Ph.D. Ing. Jiří Spilka Doc. Ing. Lenka Lhotská Csc. MUDr. Lukáš Hruban MUDr.
VíceDatabáze ArcView) Databázový systém
Databázový systém Databáze (pro začínaj nající uživatele ArcView) Přednáška. Datová základna: soubor všech uživatelských dat uložených v databázi Databázový systém = data + nástroje pro práci s daty. Access.
VíceThe following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into
The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material,
Více1. Integrační koncept
Příloha č. 2: Technický popis integrace 1. Integrační koncept Z hlediska koncepčního budování Smart Administration na Magistrátu města Mostu je možno hovořit o potřebě integrace tří úrovní systémové architektury
Více7.3 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'
VícePříručka pro nasazení a správu výukového systému edu-learning
Příručka pro nasazení a správu výukového systému edu-learning Obsah: Edu-learning pro firmy a organizace... 2 Varianty nasazení... 2 A. Systém umístěný v lokální síti zákazníka... 3 B. Systém umístěný
VíceMBI - technologická realizace modelu
MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,
VícePHOTO-ON Profesionální on-line správa fotografií
PHOTO-ON Profesionální on-line správa fotografií Softwarový produkt PHOTO-ON je především určen k evidenci, zařazování a archivaci statického obrazového materiálu např. fotografie, obrazová dokumentace
VíceDolování 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
VíceQAD CRM. Vladimír Bartoš. konzultant
QAD CRM Vladimír Bartoš konzultant Integrace QAD CRM QAD EA Artikly Adresy Nabídky Prodejní objednávky Instalovaná báze Servisní volání Servisní kontrakty Servisní nabídky Nabídky volání Měny Uživatelé
VíceObsah. Co je to Field-Map? Field-Map software Popis technologie Field-Map Zdroje
Michal Zigo, ZIG012 Obsah Co je to Field-Map? Field-Map software Zdroje Co je to Field-Map? Field-Map je technologie, která vzniká spojením jedinečného software s vhodným hardwarem, takže umožňuje terénní
VíceTerminologie 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,
VíceBudování infrastruktury v době digitalizace společnosti
Budování infrastruktury v době digitalizace společnosti Vladimír Střálka, VMware Country Manager, CZ/SK Mikulov, září 2016 2016 VMware Inc. Všechna práva vyhrazena. Co říkají o infrastruktuře manažeři
VíceDeskripční 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
VícePlant-wide Automation
Plant-wide Automation Totálně Integrovaná Automatizace v potravinásřví Unrestricted @ Siemens AG 2016 siemens.com Potravinářský průmysl Celosvětové trendy Posílení konkurenceschopnosti Uvedení výrobků
VíceObjektově orientované technologie. Daniela Szturcová
Objektově orientované technologie Cvičení 1 - Specifikace systému Daniela Szturcová 1 1 Specifikace systému Cíl cvičení Vypracovat specifikaci systému. 1.1 Teoretický základ Specifikací systému rozumíme
VíceAnalýza. Pracovní postup Analýza
Otázka 4 - Analýza - hledání analytických tříd, hledání atributů a stavů, analýza chování a odpovídající diagramy v UML. (A7B36SIN) Analýza Pracovní postup Analýza Analýza v metodice UP zahrnuje architektonickou
VíceLogický datový model VF XML DTM DMVS
Logický datový model VF XML DTM DMVS Verze 1.1 VF XML DTM DMVS Objednatel Plzeňský kraj Institut plánování a rozvoje hlavního města Prahy Zlínský kraj Kraj Vysočina Liberecký kraj Karlovarský kraj Statutární
VíceEntity: Profese, Klient
Popis datového formátu pro výměnu informací v oblasti lidských zdrojů Konsorcium pro 30. června 2008 Tato zpráva obsahuje 10 stran Součástí zprávy je 24 příloh Kontrola a schválení dokumentu Provedené
VíceMARIE PACS S PACSem hezky od podlahy když se data sypou!
MARIE PACS S PACSem hezky od podlahy když se data sypou! Telemedicína, Brno, 3. března 2014 RNDr. Milan Pilný MARIE PACS Je to systém pro práci s obrazovými DICOM daty v medicíně. Je klasifikován jako
VícePočítačové systémy. Uživatelské účty. Mgr. Martin Kolář
Počítačové systémy Mgr. Martin Kolář 8. 11. 2016 Obsah Mgr. Martin Kolář Počítačové systémy 8. 11. 2016 2 / 12 Definice & skupiny Uživatelský účet jednoznačně identifikuje uživatele a jeho prostředí Uživatelský
VíceAdministrační systém ústředen MD-110
SAS MD-110 Administrační systém ústředen MD-110 SAS MD-110 Administrační systém ústředen MD-110 Efektivní systém administrace poboček a parametrů ústředen Ericsson MD110 s přímou vazbou na telefonní seznam
VíceVývoj informačních systémů. Přehled témat a úkolů
Vývoj informačních systémů Přehled témat a úkolů Organizace výuky doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D. EA 439, +420 597 325 877 homel.vsb.cz/~kud007 milos.kudelka@vsb.cz Přednáška Teorie Praxe Cvičení Diskuze
Více7.3 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'
VíceMetadata. RNDr. Ondřej Zýka
Metadata RNDr. Ondřej Zýka 1 Metadata Jedna z kompetencí Data managementu Cíle kompetence: Zajistit jednotné porozumění a užití termínů Provázat informace na různých úrovních (byznys, aplikační, technické)
Vícepředměty: 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,
Více12. Virtuální sítě (VLAN) VLAN. Počítačové sítě I. 1 (7) KST/IPS1. Studijní cíl. Základní seznámení se sítěmi VLAN. Doba nutná k nastudování
12. Virtuální sítě (VLAN) Studijní cíl Základní seznámení se sítěmi VLAN. Doba nutná k nastudování 1 hodina VLAN Virtuální síť bývá definována jako logický segment LAN, který spojuje koncové uzly, které
Více