Datové modelování II



Podobné dokumenty
Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha

Úvod do datového a procesního modelování pomocí CASE Erwin a BPwin

8.2 Používání a tvorba databází

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

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

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

Úvod do databázových systémů

Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení

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

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská

Databázové systémy trocha teorie

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

Michal Krátký, Miroslav Beneš

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská

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

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

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

Databáze. Logický model DB. David Hoksza

Databázové a informační systémy

Databázové systémy a SQL

Úvod do databázových systémů

Použití databází na Webu

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

Úvod do databázových systémů

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů


Úvod do databázových systémů 6. cvičení

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

Databáze. datum jmeno prijmeni adresa_ulice adresa_mesto cislo_uctu platba zustatek

Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová

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

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

Okruhy z odborných předmětů

Úvod do tvorby internetových aplikací

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1

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

Databázové systémy. Cvičení 6: SQL

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

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

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

Databázové a informační systémy Jana Šarmanová

Databázové systémy. Ing. Radek Holý

Databázové systémy úvod

Data v informačních systémech

KIV/ZIS cvičení 5. Tomáš Potužák

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

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

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

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

SQL SQL-SELECT. Informační a znalostní systémy. Informační a znalostní systémy SQL- SELECT

Uživatelská příručka SBOX

Databáze SQL SELECT. David Hoksza

4. Relační model dat. J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1

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

Databázové systémy I. 1. přednáška

SQL - trigger, Databázové modelování

Zápisování dat do databáze

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

Úvod do SQL v systému SAS Martin Branda

Otázka č. 1 (bodů za otázku: 4)

Architektury databázových

3. přednáška z předmětu GIS1 atributové a prostorové dotazy

Materiál byl vytvořen v rámci projektu Nové výzvy, nové příležitosti, nová škola

KIV/ZIS cvičení 1. Martin Kryl

Hierarchický databázový model

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

Analýza a modelování dat. Přednáška 8

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

5. Formalizace návrhu databáze

8. Zpracování dotazu. J. Zendulka: Databázové systémy 8 Zpracování dotazu 1

VYHLÁŠKA. č. 280/2008 Sb. ze dne 31. července o směnárenské činnosti, bezhotovostních obchodech s cizí měnou a o peněžních službách

J. Zendulka: Databázové systémy 8 Zpracování dotazu Podstata optimalizace zpracování dotazu

Databázové systémy. Cvičení 2

Databázové a informační systémy

Databázové systémy Cvičení 5.2

Úvod do databázových systémů

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

Oznámení o výkonu činnosti v hostitelském členském státě

Úvod do databázových systémů

Vyhledávání podle klíčových slov v relačních databázích. Dotazovací jazyky I ZS 2010/11 Karel Poledna

RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

Databázové systémy Cvičení 5.3

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

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

01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980

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

Úvod do aplikací internetu a přehled možností při tvorbě webu

Databázové systémy. Přednáška 1

INFORMACE O ZPRACOVÁNÍ OSOBNÍCH ÚDAJŮ

Žádost o finanční pomoc z OP Zemědělství

C8 Relační databáze. 1. Datový model

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace

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

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

Návrh na zápis výrobců do Seznamu pro individuální a solidární systém

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

l Kontakt s klientem SSP Popis automatizované komunikace s ÚP ČR v součinnosti a exekuci

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

Transkript:

Datové modelování II Atributy Převod DM do schématu SŘBD Dotazovací jazyk SQL Multidimenzionální modelování Principy Doc. Miniberger, BIVŠ

Atributy Atributem entity budeme rozumět název záznamu či informace, která charakterizuje popisovanou entitu. Příkladem atributů jsou např.:» Číslo klienta,» Rodné číslo příp. IČO» Jméno (název) klienta» Pohlaví» Číslo pobočky, na které je klient veden» Číslo půjčky» Jistina. Výskytem atributů pak budeme rozumět jeho skutečnou hodnotu (číslo, text, ) který je fyzicky zapsán v SW systému. (Např. 3578974, 181028/435, Jan Novák, M, OP4, 03789/03, 270.000 apod.) Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 2

Převod DM do schématu SŘBD Každá entita se překlopí do SŘBD jako tabulka se jejím jménem. (V relačních SŘBD se tabulka matematicky definuje jako relace, dále jen relace) Vazby (relationships) mezi relacemi Vazby M:N se převedou na M:1 x 1:N Vazby 1:N mezi silnými relacemi se pak vyjádří pomocí cizího klíče tj.primární klíč master relace se zapíše jako cizí klíč do detail relace Vazby 1:N (mezi silnou a slabou relací) se vyjádří pomocí vícesložkového klíče tj. primární klíč silné relace + klíč slabé relace ve slabé relaci Názvy atributů jsou pak názvy sloupců takto vzniklé relace. Minimální jednoznačná podmnožina názvu sloupců se určí klíčem relace. V jednotlivých řádcích relace jsou pak zapsány výskyty atributů tj. alfanumerické, příp. logické hodnoty. Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 3

Dotazovací jazyk SQL Existuje řada dotazovacích jazyků pro relační SŘBD. Nejznámější je SQL (Structured Query Language). Základní strukturou je tzv. tvar SELECT A 1,.,A n Uvede se seznam atributů FROM R 1,..,R m Uvede se seznam relací, nad kterými je dotaz definován) WHERE P Příklad: Obsahuje obecně formuli zahrnující jména atributů a podmínku výběru) SELECT Jm_klienta FROM KLIENT WHERE Kód_klienta = IČO Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 4

Ukázka DM v MS Access Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 5

Část datového modelu Půjčka C_uctu Kod_klienta C_pobocky Druh_účtu Kod_oboru Kod_vysledovky Zustatek_na_uctu 123456789 26170485 181 Běžný 78 3534 55400 234567891 580742450 182 Běžný 75 3534 0 Má Má Účet Je pro Kod_klient a Název_klienta Jméno kontaktní osoby Příjmení kontaktní osoby Adres a Měs to Kraj Používá Čerpání půjčky Má Klient 26170485 INTERINVEST Praha s.r.o. Josef Balda Ocelář ská 3 Prah a Střed očesk ý Je pro Má 58074245 Josef Novák Josef Novák Na palouč ku 5 Stra koni ce Jihoč eský Má Půjčka Je pro 60699477 Fortes Renata Čapková Příluck á 52 Zlín Zlínsk ý Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 6

Tvorba dotazu Dotaz v SQL MS Access SELECT [KLIENT].[Kód_klienta] FROM KLIENT LEFT JOIN PUJCKA ON [KLIENT].[Kód_klienta]=[PUJCKA].[Kód_klient a] WHERE (([KLIENT]![Kód_klienta]=[PUJCKA]![Kód_klie nta])); Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 7

Dotaz v MS Access pomocí návrhového listu Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 8

Jednoduchý dotaz v SQL vygenerovaný v MS Access SELECT KLIENT.Kód_klienta, KLIENT.Název_klienta, KLIENT.Adresa, KLIENT.Město, KLIENT.PSČ FROM KLIENT WHERE (([KLIENT]![Kód_klienta]="26170485")); Výsledek zpracování dotazu: Rodné číslo nebo IČO Název_klienta Adresa Město PSČ 26170485 INTERINVEST Praha s.r.o. Ocelářská 3 Praha 38700 Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí 9

Multidimenzionální modelování (vhodné např. pro modelování manažerského účetnictví v bankách) F A K T D IM E N Z E 5 D IM E N Z E 1 F A K T D IM E N Z E 2 D IM E N Z E 3 D IM E N Z E 1 D IM E N Z E 4 D IM E N Z E 2 D IM E N Z E 3 H V Ě Z D IC O V Ý M O D E L Doc. Miniberger, BIVŠ V L O Č K O V Ý M O D E L IS a IT v bankovním prostředí 10

ČAS (měsíc) Tři dimenze řešení Organizační jednotka ( ústředí, OP, Regiony, Pobočky ) Klientská analýza Klienti (segmenty) Organizační analýza Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí Produkty (Charakteristiky) Nejlépe vše v časových řadách Podrobněji viz skripta BIVŠ Finanční řízení bank Ziegler str. 49

Model pro podporu řízení prodeje bankovních produktů Pro zabezpečení podpory řízení prodeje, je zapotřebí zajistit sledování neúrokových výnosů pro jednotlivé produkty, tak, že se vytvoří matice údajů, ve které budou klientským účtům přiřazeny : přímo související výnosy (úroky-externí i vnitřní a výnosové poplatky) náklady ( úroky-externí i vnitřní, a nákladové poplatky riziková přirážka Předpoklady řešení: Identifikace transakcí (gestoři. metodici) Verifikace dat (QA) Doc. Miniberger, BIVŠ IS a IT v bankovním prostředí

Zjednodušený multidimenzionální DM typu vločka Možný dotaz: Na základě čísla účtu klienta, zjistěte stav jeho účtu a klasifikaci podle standardu ČNB, k danému datu. Tabulka dimenzí STŘEDISKO stredisko_id Tabulka faktů: KLIENT klient_id cislo_klienta název_ klienta segment_id. klasif_čnb_kod Fa:ÚCET_Datum klient_id ucet_id datum_id Zust_ult_mena. uroky_mena. datum_id ÚČET ucet_id stredisko_id mena_kod_id druh_uctu_id. syu_id DATUM MĚNA DRUH ÚČTU Doc. Miniberger, BIVŠ datum_id mena_kod druh_uctu_kod IS a IT v bankovním prostředí 13