Databázové a informační systémy Jana Šarmanová



Podobné dokumenty
Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová

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

Michal Krátký, Miroslav Beneš

Databázové a informační systémy

Použití databází na Webu

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská

8.2 Používání a tvorba databází

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

Databáze v MS ACCESS

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

Ukládání a vyhledávání XML dat

Databázové systémy Cvičení 5.2

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

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava

průvodce správou, využitím a programováním

Úvod do databázových systémů. Ing. Jan Šudřich

Lekce 6 - Správa prostorových dat

Databázové systémy. Cvičení 6: SQL

Oracle XML DB. Tomáš Nykodým

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská

Data v informačních systémech

Databázové systémy trocha teorie

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

Databázové systémy a SQL

Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ

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

Návrh a tvorba WWW stránek 1/14. PHP a databáze

Databázové systémy úvod

Databázové systémy, MS Access. Autor: Ing. Jan Nožička SOŠ a SOU Česká Lípa VY_32_INOVACE_1130_Databázové systémy, MS Access_PWP

Etapy tvorby lidského díla

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT

Databáze Bc. Veronika Tomsová

Analýza dat a modelování. Přednáška 3

Úvod do databázových systémů

Úvod do databázových systémů. Lekce 1

MBI - technologická realizace modelu

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databázové systémy MySQL základní pojmy, motivace Ing. Kotásek Jaroslav

Jazyk SQL databáze SQLite. připravil ing. petr polách

1. ZPRACOVÁNÍ DAT. Čas ke studiu kapitoly: 2 hodiny Úlohy zpracování dat. Cíl Po prostudování tohoto odstavce budete umět.

Tvorba informačních systémů

Michal Krátký. Tvorba informačních systémů, 2008/2009. Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava. Tvorba informačních systémů

Kurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.

Maturitní témata Školní rok: 2015/2016

1. ÚLOHY ZPRACOVÁNÍ DAT

Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/

5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ

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

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

POSTUP PRO VYTVOŘENÍ STRUKTUR PRO UKLÁDÁNÍ RDF DAT V ORACLE

PRODUKTY. Tovek Tools

Stručný obsah. K2118.indd :15:27

Dolování v objektových datech. Ivana Rudolfová

Databázové systémy I. 1. přednáška

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

Univerzita Palackého v Olomouci Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Základy programování 4 - C# 10.4.

Operátory ROLLUP a CUBE

Sada 1 - PHP. 14. Úvod do jazyka SQL

Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení

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

Datové modelování II

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

Úvod do databázových systémů

Geografické informační systémy p. 1

Manipulace a restrukturalizace dat

Databázové systémy BIK-DBS

KIV/ZIS cvičení 5. Tomáš Potužák

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Jazyk SQL

PL/SQL. Jazyk SQL je jazykem deklarativním, který neobsahuje procedurální příkazy jako jsou cykly, podmínky, procedury, funkce, atd.

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

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

POUŽITÍ DATABÁZÍ. Po ukončení tohoto kurzu budete schopni

Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, Karlovy Vary Autor: Ing. Hana Šmídová Název materiálu:

B Organizace databáze na fyzické úrovni u serveru Oracle

SII - Informatika. 1. Atribut relace, jehož hodnota jednoznačně určuje prvek v jiné relaci, se nazývá:

Databáze I. 5. přednáška. Helena Palovská

PRODUKTY. Tovek Tools

Databázové systémy Cvičení 5

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Dotazy přes více tabulek

DUM 11 téma: Databázové jazyky a servery

TÉMATICKÝ OKRUH Počítače, sítě a operační systémy

Databázové systémy II. KIV/DB2 LS 2007/2008. Zadání semestrální práce

O Apache Derby detailněji. Hynek Mlnařík

Datové sklady ve školství

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze


Databáze MS-Access. Obsah. Co je to databáze? Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Ing. Jolana Škutová

DUM 12 téma: Příkazy pro tvorbu databáze

Databáze ArcView) Databázový systém

Přizpůsobení JSTL pro Google App Engine Datastore

Jazyk PL/SQL Úvod, blok

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle

ÚVOD DO DATABÁZÍ. Metodické listy pro předmět

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

Fyzické uložení dat a indexy

Transkript:

Databázové a informační systémy Jana Šarmanová

Obsah Úloha evidence údajů, způsoby evidování Databázové technologie datové modely, dotazovací jazyky. Informační systémy Datové sklady Metody analýzy dat Dokumentografické IS Faktografické IS Geografické IS

Úlohy zpracování dat Proč vzniká problém zpracování dat V praktickém životě je často zapotřebí evidovat údaje o nějaké skutečnosti. o skupině lidí (zaměstnanců, studentů, členů sportovního oddílu ap.), o zvířatech nebo rostlinách (evidence ZOO, botanické zahrady ap.), o množině věcí (knihy ve veřejné knihovně, inventář firmy, materiálu na skladě ap.) o množině jevů (počasí, provedených lékařských výkonech ap.) Zpracováním dat nazýváme evidování a zpracování velkého množství údajů o velkém množství objektů.

Úlohy zpracování dat Co a jak se zpracovává Objekty (lidi, zvířata, věci, jevy) popisujeme pomocí jejich vlastností. (zaměstnanec firmy má jméno, adresu, funkci, plat; kniha v knihovně má název, autora, rok vydání, cenu, ). Při evidencích se pak předem rozhodneme, které vlastnosti potřebujeme sledovat. Vybrané vlastnosti budeme nazývat atributy. I při ručním zpracování si atributy pojmenujeme (nadpis sloupce) a zvolíme nějakou formu evidence. 1. Tabulka na papír či do sešitu nalinkujeme tabulku, sloupce popíšeme názvy vybraných evidovaných vlastností, celou tabulku pojmenujeme typem evidovaných objektů.

Úlohy zpracování dat Příklad 1: Evidence dat o zaměstnancích v tabulce. Zaměstnanci jsou zapisováni v pořadí, jak byli do firmy přijati. Potřebujeme evidovat jejich jméno, adresu, funkci, plat. Pojmenujeme tuto tabulku Zaměstnanec a její strukturu (= seznam evidovaných vlastností, atributů) zapíšeme takto: Zaměstnanec (jméno, adresa, funkce, plat) Tabulka vypadá takto: Zaměstnanec jméno adresa funkce plat Žižka Kamil Studená 10, Ostrava 8 svářeč 12000 Bednářová Petra Růžová 12, Ostrava 1 uklízečka 8000 Novák František Široká 2, Opava účetní 17000

Úlohy zpracování dat 2. Kartotéka kartotéční listy, na každém je formulář obsahující názvy evidovaných údajů. každý objekt je zapsán na jednu evidenční kartu, všechny listy jsou umístěny do krabice nebo šuplíku. Výhodou je možnost ukládat listy v nějakém uspořádání (zaměstnanci abecedně podle jména, knihy podle názvu nebo autora apod.) toto uspořádání dodržovat i při všech změnách, přidávání a rušení karet.

Úlohy zpracování dat Pojmy Vést evidenci o objektech znamená zaznamenat vhodně organizované údaje na nějaké médium provádět změny údajů při změně evidované reality provádět výběry informací podle různých kritérií odvozovat a počítat z uložených údajů další třídit údaje dle různých kritérií zaznamenávat vztahy mezi údaji o objektech různých druhů o všech údajích zaznamenaných i odvozených vydávat informace ve vhodné grafické úpravě Informačním systémem obecně nazýváme organizaci údajů vhodnou pro systémové zpracování dat: pro jejich sběr, uložení a uchování, zpracování, vyhledávání a vydávání informací o nich, to vše pro účely rozhodování.

Agendové zpracování dat Závislost dat a programů Každý program řeší nejen vlastní aplikační problém, ale i formát fyzického uložení dat na médiu. Navazující úlohy musí respektovat již vytvořené deklarované fyzické struktury dat. Při změně datové struktury v jednom programu je nutné měnit a kompilovat i všechny další programy, které s touto strukturou pracují, i když se v jejich funkčnosti nic nemění. Odtud nízká efektivnost datových struktur i programů.

Agendové zpracování dat Závislost dat a programů Pascal: Program Evidence_zamestnancu; var Zamestnanec: record of jmeno: string [1..20]; adresa:string [1..50]; funkce:string [1..10]; plat: integer end; Begin... End. program data deklarace

Databázové zpracování dat Základní pojmy databázového zpracování Entita - objekt celá posloupnost položek popisuje objekt. Taková struktura položek, která má ucelený význam (zachycuje všechny potřebné údaje o sledovaném objektu) se nazývá záznamem (větou, recordem). Je to obvykle skupinová položka. Množina entit množina objektů datový soubor obsah tabulky množinu záznamů stejného typu, zaznamenávající ucelenou informaci o množině sledovaných objektů a uloženou na paměťovém médiu, nazýváme datovým souborem. Množiny záznamů si můžeme snadno představit ve tvaru tabulky, kde každý objekt je popsán jedním řádkem a každý atribut objektu je v jednom sloupci. Databáze Množinu datových souborů, uchovávajících data o nějakém uceleném úseku reality, nazýváme databází.

Databázové zpracování dat Základní pojmy databázového zpracování Systém řízení báze dat - SŘBD programový systém (prázdný, bez datových souborů a bez aplikačních programů), umožňující definování datových struktur a datových souborů, řešící fyzické uložení dat ve vnější paměti počítače, umožňující manipulaci s daty a formátování vstupních i výstupních informací, nazýváme systémem řízení báze dat. Aplikační úloha Aplikační úlohou nad SŘBD nazýváme konkrétní program napsaný pomocí programových prostředků použitého SŘBD nad konkrétní databází, pro tuto úlohu vytvořenou.

Databázové zpracování dat Základní pojmy databázového zpracování Informační systém Aplikační úlohy nad společnou databází tvoří ucelený systém, nazývaný databázovým nebo informačním systémem (dále jen IS) nad použitým SŘBD. V tomto pojetí tedy informačním systémem rozumíme celek, řešící rozsáhlejší oblast aplikační, naprogramovaný (obvykle v jednom) SŘBD s vhodně navrženými datovými strukturami tak, aby všechny aplikační úlohy k nim měly optimální přístup. Řeší uložení, uchování, zpracování a vyhledávání informací a umožňuje jejich formátování do uživatelsky přívětivého tvaru.

Databázové zpracování dat Paradigma databázové technologie Definování datových typů a operací nad daty není vše, čím se liší databázová technologie od klasického programování. Nejpodstatnější rozdíl, základní princip či tzv. paradigma databázové technologie je oddělení datových struktur od programů Tuto vlastnost zabezpečuje v SŘBD možnost definovat datové a programové struktury samostatně a nezávisle na sobě. Struktury datových souborů jsou uloženy samostatně nebo jsou součástí datových souborů. Programy s nimi pracují tak, že si načtou strukturu dat a pak s datovým souborem mohou provádět potřebné operace. Při změně datové struktury není nutné měnit programy, při změně programů není nutné měnit datové struktury.

Databázové zpracování dat Paradigma databázové technologie SŘBD: CREATE TABLE Zamestnanec (jmeno CHAR(20), adresa CHAR(50), funkce CHAR(10), plat NUMBER(8,2)); program use Zamestnanec Zamestnanec deklarace data

Datové modely Síťový model (zvl. případ Hierarchický model) Relační model Objektově-orientovaný model -> objektově-relační model XML model

Organizace dat Sekvenční přístup Postupný průchod všemi záznamy v tabulce Pevná / proměnná délka záznamu Indexové soubory v další datové struktuře jsou záznamy uspořádány dle hodnot indexovaného atributu. Stromové datové struktury B-strom. Hashování

Dotazovací jazyky Definice struktury databáze. Vytvoření databáze, tabulky, indexu. Manipulace s databází Vkládání nových záznamů. Aktualizace existujících záznamů. Rušení záznamů. Výběr dat z databáze Výběr řádků a sloupců tabulky podle zadaných podmínek, výběr z více tabulek spojení tabulek.

Dotazovací jazyky Structured Query Language (SQL) Standardizovaný dotazovací a manipulační jazyk pro relační databáze (ANSI SQL-92). Rozšíření SQL-99 s objektově - relačními prvky. Využívá se i pro komunikaci s databázovými servery. Query by Example (QBE) - dotaz příkladem pro usnadnění tvorby dotazů.

SQL SELECT <které sloupce nebo *> FROM <tabulky> WHERE <podmínka> ORDER BY <podle čeho seřadit> SELECT login, jmeno, prijmeni FROM osoba WHERE prijmeni LIKE "Novák" ORDER BY prijmeni,jmeno

SQL INSERT INTO osoba VALUES ( bec022, Jan, Becher, 1980-01-20 ) UPDATE osoba SET jmeno= Jeník WHERE login= wal001 DELETE FROM osoba WHERE login= dan001

XML datový model <?xml version="1.0"?> <books> <book id="003-04312"> <title>the Two Towers</title> <author>j.r.r. Tolkien</author> </book> <book id="001-00863"> <title>the Return of the King</title> <author>j.r.r. Tolkien</author> </book>.. </books>

Příklady SŘBD Volně dostupné MySQL, PostgreSQL Komerční DBase, Access, FoxPro Oracle, IBM DB2, MS SQL Server, Sybase

IS v prostředí Internetu Datová vrstva - přístup k datům nezávislý na konkrétním databázovém systému. Rozhraní ODBC, JDBC + jazyk SQL.

Datové sklady + Data Mining Datový sklad = kopie velkých objemů dat s předpočítanými sumami Příklad: údaje o prodeji výrobků v hypermarketu, záznamy o platební historii klienta v bance OLAP (On-line Analytic Processing) datové krychle speciální datové struktury Data Mining = Získávání znalostí z dat = vyhledávání vzorů nebo trendů důležitých pro organizaci (data mining) Příklad: závislosti mezi nákupy různých typů výrobků

Dokumentografické IS Zaměřeny na zpracování rozsáhlých kolekcí dokumentů (textů...) Data nestrukturovaná nebo jen částečně strukturovaná Příklad: Záznamy z jednání Parlamentu, články, knihy,... informace na Internetu (Google,... ) Základní problémy: Efektivní ukládání dokumentů Komprese dat Efektivní vyhledávání Podle klíčových slov Podle podobnosti dokumentů

Faktografické IS Ukládají informace určité oblasti, často jen pro čtení Data nestrukturovaná i strukturovaná Příklad: Sbírka zákonů, Jízdní řády,... Základní problémy: Efektivní práce s fakty, vyhledávání pomocí speciálního SW

Geografické IS Zaměřeny na zpracování prostorových informací (příklad: parcely na katastrální mapě), popisných informací (příklad: majitel parcely, typ pozemku, cena,... ) Základní problémy: Ukládání dat datové modely (vektory, rastr). Indexovací datové struktury - Kvadrantové stromy, R-stromy. Vyhledávání speciální operátory, SpatialSQL