Databázové systémy. Ing. Radek Holý

Podobné dokumenty
Databázové systémy. Přednáška 1

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

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

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

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

8.2 Používání a tvorba databází

Úvod do databázových systémů 6. cvičení

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

Hierarchický databázový model

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

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

Databázové systémy. Vztahy a relace. 3.přednáška

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

Databáze. Logický model DB. David Hoksza

Databáze I. Přednáška 2

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

Střední průmyslová škola Zlín

Microsoft. Access. Výběrové dotazy. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie

Úvod do databázových systémů

10. blok Logický návrh databáze

Databázové systémy trocha teorie

Analýza a modelování dat 2. přednáška. Helena Palovská

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská

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

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT

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

Konceptuální modelování. Pavel Tyl

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

Úvod do databázových systémů 1. cvičení

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

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

Okruhy z odborných předmětů

Úvod do databázových systémů

Databáze v MS ACCESS

DBS Konceptuální modelování

Úvod do databázových systémů

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

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

Dolování asociačních pravidel

Databázové systémy BIK-DBS

Databázové patterny. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka,

Databázové systémy. Cvičení 2

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

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

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

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

Úvod do databázových systémů. Ing. Jan Šudřich

RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

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

DUM 12 téma: Příkazy pro tvorbu databáze

Teorie zpracování dat DATABÁZOVÁ TECHNOLOGIE

Databázové systémy Cvičení 5.2

Programování a implementace Microsoft SQL Server 2014 databází

Geografické informační systémy p. 1

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS

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

Úvod do databázových systémů. Lekce 1

Terminologie v relačním modelu

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

Databáze I. 4. přednáška. Helena Palovská

Objektově relační databáze a ORACLE 8

Deskripční logika. Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157

Datové modelování II

Informační systémy 2006/2007

Analýza dat a modelování. Přednáška 3

7.3 Diagramy tříd - základy

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

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

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

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

Úvod do databázových systémů

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

Databázové systémy. * relační kalkuly. Tomáš Skopal. - relační model

Databázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu

Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

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

7.3 Diagramy tříd - základy

Objektově orientované databáze. Miroslav Beneš

Etapy tvorby lidského díla

Access Tabulka letní semestr 2013

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík. Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008.

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

Diagramy tříd - základy

DBS Transformace konceptuálního schématu na

4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu

C8 Relační databáze. 1. Datový model

soubor dat uspořádaných do řádků a sloupců

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.

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

Databázové systémy IDS

RELACE, OPERACE. Relace

Operátory ROLLUP a CUBE

Microsoft Access. Úterý 26. února. Úterý 5. března. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Obsah. Zpracoval:

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA EKONOMICKO - SPRÁVNÍ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Transkript:

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? Nástroj pro efektivní a spolehlivé ukládání informací a manipulace s nimi efektivita + spolehlivost: ochrana dat před nahodilou ztrátou či poškozením data nesmí spotřebovávat víc prostředků, než je nezbytně nutné (lidských i technických) schopnost načtení dat rozumným způsobem a za přijatelné rychlosti

Terminologie relačních databází Databázový systém Aplikaci tvoří formuláře a sestavy, s nimiž pracuje uživatel Dbf.stroj není součástí databáze Databáze obsahuje fyzickou implementaci schématu a dat Prostor problému je dobře definovaná část reálného světa Datový model je myšlenkový popis daného prostoru problému Databázové schéma popisuje datový model vůči databázi

Prostor problému

Terminologie Prostor problému - modelovaná část reálného světa. Pozor na nutné omezení na konkrétní, dobře definovanou množinu objektů a jejich vzájemných vztahů.

Datový model entity, atributy, domény a vztahy

Terminologie Datový model - myšlenkový (konceptuální) popis prostoru problému. Definice entit, atributů, omezení entit, popis vztahů mezi entitami Např. E-R model

Diagram entit a vztahů (E-R diagram) Zaměstnankyně Zákazník - slečna Výška Barva vlasů Váha Zákazník Barva očí Cenový limit Přání Nickname

Terminologie Databázové schéma - definice fyzického rozvržení systému tzn. seznam implementovaných tabulek a pohledů ( jde opět o myšlenkové schéma tzn.datový model vyjádřený v pojmech,pomocí kterých je již popisujeme vůči dbf.stroji = relační model dat

Terminologie Databáze - jakmile dbf.stroji vysvětlíme, jak mají data vypadat, stroj vytvoří určité fyzické objekty, do nichž se ukládají data.!! Databáze = sjednocení vytvořené struktury a vlastních dat.!! Tj. fyzické tabulky, definované pohledy, dotazy, procedury a pravidla pro ochranu dat.

Terminologie Databázový stroj - mechanismus, provádějící vlastní fyzickou manipulaci s daty - ukládání na disk a opětovné načtení

Terminologie Aplikace - Skládá se z formulářů a sestav, s nimiž pracuje uživatel

Modely pro ukládání a manipulaci s daty Relační model dat Hierarchický model dat Hvězdicový model dat Síťový model dat atd.

Relační model dat Vychází z matematických principů odvozených z teorie množin a predikátové logiky definuje: strukturu dat (způsob,jakým je možné data reprezentovat) integritu dat (způsob ochrany dat) manipulaci s daty (operace,které můžeme nad daty provádět)

Vlastnosti relačních dbf.systémů Všechna data se dají reprezentovat v pravidelně uspořádaných strukturách s řádky a sloupci = relace Všechny hodnoty v databázi jsou skalární (v každé konkrétní pozici se vyskytuje právě jedna hodnota) operace v dbf se provádí vždy nad celou relací, výsledkem je jiná relace = uzávěr

Relační model - pokračování Model neurčuje, jak mají být data fyzicky implementována, jde o pomyslnou reprezentaci dat Relace může mapovat fyzickou tabulku,ale též může vyjadřovat pouze určitá vypočtená pole, která se fyzicky nikam neukládají

Relace = množina záznamů relací může být cokoliv, co je uspořádáno do struktury řádků a sloupců a co obsahuje skalární hodnoty existence relace je nezávislá na její fyzické reprezentaci

Vektor souřadnic Relace - příklad Atribut Záhlaví Jméno dívky: Rok narození: Barva vlasů: SOFIE 1989 blond ANETA 1985 černá Tělo RADKA 1977 blond MELANIE 1989 oříšková

Relace Jeden řádek = vektor hodnot (souřadnic) Počet řádků = kardinalita relace Sloupec ve vektoru souřadnic = atribut Počet atributů v relaci = stupeň relace Obor hodnot = druh dat,které atribut prezentuje

Relace Relace je v podstatě množina tj. prvky množiny jsou jednoznačně identifikovatelné tj. nesmí obsahovat 2 či více stejných záznamů (řádků) Relace je neuspořádaná (čísla řádků nemají smysl) Podmínkám relace vyhovuje i prázdná relace

Datový model: E-R model Myšlenkový popis daného prostoru problému Základní prvky: entity atributy domény (obory hodnot ) vztahy

Entity Entita = objekt reálného světa,který je schopen nezávislé existence a je jednoznačně odlišitelný od ostatních objektů, tedy: entita je cokoliv, o čem v systému potřebujeme uchovávat nějaké informace seznam entit patří k první fázi návrhu datového modelu

Entity - pokračování Sestavení seznamu entit: rozhovory s klientem,prohlídka dokumentace,formulářů,výkazů,atd. seznam entit nutno prověřit, aby byl úplný a konzistentní (pozor na :opakované E, dvojice E) možnost definování podtypů entit konkrétní (např.výrobky) x abstraktní entity(např. vztahy)

Atributy O každé entitě evidujeme určité skutečnosti = tzv. atributy entity Př.: ENTITA: ATRIBUTY: Zákazník Jméno Adresa Povolání Stav

Strategie návrhu entit a jejich atributů Začít požadovaným výsledkem a neudělat návrh složitější,než musí nezbytně být Na jaké otázky má databáze odpovídat? Výsledný model musí být natolik flexibilní,aby dokázal odpovědět i na otázky kladené v budoucnu Cenou za vysokou flexibilitu bývá vyšší složitost systému

Strategie návrhu - pokračování Hledejte výjimky (výjimečné situace) umět identifikovat všechny výjimky systém je třeba navrhnout tak, aby co nejvíce výjimek dokázal zvládnout sám bez obtěžování uživatele vypustit nepravděpodobné výjimky z důvodu velké nákladnosti zpracování (např. šlechtické tituly)

Strategie návrhu - pokračování Správně rozlišit ENTITY a ATRIBUTY Př. ADRESA může být modelována jako samostatná entita s atributy : ulice,psč,město,stát,.. Nebo můžeme ADRESU modelovat jako jeden atribut ( Luční 12, 11100 Praha 10 ), nebo můžeme atributy adresy přidat např. do entity ČLOVĚK..

Domény Doména = obor hodnot, popisuje typ dat,která daný atribut reprezentuje Obor hodnot tvoří množinu všech přípustných platných hodnot,které smí atribut obsahovat Obor hodnot - logický pojem (př.věk, vzdělání ) Datový typ - fyzický pojem (př.text,číslo)

Domény - pokračování Obor hodnot (doména) je spojení datového typu a validačního (ověřovacího) pravidla, která ověřuje platnost hodnoty. Typově kompatibilní domény = mají vzájemně porovnatelné hodnoty!! Ani Microsoft Jet ani SQL Server nemají vestavěnu podporu domén, znají pouze datové typy tzn. umožní porovnat nesprávné údaje

Vztahy Tj. vztahy definované mezi entitami = asociace mezi entitami Stupeň vztahu = počet entit účastnících se vztahu (unární,binární,ternární) Vztah mezi 2 entitami (binární): 1:1 (př. Zaměstnankyně x výplatní páska) 1: více ( Zaměstnankyně x faktury) více : více (student x předmět, zam.x klient)

Účast entity ve vztahu 1. Úplná - pokud entita nemůže existovat bez účasti ve vztahu 2.Částečná - entita může existovat i bez účasti ve vztahu Př.: Zaměstnanec -- Prodejce Zaměstanec může být i něčím jiným,jeho účast ve vztahu s podejcem je nepovinná Ale prodejce je vždy zaměstnancem,jeho účast je povinná

Diagram entit a vztahů (E-R diagram) Objednávka Datum obj. Zaměstnanec pořídí objednávk u Č.obj. Č.prodejce Zaměstnanec Zákazník Příjmení Č.zaměstn. Jméno

E-R diagram : vysvětlivky Jedna Více Nula nebo jedna Nula nebo více

E -R diagram: vysvětlivky ENTITA VZTAH ATRIBUT

KONEC