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



Podobné dokumenty
Obsah přednášky. Databázové systémy RDBMS. Fáze návrhu RDBMS. Coddových 12 pravidel. Coddových 12 pravidel

Databázové systémy úvod

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská

1 Úvod. J. Zendulka: Databázové systémy - 1 Úvod 1

J. Zendulka: Databázové systémy - 1 Úvod Intuitivní vymezení pojmu databáze

Databázové systémy úvod

Databázové systémy úvod

Databáze 2013/2014. Konceptuální model DB. RNDr. David Hoksza, Ph.D.

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

Databázové systémy BIK-DBS

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc.

Úvod do databázových systémů. Lekce 1

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

Databázové a informační systémy

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Geografické informační systémy p. 1

VIKBB38 Teoretické základy projektování informačních systémů blok I., KISK FF MU Jan Matula,

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

Databázové systémy trocha teorie

Úvod do databázových systémů. Ing. Jan Šudřich

Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová

Databázové a informační systémy Jana Šarmanová

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

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

Základy informatiky. 06 Databázové systémy. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant

Michal Krátký, Miroslav Beneš

S databázemi se v běžném životě setkáváme velmi často. Uvádíme běžné použití databází velkého rozsahu:

Databáze v MS ACCESS

Úvod, terminologie. Ing. Michal Valenta PhD. Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11, P edn. 1

DATABÁZE, ATRIBUTY. SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 3.ročník

Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ

Použití databází na Webu

Nerelační databázové modely. Helena Palovská

Databáze 2011/2012 Konceptuální model DB. RNDr. David Hoksza, Ph.D.

Úvod do GIS. Atributy a jejich vztah k prostoru. Pouze podkladová prezentace k přednáškám, nejedná se o studijní materiál pro samostatné studium.

Databáze Bc. Veronika Tomsová

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

Databázové systémy úvod

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská

Databázové systémy. Přednáška 1

DELTA - STŘEDNÍ ŠKOLA INFORMATIKY A EKONOMIE, s.r.o. Obor informační technologie AJAX ESHOP. Maturitní projekt. Třída:

Data v informačních systémech

Objektově orientované databáze. Miroslav Beneš

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

2. přednáška. Databázový přístup k datům (SŘBD) Možnost počítání v dekadické aritmetice - potřeba přesných výpočtů, např.

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

Databázové systémy. Ing. Radek Holý

Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení

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

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

Relační databáze. V dnešní době existuje řada komerčních DBMS, nejznámější jsou:

KIV/ZIS cvičení 1. Martin Kryl

Marketingová komunikace. 1. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Archivace relačních databází

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

Architektura softwarových systémů

UDS for ELO. Univerzální datové rozhraní. >> UDS - Universal Data Source

Maturitní témata Školní rok: 2015/2016

Profilová část maturitní zkoušky 2017/2018

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev

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

MBI - technologická realizace modelu

Teorie zpracování dat DATABÁZOVÁ TECHNOLOGIE

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská

DUM 11 téma: Databázové jazyky a servery

A5M33IZS Informační a znalostní systémy. O čem předmět bude? Úvod do problematiky databázových systémů

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

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

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

vysvětlit základní pojmy z oblasti databázových systémů; objasnit charakteristické znaky jednotlivých architektur databází, uspořádání modelů dat;

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

Databáze SQL SELECT. David Hoksza

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

Ukázka knihy z internetového knihkupectví

GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 4

DATABÁZE A INFORMAČNÍ SYSTÉMY

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY 1. Základní pojmy databázové technologie

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Business Intelligence

Databáze. Velmi stručný a zjednodušený úvod do problematiky databází pro programátory v Pythonu. Bedřich Košata

04 - Databázové systémy

Database engine (databázový stroj, databázový motor, databázové jádro) Systém řízení báze dat SŘBD. Typy SŘBD podle způsobu práce s daty

Klíčová slova: dynamické internetové stránky, HTML, CSS, PHP, SQL, MySQL,

Technické informace. PA152,Implementace databázových systémů 4 / 25. Projekty. pary/pa152/ Pavel Rychlý

8.2 Používání a tvorba databází

Okruhy z odborných předmětů

Hierarchický databázový model

Operátory ROLLUP a CUBE

Data v informačních systémech

Úvod do databázových systémů

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

Střední průmyslová škola elektrotechnická Praha 10, V Úžlabině 320 M A T U R I T N Í T É M A T A P Ř E D M Ě T U

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)

Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace

Maturitní témata z předmětu PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ pro šk. rok 2012/2013

Databáze I. Přednáška 1

Databázové systémy. Cvičení 1

Úvod do databázových systémů

Transkript:

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, e-nástěnka literatura stag.ujep.cz Prohlížení -> Předměty KI/ADS podmiňující předmět e-mail: kvetuse.sykorova@ujep.cz 2 Obsah přednášky Databázové systémy pojem Databáze základní pojmy historický vývoj DBS úrovně DBS datové modely struktura DBS předrelační, relační, postrelační operační, analytické 3 dříve - informace uchovávány v papírové podobě v kartotékách a registrech dnes informace uchovávány v elektronické podobě v databázích Databáze = elektronická podoba kartotéky nebo registru. 4 DBS = databázový systém systém uchovávající a spravující určité informace o různých reálných objektech. objekt = reálný existující člověk, předmět, místo, událost nebo pojem např. student, kniha, zájezd, faktura atribut = charakteristická vlastnost objektu např. jméno, název, destinace, město záznam = všechny vlastnosti příslušející jednomu objektu např. student Jan Novák, narozen 18.5.1974 hodnota = konkrétní vlastnost objektu např. Jan, Fimfárum, Podhajská, Kolín 5 6 1

redundance dat = nadbytečný výskyt stejných hodnot minimalizace redundantních dat v DBS integrita dat = všechna související data musí odpovídat existujícímu objektu nutná redundance dat v DBS např. student studuje existující obor 7 číslo objednávky datum objednávky jméno ce zaměstnán od název výrobku cena výrobku 10456 12.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Funghi 105 Kč 10456 12.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Hawai 127 Kč 10456 12.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Insalata Belucci 125 Kč 10457 12.8.2005 Emil Král 15.3.2005 Fausto 115 Kč 10457 12.8.2005 Emil Král 15.3.2005 Carpaccio 155 Kč 10458 12.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Insalata Caesar 128 Kč 10458 12.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Rustica 159 Kč 10458 12.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Carpaccio 155 Kč 10458 12.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Hawai 127 Kč 10459 13.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Quatro formaggi 157 Kč 10459 13.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Insalata Belucci 125 Kč 10459 13.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Insalata Greca 109 Kč 10460 13.8.2005 Václav Nový 25.5.2005 Trapolla 145 Kč 10461 13.8.2005 Václav Nový 25.5.2005 Carpaccio 155 Kč 10461 13.8.2005 Václav Nový 25.5.2005 Funghi 105 Kč 10462 14.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Hawai 127 Kč 10462 14.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Fausto 115 Kč 10462 14.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Insalata Greca 109 Kč 10462 14.8.2005 Jan Novák 1.2.2005 Insalata Caesar 128 Kč 10463 14.8.2005 Emil Král 15.3.2005 Fausto 115 Kč 10463 14.8.2005 Emil Král 15.3.2005 Trapolla 145 Kč 10463 14.8.2005 Emil Král 15.3.2005 Quatro formaggi 157 Kč 10463 14.8.2005 Emil Král 15.3.2005 Rustica 159 Kč 8 50. léta 60. léta aplikace obsahovala vše data aplikace data typy systém pro zpracování souborů externí soubory dat systém typy soubor data 9 10 nevýhody: obtížná změna struktury dat velká redundance dat problémy se zajištěním integrity dat problémy s bezpečností dat omezení přístupu uživatelů přístup k datům značně omezen sekvenčním vyhledáváním 60. léta - konec systém řízení báze dat databáze dat data SŘBD databáze data typy 11 12 2

úrovně DBS = způsob pohledu na data v databázi fyzická (interní) způsob fyzického uložení dat na disku konceptuální popis struktury databáze (tabulek) popis vztahů mezi uloženými daty externí popis dat z pohledu uživatele, tj. uživatelské prostředí (formuláře, sestavy, ) = způsob uložení dat v databázi hierarchický síťový relační objektový historický vývoj 13 14 hierarchický: UJEP PF rektorát PřF hierarchický: záznamy organizovány ve stromové struktuře řeší snadno a rychle vztahy 1:N nezáleží na fyzické struktuře dat matemat. psychol. úřad kvestora chemie fyziky Nevýhody: problémy při řešení vztahů M:N problémy při změně struktury dat 15 16 síťový: síťový: data reprezentována kolekcemi záznamů a vztahů mezi nimi ec 1 matemat. ec 2 chemie ec 3 fyziky ec 4 řeší snadno a rychle vztahy 1:N i M:N nezáleží na fyzické struktuře dat rychlé vyhledávání Nevýhody: problémy při změně struktury dat 17 18 3

relační: RDBS = relační databázový systém informace o jednom typu objektu jsou uchovávány v tabulkách s určitou strukturou. tabulky jsou navzájem provázány relacemi relace usnadňují vyhledávání různých informací uložených v těchto tabulkách. v současnosti nejpoužívanější model 19 číslo objednávky název výrobku 10456 003 10456 004 10456 101 10457 002 10457 001 10458 102 10458 006 10458 001 10458 004 10459 005 10459 101 10459 103 10460 007 10461 001 10461 003 10462 004 10462 002 10462 103 10462 102 10463 002 10463 007 10463 005 10463 006 relační: id ce jméno ce zaměstnán od 01 Jan Novák 1.2.2005 02 Emil Král 15.3.2005 03 Václav Nový 25.5.2005 id výrobku název výrobku cena výrobku 001 Carpaccio 155 Kč 002 Fausto 115 Kč 003 Funghi 105 Kč 004 Hawai 127 Kč 005 Quatro formaggi 157 Kč 006 Rustica 159 Kč 007 Trapolla 145 Kč 101 Insalata Belucci 125 Kč 102 Insalata Caesar 128 Kč 103 Insalata Greca 109 Kč číslo objednávky datum objednávky id ce 10456 12.8.2005 01 10457 12.8.2005 02 10458 12.8.2005 01 10459 13.8.2005 01 10460 13.8.2005 03 10461 13.8.2005 03 10462 14.8.2005 01 10463 14.8.2005 02 20 relační tabulka: záznamy atributy id výrobku název výrobku cena výrobku 001 Carpaccio 155 Kč 002 Fausto 115 Kč 003 Funghi 105 Kč 004 Hawai 127 Kč 005 Quatro formaggi 157 Kč 006 Rustica 159 Kč 007 Trapolla 145 Kč 101 Insalata Belucci 125 Kč 102 Insalata Caesar 128 Kč 103 Insalata Greca 109 Kč objektový: vychází z principů objektově orientovaného přístupu objekt = datová struktura definovaná jako třída s určitými vlastnostmi a metodami komunikace mezi objekty probíhá pomocí zpráv nejen statické, ale i dynamické chování objektů možné vytváření složitějších objektů snadnější zadávání dotazů 21 22 1. Předrelační: hierarchické nebyl pro něj určen žádný standard nejznámější DBS je IMS (Information Management Systém) od firmy IBM síťové standardizován roku 1972 výborem DBTG nejznámější DBS je IDMS (Integrated Database Management Systém) používající programovací jazyk Cobol 2. Relační: RDBMS = Relational Database Management System poprvé popsal E.F.Codd v r.1970 základem je matematický aparát relační algebry v kombinaci s predikátovou logikou vyhovují běžným databázovým požadavkům nejznámější DBS jsou MS Access, MySQL, Oracle, MS SQL server, a další. 23 24 4

Struktura DBS 3. Postrelační: objektové (ODBMS) = Objective Database Management System využívají základní rysy OOP dosud ve vývoji, méně výkonné než relační nejznámější DBS je ObjectStore, GemStone, Versant, Caché, objektově relační (ORDBMS) kombinují výhody objektové a relační DBS nejznámější DBS je PostgreSQL. databázový systém je tvořen: databáze fyzicky uložená data ve struktuře datového modelu SŘBD rozhraní mezi uloženými daty a aplikačními programy využívají pro komunikaci dotazovací jazyk (SQL) aplikační programy nabízejí uživatelsky přívětivé prostředí generují dotazy a vypisují jejich výsledky uživatelé 25 26 Struktura DBS uživatelé DBS aplikace SŘBD databáze aplikace 1 aplikace 2 předkompilátor DML překladač DDL řízení databáze datové soubory slovník administrátor databáze zajišťuje centrální kontrolu nad daty a programy plní rozhodnutí správce dat definuje databázové schéma, navrhuje strukturu, přiděluje práva aplikační programátoři vytvářejí aplikační programy s využitím databázového dotazovacího jazyka (nejčastěji SQL) vloženého do hostitelského jazyka (např. PHP, Object Pascal, C++ atd.). znalí uživatelé nevytvářejí programy formulují požadavky v databázovém dotazovacím jazyce běžní uživatelé komunikují se systémem prostřednictvím aplikačního programu 27 28 operační (OLTP) slouží pro každodenní úpravu a přidávání dat data jsou dynamického typu, tj. neustále se mění a jsou vždy aktuální např. nabídka obchodů, nemocnice, nakladatelství analytické (OLAP) slouží pro ukládání historicky a časově závislých dat vhodné pro sledování trendů a dlouhodobých prognóz data jsou statického typu, tj. nikdy se nemění a nejsou aktuální např. geologické společnosti, chemické laboratoře 29 5