DATOVÉ MODELOVÁNÍ ER MODEL

Podobné dokumenty
2 Konceptuální modelování a návrh databáze

2 Konceptuální modelování a návrh databáze

9 Strukturovaná analýza

Úvod do softwarového inženýrství IUS 2009/2010 p.1/30

9 Strukturovaná analýza

Databázové systémy. Vztahy a relace. 3.přednáška

Konceptuální modelování. Pavel Tyl

Konceptuální datové modely používané při analýze

Databázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu

Úvod do databázových systémů 6. cvičení

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy

DBS Konceptuální modelování

Strukturované metodologie

7.3 Diagramy tříd - základy

Entitno - relačný model. Jaroslav Porubän, Miroslav Biňas, Milan Nosáľ (c)

Relace x vztah (relationship)

Úvod do databázových systémů

7.5 Diagram tříd pokročilé techniky

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

A5M33IZS Informační a znalostní systémy. Relační databázová technologie

7.5 Diagram tříd pokročilé techniky

Objekty, třídy, vazby 2006 UOMO 30

7.3 Diagramy tříd - základy

Analýza a modelování dat. Helena Palovská

Relační databázová technologie

Diagramy tříd - základy

Relační databázová technologie

Funkční schéma Datové schéma Integrita modelu s realitou

Úvod do databázových systémů

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha

DBS Konceptuální modelování

Databázové systémy. Cvičení 2

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

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR):

Konceptuální modelování

Analýza dat a modelování. Přednáška 1

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

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

6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení

C8 Relační databáze. 1. Datový model

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

Databázové systémy. Přednáška 1

Databázové systémy. modelování. Tomáš Skopal. - úvod. - konceptuální datové

Analýza dat a modelování. Přednáška 2

Terminologie v relačním modelu

2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model

8.2 Používání a tvorba databází

Relační databázový model. Vladimíra Zádová, KIN, EF, TUL- DBS

Databáze I. 4. přednáška. Helena Palovská

Databázové systémy. Datová integrita + základy relační algebry. 4.přednáška

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

Databázové systémy. Cvičení 3

Databáze I. Přednáška 2

DBS Transformace konceptuálního schématu na

PV167 Projekt z obj. návrhu IS. 26. března 2008

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

Metodika návrhu databáze

Modelování procesů s využitím MS Visio.

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Bc. Hana Kozelková. Editor datových modelů s podporou reverzního datového inženýrství

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. UML - charakteristika

Databázové systémy. Tomáš Skopal. - úvod do relačního modelu. - převod konceptuálního schématu do relačního

7 Jazyk UML (Unified Modeling Language)

Datové modelování II

OBJECT DEFINITION LANGUAGE. Jonáš Klimeš NDBI001 Dotazovací Jazyky I 2013

Základní informace. Modelování. Notace

Databázové systémy. Ing. Radek Holý

OOT Objektově orientované technologie

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky

Databáze I. Přednáška 3

9. blok Fáze návrhu databáze, konceptuální modelování

Infrastruktura UML. Modelování struktury v UML. Superstruktura UML. Notace objektů. Diagramy objektů

7 Jazyk UML (Unified Modeling Language)

Databázové systémy I

Communist Party of Nepal (Unified Marxist-Leninist) Unified Modeling Language University of Massachusetts Lowell User-mode Linux.

Modelový příklad Knihovna Vypracovaný příklad ze cvičení včetně komentářů k řešení

Databázové systémy. Cvičení 1

RELACE, OPERACE. Relace

Databázové systémy trocha teorie

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

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

Access Tabulka letní semestr 2013

Objektově orientované technologie Logická struktura systému Objektový diagram. Pavel Děrgel, Daniela Szturcová

Diagram výskytů a vztahů

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

UML. Unified Modeling Language. Součásti UML

Kapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény

Návrh databázového modelu

Unifikovaný modelovací jazyk UML

Tvorba informačních systémů

RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Katedra softwarového inženýrství Matematicko-Fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze

Konceptuální modelování a SQL

Burzovní pravidla - část XVII. PRAVIDLA PRO BLOKOVÉ OBCHODY. v obchodním systému XETRA Praha. Pravidla pro blokové obchody

Databáze. Logický model DB. David Hoksza

Strukturované metody Jan Smolík

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA

Téma 9 Databáze úvod, modelovánídat

Databázové a informační systémy Informační systém prodejny nábytku. Jakub Kamrla, KAM087

7.2 Model použití (jednání) (Use Case)

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Transkript:

DATOVÉ MODELOVÁNÍ ER MODEL Základní pojmy Entita věc reálného světa (objekt) rozlišitelný od jiných objektů. Př) banky s identifikačním číslem 999, účet s č. účtu 100. Entitní množina - množina entit téhož typu, které sdílí tytéž vlastnosti (atributy). Př), Atribut - vlastnost entity, která nás v kontextu daného problému zajímá. Př) : čísloa, jméno, příjmení, adresa, Vztah asociace mezi několika entitami. Př) s číslem klienta K999 účet s číslem účtu U100. Vztahová množina - množina vztahů téhož typu, které sdílí tytéž vlastnosti. Př) pro vztah mezi entitami typu a Pozn.: Někdy také entita, resp. instance entity ve významu entitní množiny, resp. entity. Analogicky pro vztahové množiny a vztahy. U100 U150 K999 K628 K123 U48 U79 U100 U150 U48 U79 K999 K628 K123

Typy atributů Jednoduché (simple) a složené (composite) atributy Entitní množina Složené jméno adresa atributy Složky křestní prostřední příjmení ulice město PSČ atributu číslo jméno číslobytu Jednohodnotové (single-valued) a vícehodnotové (multiple-valued) Př) telefon může-li být několik čísel - lze omezit minimální a maximální počet hodnot Prázdné (null) atributy - mohou nabývat speciální hodnoty NULL - různý význam: chybějící - existuje, ale neznáme neznámá - nevíme, zda existuje Odvozené atributy - hodnotu lze odvodit od jiných atributů nebo entit Př) věk, datnarození; početdisposob Parametry vztahů Jméno vztahové množiny, jméno role vyjadřuje význam vztahu jméno vztahové množiny jméno role k

Stupeň Zaměstnanec nadřízený unární (reflexivní) binární Programátor používá Projekt ternární Jazyk Kardinalita (cardinality), - maximální počet vztahů daného typu (vztahové množiny), ve kterých může participovat jedna entita (1,M, případně přesněji). Zaměstnanec nadřízený 1 unární (reflexivní) 1 binární Programátor ternární používá Jazyk Projekt

Členství (membership)/účast (participation) - minimální počet vztahů daného typu (vztahové množiny), ve kterých musí participovat jedna entita (0 volitelné, 1 povinné). - také účast entitní množiny ve vztahové částečná (partial)/úplná (total). Zaměstnanec 1.. nadřízený 0..1 unární (reflexivní) 1 0.. binární Programátor 0.. ternární používá 1.. Jazyk 0.. Projekt - kardinalita i členství předují omezeni (constraint) Atributy vztahu čísloa jméno adresa telefon 0.. disponuje limit 0.. čísloúčtu

Používané notace Název Název IČO Adresa 1 M Číslo zboží Barva Telefon Je dodáváno - my budeme používat notaci odvozenou z jazyka UML (Unified Modeling Language) Doporučení pro kreslení ERD 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 čísloa jméno adresa telefon 1 disponuje čísloúčtu disponuje limit

Celkový systém by neměl být zahrnut do ERD Banka 1 má Identifikátor (klíč, primární klíč) entity a vztahy musí být identifikovatelné hodnota identifikátoru musí být unikátní (a minimální) identifikátorem je jednoduchý nebo složený atribut situace, kdy používáme složené identifikátory: unikátnost hodnoty jen v rámci vyvíjeného systému (ne celého vesmíru) Entitní množina nebo atribut? Automobil <<PK>> výrčíslo? barva Automobil <<PK>> výrčíslo má Barva 1 <<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. Atributy a vztahy 1:M zaregistrovala Osoba <<PK>> rodnéčíslo 1 Vozidlo <<PK>> poznznačka datregistrace? Osoba <<PK>> rodnéčíslo 1 Vozidlo <<PK>> poznznačka datregistrace zaregistrovala datregistrace

Náhrada vztahů M:M vazební entitní množinou <<PK>> čísloa jméno adresa telefon 0.. disponuje disponuje limit 1.. <<PK>> čísloúčtu <<PK>> čísloa jméno adresa telefon Disponuje <<PK>> čísloa 1 1.. <<PK>> čísloúčtu limit <<PK>> čísloúčtu 0.. 1 Generalizace/specializace S2 S1 S3 B1 B2 <<PK>> čísloúčtu s tav S4 S5 B3 Spořitelní Běžný Spořitelní úro k Běžný limitčerpání - také ISA vztah - pojmy entitní množina vyšší/nižší úrovně (také nadtřída/podtřída) - dědičnost atributů a účasti ve vztahových množinách - hierarchie/svazy (lattice) generalizace - identifikátor entitních množin nižší úrovně

Slabé (weak) entitní množiny - silná (strong) entitní množina má identifikátor tvořený mi atributy - slabá entitní množina nemá identifikátor tvořený mi atributy identifikující vztahová množina <<PK>> čísloúčtu identifikující dominantní (nezávislá) <<weak>> 1 0..1 Příkaz <<D>> pořčíslo <<identif>> typ částka datum diskriminátor (dílčí identifikátor) slabá (závislá) Rysy slabé entitní množiny: o identifikátor = identifikátor_dominantní + diskriminátor o existenční závislost slabé na identifikující 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.