View
26
Download
1
Category
Preview:
DESCRIPTION
Databázové systémy teorie a návrh relačních databázových systémů. I. Všeobecný úvod. Základní rozlišení bází dat. Nestrukturované a částečně strukturované báze dat souborové báze dat orientované na FS, firemní elektronická agenda v různých podobách (dokumenty, tabulky, číselná data) - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Databázové systémyteorie a návrh relačních databázových systémů
I. Všeobecný úvod
Základní rozlišení bází dat
• Nestrukturované a částečně strukturované báze datsouborové báze dat orientované na FS,
firemní elektronická agenda v různých podobách (dokumenty, tabulky, číselná data)
• Nerelační báze dat a přechodné formyhistorické souborové databáze (DBase IV)
tabulkově orientované databáze se zárodky relačního přístupu FoxPro 5, Paradox)
• Relační databázové systémyOracle, MSSQL Server, MS Access
• Objektově orientované báze datXML (….)
Objektový databázový koncept (ODC)
implementace ODC v současných relačních systémech
využití v komunikacích (Queuing)
II. Relační databázové systémy
Charakteristika relačního DS (RDS)
Hlavní požadavkyefektivita (HW, SW, Lidské zdroje, rychlé vyhledávání)
spolehlivost (bezpečnost dat, stabilita, zabezpečení proti zneužití)
implementace relačního modelu
Historieteorii relačního modelu zpracoval v 60. Letech Dr. E. F. Codd
Axiomy relačního modelu (koncept) data jsou reprezentována v řádcích a sloupcích tzv. relacích všechny hodnoty obsažené v databázi jsou skalární tj. jednotkové neboli atomické operace v databázi se provádí vždy nad celou relací a jejich výsledkem je jiná relace
tzv. uzávěr
Implementace relacínapř. MS Access – recordset – množina záznamů
např. MS SQL Server – resultset – množina výsledků
Obecný koncept RDS
Prostor problému – definovaná část reálného světa
Datový model – myšlenkový popis daného prostoru
problému
Databázové schéma – implementovatelný
popis dat. modelu
Databáze – fyzická implementace databázového
schématu
Databázový stroj – není součástí databáze
Aplikace – Uživatelské rozhraní
Vlastní Databázový systém
Myšlenkový (konceptuální)
prostor problému
Možnosti implementace RDSDatabázové stroje - běžné
Prostředí pro definici a správu dat
Microsoft AccsessVisual Database Tools
Microsoft QuerySQL server Enterprise Manager
SQL+Toad
Vývoj Front-end aplikací
Microsoft AccsessVisual Basic
C++, C#HTMLASPJava
Obj. komp. pro přístup k datům
ADODAO / Jet
DAO / ODBCRDO
Oracle clientBDE, BD express
Databázové stroje
Microsoft Jet SQL server Oracle
III. Příklad řešeného problému
Všeobecné zadání RDS - příklad
První neupřesněné zadáníJe třeba vytvořit evidenci výzkumných úkolů studentů a pedagogů naší vysoké školy. Na škole probíhají výzkumné úkoly různé povahy. Jsou to například vnitřní granty, granty ministerstva školství (MŠMT), bakalářské práce, diplomové práce, postgraduální výzkumné úkoly. Na výzkumných úkolech se podílejí jak studenti tak pedagogové. Studenti se podílejí na výzkumných úkolech jak v rámci prezenční formy studia tak i při kombinovaném a postgraduálním studiu. V praxi je možné, že se student podílí na výzkumu i po ukončení studia, ale pak se obvykle jedná se o zvláštní režim výzkumného úkolu. Na úkolech se podílejí pedagogové všech zařazení (zaměstnanec, externista, práce na dohodu o provedení práce). V praxi není možné, aby se na výzkumném úkolu podílel pedagog který nemá v průběhu úkolu vyřešen pracovně právní vztah k fakultě nebo již tento vztah zanikl. Cílem vytvářené aplikace je získat: operativní přehled o probíhajících projektech, evidenci již dokončených projektů, možnost kontrolovat projekty z hlediska jejich časového průběhu (každý typ projektu má stanoven termín zahájení a maximální délku trvání) a dodržování dalších stanovených pravidel (pravidla pro probíhající projekty viz zvláštní zadání). Jedním z výstupů aplikace by měla být možnost obeslat výzkumníky dle vybraných statusů jejich projektů (termín dokončení ve skluzu, přečerpání přidělených finančních prostředků, dotaz při změně pracovního zařazení nebo ukončení pracovně právního vztahu pedagoga, dotaz na pokračování projektu při změně nebo ukončení formy studia studenty) a to jak formou mailu tak i formou doporučeného dopisu.
IV. Přehled fází realizace projektu z hlediska realizace RDS
Fáze realizace RDS
Úvodní studie Cíl: co nejlépe běžným jazykem popsat požadavky uživatele a zaznamenat všechny známé okolnosti, které mohou mít vliv na řešení problému
Procesní analýza Cíl: co nejlépe s využitím vhodných prostředků pro vizualizaci procesů (CASE, Visio, PowerDesigner) popsat procesy dané organizace které je nutno vzít při řešení , poznámka: u relativně jednoduchých nebo např. historických projektů je možno i v této části ještě využít víceméně prostředky běžného jazyka.
Datová analýzaCíl: popsat s využitím vhodných obvykle grafických prostředků nebo prostředků přímo spojených s cílovou databází budoucí datový model RDS na abstraktní úrovni.
Implementace datového modelu (back-end)Cíl: přenesení datového modelu do konkrétního prostředí pro realizaci back-end části RDS (implementace vlastní databáze)
Implementace aplikace pro přístup k RDS (front-end)Cíl: vytvoření aplikace, která umožní uživateli (nebo jiným systémům) přístup ke vzniklé aplikaci typu RDS
Fáze realizace RDS – zúžený pohled
Úvodní studie Cíl: co nejlépe běžným jazykem popsat požadavky uživatele a zaznamenat všechny známé okolnosti, které mohou mít vliv na řešení problému
Procesní analýza Cíl: co nejlépe s využitím vhodných prostředků pro vizualizaci procesů (CASE, Visio, PowerDesigner) popsat procesy dané organizace které je nutno vzít při řešení , poznámka: u relativně jednoduchých nebo např. historických projektů je možno i v této části ještě využít víceméně prostředky běžného jazyka.
Datová analýzaCíl: popsat s využitím vhodných obvykle grafických prostředků nebo prostředků přímo spojených s cílovou databází budoucí datový model RDS na abstraktní úrovni.
Implementace datového modelu (back-end)Cíl: přenesení datového modelu do konkrétního prostředí pro realizaci back-end části RDS (implementace vlastní databáze)
Implementace aplikace pro přístup k RDS (front-end)Cíl: vytvoření aplikace, která umožní uživateli (nebo jiným systémům) přístup ke vzniklé aplikaci typu RDS
V. První fáze řešení problému – analýza požadavku zadavatele
Datová analýza – zavedení pojmů datového modelu
Entitaabstraktní kategorie, popisuje cokoli (jakýkoli výsek reality) o kterém v systému potřebujeme uchovávat údaje…
silná (regulérní) entita – takový popisovaný výsek reality, který má smysl sám o sobě slabá entita – takový popisovaný výsek reality, který má smysl pouze ve vztahu k nějaké silné entitě
Doporučení při odhalování entit v úvodní studii, slovní procesní analýze, slovním zadání:1. vypsat nebo označit všechna podstatná jména a slovesa2. pokusit se převést slovesa na podstatná jména (označení)3. analýza dokumentů a požadovaných výstupů4. sestavit seznam kandidátů entit5. rozhodnout o kategorizaci subtypů entit6. provést kontrolu nadbytečností (redundancí, duplicit a multiplicit)7. pokusit se o zobecnění tam kde je to možné
Pozor, vždy je třeba počítat s tím, že v rámci řešení problému se bude původní seznam entit rozrůstat i zužovat dle nových poznatků a dle zvoleného přístupu k realizaci
Úkol 1 – z příkladového zadání vypište seznam entit
Všeobecné zadání RDS - příklad
První neupřesněné zadáníJe třeba vytvořit evidenci výzkumných úkolů studentů a pedagogů naší vysoké školy. Na škole probíhají výzkumné úkoly různé povahy. Jsou to například vnitřní granty, granty ministerstva školství (MŠMT), bakalářské práce, diplomové práce, postgraduální výzkumné úkoly. Na výzkumných úkolech se podílejí jak studenti tak pedagogové. Studenti se podílejí na výzkumných úkolech jak v rámci prezenční formy studia tak i při kombinovaném a postgraduálním studiu. V praxi je možné, že se student podílí na výzkumu i po ukončení studia, ale pak se obvykle jedná se o zvláštní režim výzkumného úkolu. Na úkolech se podílejí pedagogové všech zařazení (zaměstnanec, externista, práce na dohodu o provedení práce). V praxi není možné, aby se na výzkumném úkolu podílel pedagog který nemá v průběhu úkolu vyřešen pracovně právní vztah k fakultě nebo již tento vztah zanikl. Cílem vytvářené aplikace je získat: operativní přehled o probíhajících projektech, evidenci již dokončených projektů, možnost kontrolovat projekty z hlediska jejich časového průběhu (každý typ projektu má stanoven termín zahájení a maximální délku trvání) a dodržování dalších stanovených pravidel (pravidla pro probíhající projekty viz zvláštní zadání). Jedním z výstupů aplikace by měla být možnost obeslat výzkumníky dle vybraných statusů jejich projektů (termín dokončení ve skluzu, přečerpání přidělených finančních prostředků, dotaz při změně pracovního zařazení nebo ukončení pracovně právního vztahu pedagoga, dotaz na pokračování projektu při změně nebo ukončení formy studia studenty) a to jak formou mailu tak i formou doporučeného dopisu.
Všeobecné zadání RDS - příklad
Zadání – zvýraznění kandidáti entitJe třeba vytvořit evidenci výzkumných úkolů |studentů a pedagogů naší vysoké školy. Na škole probíhají výzkumné úkoly různé povahy. Jsou to například vnitřní granty, granty ministerstva školství (MŠMT), bakalářské práce, diplomové práce, postgraduální výzkumné úkoly. Na výzkumných úkolech se podílejí jak studenti tak pedagogové. Studenti se podílejí na výzkumných úkolech jak v rámci prezenční formy studia tak i při kombinovaném a postgraduálním studiu. V praxi je možné, že se student |podílí na výzkumu i po ukončení studia, ale pak se obvykle jedná se o zvláštní režim |výzkumného úkolu. Na úkolech se podílejí pedagogové všech zařazení (zaměstnanec, externista, práce na dohodu o provedení práce). V praxi |není možné, aby se na výzkumném úkolu |podílel |pedagog který nemá v průběhu úkolu vyřešen pracovně právní vztah k fakultě nebo již tento vztah zanikl.
Cílem vytvářené aplikace je získat: operativní přehled o probíhajících projektech, evidenci již dokončených projektů, možnost kontrolovat projekty z hlediska jejich časového průběhu (každý typ projektu má stanoven termín zahájení a maximální délku trvání) a dodržování dalších stanovených pravidel (pravidla pro probíhající projekty viz zvláštní zadání). Jedním z výstupů aplikace by měla být možnost obeslat výzkumníky dle vybraných statusů jejich projektů (termín dokončení ve skluzu, přečerpání přidělených finančních prostředků, dotaz při změně pracovního zařazení nebo ukončení pracovně právního vztahu |pedagoga, dotaz na pokračování projektu při změně nebo ukončení formy studia studenty) a to jak formou mailu tak i formou doporučeného dopisu.
Doporučení při sestavování seznamu kandidátů: ve fázi vytváření obecného datového modelu pokud možno ignorujte veškerá doporučení zadavatele, která předjímají výsledek analýzy, tato doporučení je možno vzít na vědomí, ale je velmi nevhodné s nimi přímo pracovat, podobná doporučení v textu podtržena, doporučení však mohou obsahovat nové kandidáty
Seznam kandidátů entitKrok 1 – nezpracovaný seznam entit (dekompozice)
výzkumné úkoly (VÚ)studentipedagogové vysoká školaškolevýzkumné úkolypovaha |výzkumného úkoluvnitřní grantgrant ministerstva školstvíbakalářská prácediplomová prácepostgraduální výzkumný úkolvýzkumné úkolystudentipedagogovéstudentipodíl na výzkumném úkoluprezenční forma studiakombinované a postgraduální studiumstudentpodíl na výzkumuukončení studiaobvykle jedná |zvláštní režim VÚ
podíl pedagogů na úkolechzařazení |zaměstnanecexternistapráce na dohodu o provedení prácepraxi |není možné |výzkumném úkolu |podílel |pedagog |vyřešen pracovně právní vztah termín zahájení VÚmaximální délka trvání VÚstanovená pravidla (projektů)možnost obeslat výzkumníkystatusů |projektůtermín dokončení VÚ skluzu VÚpřečerpání finančních prostředků VÚzměna pracovního zařazeníukončení pracovně právního vztahu |pedagogamailu doporučený dopis
Seznam kandidátů entitKrok 2 – vyřazení kandidátů nesouvisejících s probl. (analýza)
výzkumné úkoly (VÚ)studentipedagogové vysoká škola ?školevýzkumné úkolypovaha |výzkumného úkoluvnitřní grantgrant ministerstva školstvíbakalářská prácediplomová prácepostgraduální výzkumný úkolvýzkumné úkolystudentipedagogovéstudentipodíl na výzkumném úkoluprezenční forma studiakombinované a postgraduální studiumstudentpodíl na výzkumuukončení studiaobvykle jedná |zvláštní režim VÚ
podíl pedagogů na úkolechzařazení |zaměstnanecexternistapráce na dohodu o provedení prácepraxi |není možné |výzkumném úkolu |podílel |pedagog |vyřešen pracovně právní vztah termín zahájení VÚmaximální délka trvání VÚstanovená pravidla (projektů)možnost obeslat výzkumníkystatusů |projektůtermín dokončení VÚ skluzu VÚpřečerpání finančních prostředků VÚzměna pracovního zařazeníukončení pracovně právního vztahu |pedagogamailu doporučený dopis
Seznam kandidátů entitKrok 3 – ztotožnění kandidátů (analýza)výzkumné úkoly (VÚ)
povaha |výzkumného úkoluvnitřní grantgrant ministerstva školstvíbakalářská prácediplomová prácepostgraduální výzkumný úkolzvláštní režim VÚ
termín zahájení VÚtermín dokončení VÚmaximální délka trvání VÚstatusů VÚskluz VÚ
podíl na výzkumném úkolupedagogovéstudenti
studenti
pedagogové
finanční prostředky VÚ
pracovní zařazenízaměstnanecexternistapráce na dohodu o provedení práce
změna pracovního zařazení ukončení pracovně právního vztahu
forma studiaprezenčníkombinovanépostgraduální studiumukončení studia
Pravidla vyplývající z analýzyv praxi |není možné |výzkumném úkolu |
podílel |pedagog |vyřešen pracovně právní vztah
pokud student ukončí studium pak zvláštní režim
? stanovená pravidla (projektů)
Doposud nevyjasněné záležitosti:? možnost obeslat výzkumníky? možnost zaslání mailu ? Zaslání Doporučeného dopisu
Klasifikace entitKrok 4 – výběr entit – východisko pro datový model (analýza)výzkumné úkoly (VÚ) – silná reálná entita
povaha |výzkumného úkoluvnitřní grantgrant ministerstva školstvíbakalářská prácediplomová prácepostgraduální výzkumný úkoltermín zahájení VÚ
termín dokončení VÚmaximální délka trvání VÚstatus VÚ ?skluz VÚ ?
podíl na výzkumném úkolu – slabá abstr. ent.podíl pedagogůpodíl studentů
Studenti – silná reálná entita
Pedagogové – silná reálná entita
finanční prostředky VÚ - ???
pracovní zařazení – slabá ? reál. ent.zaměstnanecexternistapráce na dohodu o provedení práce
změna pracovního zařazení ukončení pracovně právního vztahu
forma studia - silná reál. ent.prezenčníkombinovanépostgraduální studiumukončení studia
Pravidla vyplývající z analýzyv praxi |není možné |výzkumném úkolu |
podílel |pedagog |vyřešen pracovně právní vztah
pokud student ukončí studium pak zvláštní režim
? stanovená pravidla (projektů)
Doposud nevyjasněné záležitosti:? možnost obeslat výzkumníky? možnost zaslání mailu ? Zaslání Doporučeného dopisu
Vytváření datového modelu (DM)Krok 5 – stanovení entit – základní krok tvorby DM
Definovali jsme tento seznam entit:Výzkumné úkoly (VÚ)StudentiPedagogovéPracovní zařazeníForma studiaPodíl na výzkumném úkoluFinanční prostředky VÚ
Nezapomeňme, že nám zůstaly i otevřené zásadní problémy ke kterým jsem doposud nezaujalistanovisko, k těmto problémům se vrátíme později:
Doposud nevyjasněné záležitosti:? možnost obeslat výzkumníky? možnost zaslání mailu ? Zaslání Doporučeného dopisu
Vztahy entit – zavedení pojmů a symbolů
Silná entita Slabá entita Entita A Entita B
vztah
Entita A 1 : x
Entita A n : x
Entita A 0 : x
Entita A 1 : x
Entita A Entita B n : 1
Entita A Entita B n : m
Entita A Entita B 1 : 0, n
Entita ASelf reference(unární vztah)
0, 1 : n
Entita A Entita B 1 : 0, 1
Vytváření datového modelu (DM)Krok 6 – analýza vztahů entit – rekapitulace entit
Do tohoto okamžiku jsme definovali tento seznam entit:Výzkumné úkoly (VÚ)StudentiPedagogovéPracovní zařazeníForma studiaPodíl na výzkumném úkoluFinanční prostředky VÚ
Úkol 2 – nakreslete schéma známých entit a pomocí známých symbolů vyjádřete vztahy mezi entitami
Vztahy entit – jedna z možností řešení
Výzkumný úkol
Participace na VÚ ?Student Pedagog
Forma studia Pracovní zařazení
Finance VÚ ?
?
?
Dotaz 1 – jaké by byly nevýhody přímého vztahu Student <> VÚ ?
Dotaz 2 – proč není vztah Student <> Part. VÚ typu 1 : n ?
Dotaz 3 – najdete nějaké zjevné vady stanoveného datového modelu ?
(pokud nikoli, pak na ně možná přijdeme společně později)
Implementace entity – obecné vlastnosti relace dat
Relace - Student
Atribut
Záhlaví (Header)
Tělo (Body)
Vektor hodnot (Tuple)
1234
Kardinalita
1 2
3
4
Stupeň
Skalární hodnota
Implementace entity – implementace relace datv MS SQL Server a MS Access
Množina záznamů / Množina výsledků / Tabulka - Student
Pole hodnot (Atribut)
Záhlaví (Caption)
Množina záznamů / množina výsledků
ZáznamHodnota
Výzkumný úkol
Participace na VÚStudent Pedagog
Forma studia Pracovní zařazení
Finance VÚ
Oponentura datového modelu z hlediska normalizace
Pracovní poznámka – nutno doplnit „pracovně právní vztah“ a „studium“
Výzkumný úkol
Participace na VÚStudent Pedagog
Forma studia Pracovní zařazení
Finance VÚ
Úprava datového modelu na základě oponentury
Studium Pracovně právní vztah
Užitečné otázky
V okamžiku kdy se zdá, že máme vyhovující a správný model enit je vždy namístě položit si následující otázky:
Nechybí v našem modelu něco podstatného ?tj. nezapomněli jsme zcela (vzhledem k zadání) na nějakou entitu nebo vztah
Je náš model správně navržen ?tj. je náš model věrohodný, dostatečně podpisující realitu nebo daný problém a je také zároveň dostatečně obecný tj. nezávislý na našem subjektivním (nebo také
zaujatém, předpojatém) úhlu pohledu
Je náš model normalizovaný z hlediska teorie RD ? tj. je náš model věrohodný, dostatečně podpisující realitu nebo daný problém a je také zároveň dostatečně obecný tj. nezávislý na našem subjektivním (nebo také
zaujatém, předpojatém) úhlu pohledu obsahuje informaci o všeobecné vlastnosti, kterou
Důležitá „filozofická“ poznámka:V reálném světě neexistuje něco jako zcela optimální nebo objektivně správný návrh databáze. Existují však různé vyzkoušené a doporučované postupy které omezují nebo vylučují základní a
později neodstranitelné vady návrhu.
Užitečné otázky – Chybí nám NĚCO ?
Jak na řešení této otázky:U velkého a komplexního projektu budeme postupovat podle standardu UML analýzy:
popis procesů procesní analýza
definice aktorů vymezení účastníků (hráčů) procesůdefinice rolí vymezení „úloh“ aktorůvyplyne definice enit definice programových nebo datových entitdefinice vztahů entit definice vztahů a komunikacídefinice pravidelimplementace entit implementace aplikačních a databázových struktur (tříd)implementace vztahů entitimplementace obchodních pravidelatd. atp.
V případě použití standardu UML (Unified Modeling Language) je už samo korektní použití daných „Case“ prostředků částečnou zárukou úplnosti a správnosti navrženého modelu
U menšího projektu se musíme spolehnout zejména na vlastní kritický úsudek
Úkol 5 – pokuste se v zadání najít informaci, která signalizuje, že jsme zapomněli na celou oblast, kterou je potřeba modelováním řešit
Všeobecné zadání RDS - příklad
První neupřesněné zadáníJe třeba vytvořit evidenci výzkumných úkolů studentů a pedagogů naší vysoké školy. Na škole probíhají výzkumné úkoly různé povahy. Jsou to například vnitřní granty, granty ministerstva školství (MŠMT), bakalářské práce, diplomové práce, postgraduální výzkumné úkoly. Na výzkumných úkolech se podílejí jak studenti tak pedagogové. Studenti se podílejí na výzkumných úkolech jak v rámci prezenční formy studia tak i při kombinovaném a postgraduálním studiu. V praxi je možné, že se student podílí na výzkumu i po ukončení studia, ale pak se obvykle jedná se o zvláštní režim výzkumného úkolu. Na úkolech se podílejí pedagogové všech zařazení (zaměstnanec, externista, práce na dohodu o provedení práce). V praxi není možné, aby se na výzkumném úkolu podílel pedagog který nemá v průběhu úkolu vyřešen pracovně právní vztah k fakultě nebo již tento vztah zanikl. Cílem vytvářené aplikace je získat: operativní přehled o probíhajících projektech, evidenci již dokončených projektů, možnost kontrolovat projekty z hlediska jejich časového průběhu (každý typ projektu má stanoven termín zahájení a maximální délku trvání) a dodržování dalších stanovených pravidel (pravidla pro probíhající projekty viz zvláštní zadání). Jedním z výstupů aplikace by měla být možnost obeslat výzkumníky dle vybraných statusů jejich projektů (termín dokončení ve skluzu, přečerpání přidělených finančních prostředků, dotaz při změně pracovního zařazení nebo ukončení pracovně právního vztahu pedagoga, dotaz na pokračování projektu při změně nebo ukončení formy studia studenty) a to jak formou mailu tak i formou doporučeného dopisu.
Všeobecné zadání RDS - příklad
První neupřesněné zadáníJe třeba vytvořit evidenci výzkumných úkolů studentů a pedagogů naší vysoké školy. Na škole probíhají výzkumné úkoly různé povahy. Jsou to například vnitřní granty, granty ministerstva školství (MŠMT), bakalářské práce, diplomové práce, postgraduální výzkumné úkoly. Na výzkumných úkolech se podílejí jak studenti tak pedagogové. Studenti se podílejí na výzkumných úkolech jak v rámci prezenční formy studia tak i při kombinovaném a postgraduálním studiu. V praxi je možné, že se student podílí na výzkumu i po ukončení studia, ale pak se obvykle jedná se o zvláštní režim výzkumného úkolu. Na úkolech se podílejí pedagogové všech zařazení (zaměstnanec, externista, práce na dohodu o provedení práce). V praxi není možné, aby se na výzkumném úkolu podílel pedagog který nemá v průběhu úkolu vyřešen pracovně právní vztah k fakultě nebo již tento vztah zanikl. Cílem vytvářené aplikace je získat: operativní přehled o probíhajících projektech, evidenci již dokončených projektů, možnost kontrolovat projekty z hlediska jejich časového průběhu (každý typ projektu má stanoven termín zahájení a maximální délku trvání) a dodržování dalších stanovených pravidel (pravidla pro probíhající projekty viz zvláštní zadání). Jedním z výstupů aplikace by měla být možnost obeslat výzkumníky dle vybraných statusů jejich projektů (termín dokončení ve skluzu, přečerpání přidělených finančních prostředků, dotaz při změně pracovního zařazení nebo ukončení pracovně právního vztahu pedagoga, dotaz na pokračování projektu při změně nebo ukončení formy studia studenty) a to jak formou mailu tak i formou doporučeného dopisu.
Užitečné otázky – Chybí nám NĚCO ?
Odpověď:Zřejmě ano, chybí nám:
adresa – běžná pro korespondenciadresa elektronická
Má něco společného běžná adresa s elektronickou ?nic podstatného jedná se o dvě různé kategorie popisující zcela odlišné věci v reálném světě, mají pouze podobný název
Zajímavost z hlediska návrhu:Adresa (bydliště) je jedním z největších analytických „oříšků“, který v žádném reálném systému není vyřešen ani zcela obecně ani zcela správně.
Příklady toho co je velmi těžké rozhodnout:Je „skalárním údajem“ celá adresa - může být, ale j to velmi nepraktickéJe skalárním údajem údaj typu Date/TimeCo je správným „číslem popisným“Jaké telefony zahrnout a jak je kategorizovat a jaký je například vztah čísla pevné linky nebo faxu k adrese (tj. jedná se o atribut osoby nebo místa)Jakou konvenci zavést pro směrové čísloatd. atp.
Výzkumný úkol
Participace na VÚStudent Pedagog
Forma studia Pracovní zařazení
Finance VÚ
Úprava datového modelu na základě úvahy
Studium Pracovně právní vztah
Adresa bydliště
Elektr. adresa
Úkol 6 – navrhněte vztahy
Výzkumný úkol
Participace na VÚStudent Pedagog
Forma studia Pracovní zařazení
Finance VÚ
Úprava datového modelu na základě úvahy
Studium Pracovně právní vztah
Adresa bydliště
Elektr. adresa
Dotaz – jaké výhody a nevýhody mají vztahy 1:N a 1:1, 1:0,n, 1:0,1, můžeme si v praxi vůbec dovolit vztahy „bez možnosti nuly“
Užitečné otázky – Je náš model SPRÁVNĚ navržen ?
Odpověď:Zcela jistě NE (z minula již víme, že prakticky není možno dosáhnout pozitivní odpovědi na tuto otázku)
Zkusme to tedy jinakJe model obecný ?Na tuto otázku v tomto okamžiku ještě nedokážeme odpovědět, bude nutno důkladně prozkoumat jednotlivé entity a zjistit1. zda se nám některé entity nepřekrývají tj. zda nejsou fakticky totožné2. zda se nám některé entity nerozpadají tj. zda jedna zdánlivá entita není vlastně více entitami
Poznámka: tento typ úvahy již jsme intuitivně několikrát udělali (viz např. rozpad formy studia a studia
apod.) => musíme zkoumat navržené entity na hlubší úrovni jejich atributů
Je model optimální z hlediska implementace vztahů ?Podíváme-li se podrobně na náš graf vztahů entit, zjistíme:
„vztahů daného typu / typ vztahu“ je více než „n-tic entit daného typu vztahu“ (prosím spočítejte)
vztahy se kříží navržené vztahy jsou nejednoznačné (násobné)
Poznámka: obě tyto skutečnosti mohou naznačovat že je v rámci modelu nutné další zobecnění, ale nemusí tomu tak nutně být, jedná se o indicie a na jejich základě je to nanejvýš pravděpodobné
Výzkumný úkol
Participace na VÚStudent Pedagog
Forma studia Pracovní zařazení
Finance VÚ
Datový model
Studium Pracovně právní vztah
Adresa bydliště
Elektr. adresa
Úkol 7 – spočítejte vztažené entity, spočítejte vztahy a výsledek vzájemně porovnejte (nápověda vztahy unární, binární, ternární)
Užitečné otázky – Je náš model SPRÁVNĚ navržen ?
Jak „exaktně“ postupovat při ověřování datového modelu
Nejdříve si budeme muset osvojit následující terminologii:redundance (nadbytečnost) relací datbezztrátová dekompozice relací datkandidátní klíč relace datprimární klíč relace datnormalizace relací datnormální (normalizovaná) forma relace dat
normalizovaný tvar relace dat 1 – 6 typu
Jednotlivé termíny se pokusím vysvětlit na příkladech:Pro začátek předpokládejme, že máme hypotetickou relativně složitou množinu (relaci) neuspořádaných dat; pro názornost si například představte excelovskou tabulku která obsahuje následující údaje (atributy):
Trocha „optimalizační teorie“ – skalární hodnota, redundance
skalární hodnota jedinečná hodnota, právě jedna hodnota (informace)
redundance nadbytečnost hodnot (informace), hodnota která se vrelaci opakuje
bezztrátová dekompozice metoda optimalizace dat, jejímž cílem je rozdělení relace dat, která obsahuje datové redundance na více relací dat, které obsahují méně datových redundancí nebo žádné datové redundance a to bez ztráty informace
Úkol 8 – najděte „buňku“ relace dat, která neobsahuje (relativně k jiným hodnotám daného atributu) „skalární informaci“ tj. jedinečnou hodnotu
Úkol 9 – najděte „buňky“ relace dat, které obsahují redundantní (nadbytečná, zdvojená, n-násobná) data
Úkol 10 – rozdělte příklad na více relací dat, tak, aby výsledné relace neobsahovaly žádná redundantní data se zachováním veškeré informace
Trocha „optimalizační teorie“ – „klíč“ relace dat
kandidátní klíč atribut (jednoduchý klíč) nebo skupina atributů (složený klíč), která v rámci dané relace dat jednoznačně definuje konkrétní vektor dat (záznam); jinak řečeno v dané relaci dat se nesmí vyskytnout více jak jeden záznam, s určitou kombinací hodnot kandidátního klíče (tj. předpokladem kandidátního klíče je jednoznačnost); relace dat
může obsahovat více kandidátních klíčů
primární klíč je zvolený z hlediska implementace dat „ireducibilní“ kandidátní klíč, který je v implementaci více vzájemně korelujících relací dat využíván jako hlavní identifikátor určité relace dat umělý klíč je uměle vytvořený kandidátní nebo primární klíč; objektivní potřeba umělého klíče vzniká zejména v situaci, kdy přirozený klíč je příliš složitý nebo potencionálně nejdnoznačný; Doporučení: obecně je vhodné vždy nejdříve hledat reálný KK nebo PK, teprve pokud vyloučíme všechny možnosti reálného klíče je vhodné přistoupit k definici umělého klíče, pozor však na skutečnost, že prakticky použitelné kandidátní klíče se v reálném světě vyskytují poměrně zřídka…
Úkol 11 – ve vašem příkladu rozpadu původní datové relace určete všechny možné kandidátní klíče
Trocha „optimalizační teorie“ – funkční závislost
dva atributy jsou funkčně závislé tehdy, pokud jeden určující atribut vyjadřuje identitu vektoru dat (tj. jedná se o kandidátní klíč) a jiný (funkčně závislý) atribut, který již nemusí být jednoznačný je funkčně určen určujícím atributem….
brrrr……….
Tohle určitě není možno si zapamatovat a nejedná se ani o přesnou definici daného jevu. Přesná definice toto jevu by se musela opírat o matematickou teorii množin (reflexivita, transitivita)….
Nicméně o funkční závislosti je potřeba se zmínit alespoň jako o jevu (bez bližšího zkoumání) a to z toho důvodu, že na tomto jevu jsou v zásadě vystavěny moderní databáze.
Úkol 12 – pokuse si představit a „osvojit“ představu funkční závislosti atributů na příkladu
„Šestero přikázání RD“ – 1. Normální forma
Normalizace „instantní“ doporučení jak postupovat při vytváření „optimálního datového modelu“
1. Normální forma datovou relaci je možno označit za 1NF, pokud jsou všechny její atributy definovány nad skalárními obory hodnot; jinými slovy je nutno vyloučit veškeré „neskalární“ hodnoty POZOR! určení „jednotlivosti“ je v praxi často mnohem obtížnější než se na první pohled zdá, viz například různé syntetické kódy, konvence apod.
datovou relaci je možno označit za 1NF, pokud neobsahuje tzv. opakované atributy (skupiny hodnot); tj. atributy kterých může být v praxi n., ale model relace dat počítá pouze s omezeným počtem opakováníPOZOR! v příkladu jsem použil „opakování“, které je sice teoreticky nepřípustné, ale v praxi je velmi často a v podstatě oprávněně používáno; jedná se o klasický příklad rozporu teorie a praxe; přesto je pravidlo o opakování velmi užitečným pravidlem a v jiných případech platí často téměř beze zbytku
Úkol 13 – vyškrtněte z příkladu veškeré „neskalární“ hodnoty, které neodpovídají 1. Normálnímu tvaru relace dat
Úkol 14 – označte v příkladu veškeré „opakující se atributy“ hodnoty, které neodpovídají 1. Normálnímu tvaru relace dat
„Šestero přikázání RD“– 2. Normální forma
2. Normální forma platí vzestupná hierarchie normálních formě, tj. relace dat je v 2. Normální formě tehdy, pokud je v 1. Normální formě a zároveň všechny její prvky jsou závislé na celém kandidátním klíči (v implementaci PK); jinými slovy je možno tento požadavek charakterizovat jako „přikázání“že jedna relace dat nemá obsahovat popis více různých entit
Úkol 14 – vypište relace dat, které jsou 100% v 2.N.f.
Úkol 15 – vypište relace dat, které jsou pravděpodobně v 2.N.f.
Úkol 16 – vypište relace dat, které určitě nejsou v 2.N.f.
1 2
3 4 5
„Šestero přikázání RD“– 3. Normální forma
3. Normální forma platí vzestupná hierarchie normálních formě, tj. relace dat je v 3. Normální formě tehdy, pokud je v 2. Normální formě a zároveň všechny její neklíčové atributy jsou vzájemně nezávislé
Úkol 17 – předpokládejme, že se jedná o entitu „student“, které atributy je třeba určitě odstranit, aby relace byla v 3.N.f., doporučení: pokud můžete volit mezi funkčně závislým atributem a určujícím atributem, vždy volte odstranění závislého atributu
Úkol 18 – předpokládejme, že se jedná o entitu „student“, které atributy je třeba pravděpodobně odstranit, aby relace byla v 3.N.f.
1 2 3 4 5 6 7 8
„Šestero přikázání RD“– 4.-6. Normální forma
Těmito normalizovanými formami se zde nebudeme zabývat, protože se týkají speciálních případů a modelování složitých (a také relativně vzácných) vztahů…
Ještě trocha teorie a pak už více praxe…
Posledním důležitým termínem je INTEGRITA dat.
Integrita dat v obecné rovině je „formální“ správnost a vzájemná hodnotová korespondence dat v databázi.
Pro zajištění datové integrity existuje více (různě implementovaných) mechanizmů zajištění datové integrity
Integrita je následujících typů: Doménová integrita obor hodnot (souvisí s datovými typy, nezaměňovat !) Přechodová / stavová i. definované stavy vektorů dat Entitová integrita PK, constrainty, triggery
Referenční integrita FK – cizí klíč (sirotci) Transakční integrita Datová integrita Procedurální integrita triggery (Access nemá, respektive velmi omezené)
Trocha hloubání o NIČEM
hodnota:
NULL
Implementace databáze – atributy
Analýza entit z hlediska atributů
Definiční atribut (ID) nemá vlastní význam, zajišťuje identifikaci
Proprietální (vlastní) atribut obsahuje skalární informaci o „přirozeně“ vlastní vlastnosti entity z hlediska reálného světa
Popisný (volný) atribut obsahuje informaci o všeobecné vlastnosti, kterou definoval tvůrce aplikace, k realitě má více či méně volný
vztah
Statutární atribut obsahuje informaci o statusu sledovaném z hlediska aplikace
Úkol 19 – pokuste se nalézt a definovat dostatečný počet atributů jednotlivých sledovaných entit, tak aby v dostatečné míře určovaly základní vlastnosti těchto entit
Úkol 20 – u všech definovaných atributů vyznačte jejich zařazení do jedné z kategorií viz výše
Hledání „správných“ atributů definovaných entit
Úkol 21 – společně se pokusíme navrhnout vhodné atributy pro jednotlivé entity
Úkol 22 – u navržených atributů navrhněte domény hodnot
Úkol 23 – u navržených atributů navrhněte omezení
Výzkumný úkol
Participace na VÚ
Student Pedagog
Forma studia Pracovní zařazení
Finance VÚ
Úprava datového modelu na analýzy atributů – zobecnění modelu
Studium Pracovně právní vztah
Adresa bydliště Elektr. adresa
Partner
Implementace databáze – datové typy MS Access
Vybrané datové typy MS Access:Autoincrement „samo-povyšující“ se číslo typu Long (-2*109 -
2*109 )Integer / Int číslo typu Integer (-3*104 - 3*104 )Long číslo typu Long (-2*109 - 2*109 )Number číslo s dvojitou přesnostíSmallInt malé celé číslo typu Integer (cca –9999 - 9999)Float číslo s plovoucí řádovou čárkouString textový řetězec typu VarcharDate „dlouhé datum“Money přesný finanční formátBit booleovské hodnoty True / FalseMemo „neomezeně“ dlouhý formátovaný textImage binární data / obrázekURL URL adresaa některé další….
Omezení Null / No Null:
Hodnota Null třístavová logika (podrobněji dále)
ANSI SQL
Pohádka o standardu který téměř nikdo nedodržuje, ale i přesto se jedná o jeden z nejužitečnějších standardů v oblasti IT…
o jazyku SQL…
Základ jazyka:SQL neprocedurální jazyk pro množinovou správu
dat relačních databází
Nástavby jazyka SQL:T-SQL, PL SQL obecně všechny procedurální rozšíření SQL
Typy dotazů SQL:Dotaz pro náhled / zpracování výsledku datDDL dotaz vytvářecí dotazDML dotaz modifikační dotaz
DDL Data Definition Language – vytvářecí dotazy
Dotazy DDL slouží k vytváření, rušení a modifikacidatových strukturdatových omezeníindexůpohledůtriggerů (spouští)procedur pro manipulaci s daty
DDL Data Definition Language – vytvářecí dotazy
CREATE TABLE
[ database_name.[ owner ] . | owner. ] table_name ( { < column_definition > | column_name AS computed_column_expression | < table_constraint > ::= [ CONSTRAINT constraint_name ] } | [ { PRIMARY KEY | UNIQUE } [ ,...n ] ) < column_constraint > ::= [ CONSTRAINT constraint_name ] { [ NULL | NOT NULL ] | [ { PRIMARY KEY | UNIQUE }
] | [ [ FOREIGN KEY ] REFERENCES ref_table [ ( ref_column ) ] [ ON DELETE { CASCADE | NO ACTION } ] [ ON UPDATE { CASCADE | NO ACTION } ] ] }
DDL Data Definition Language – vytvářecí dotazy
ALTER TABLE ALTER TABLE table
{ [ ALTER COLUMN column_name { new_data_type [ ( precision [ , scale ] ) ] [ NULL | NOT NULL ] ] | ADD { [ < column_definition > ] | column_name AS computed_column_expression } [ ,...n ] | [ WITH CHECK | WITH NOCHECK ] ADD { < table_constraint > } [ ,...n ] | DROP { [ CONSTRAINT ] constraint_name | COLUMN column } [ ,...n ] | { CHECK | NOCHECK } CONSTRAINT { ALL | constraint_name [ ,...n ] } | { ENABLE | DISABLE } TRIGGER { ALL | trigger_name [ ,...n ] } }
< column_definition > ::= { column_name data_type } [ [ DEFAULT constant_expression ] [ WITH VALUES ] | [ IDENTITY [ (seed , increment ) [ NOT FOR REPLICATION ] ] ] ] [ ROWGUIDCOL ] [ COLLATE < collation_name > ] [ < column_constraint > ] [ ...n ]
…………………
………………….
< column_constraint > ::= [ CONSTRAINT constraint_name ] { [ NULL | NOT NULL ] | [ { PRIMARY KEY | UNIQUE } [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] [ WITH FILLFACTOR = fillfactor ] [ ON { filegroup | DEFAULT } ] ] | [ [ FOREIGN KEY ] REFERENCES ref_table [ ( ref_column ) ] [ ON DELETE { CASCADE | NO ACTION } ] ] | CHECK [ NOT FOR REPLICATION ] ( logical_expression ) }
< table_constraint > ::= [ CONSTRAINT constraint_name ] { [ { PRIMARY KEY | UNIQUE } { ( column [ ,...n ] ) } | FOREIGN KEY [ ( column [ ,...n ] ) ] REFERENCES ref_table [ ( ref_column [ ,...n ] ) ] [ ON DELETE { CASCADE | NO ACTION } ] | DEFAULT constant_expression [ FOR column ] [ WITH VALUES ] | CHECK [ NOT FOR REPLICATION ] ( search_conditions ) }
DDL Data Definition Language – další vytvářecí dotazy - stručně
CREATE INDEX…
CREATE TRIGGER…
CREATE PROCEDURE…
CREATE VIEW…
DROP INDEX, TRIGGER, PROCEDURE….
atd.
DML Data Modification Language – aktualizační dotazy
UPDATE …
INSERT.…
DELETE.…
Aktualizační dotazy slouží k změnám množin dat
DML Data Selection Language – výběrové dotazy
SELECT …
HAVING.…
UNION.…
ORDER.…
GROUP.…
Aktualizační dotazy slouží k změnám množin dat
Implementace databáze
V tuto chvíli již víme dost na to, abychom se mohli pokusit implementovat „reálný“ příklad funkční relace dat na základě našeho příkladového zadání.
Úkol 21 – pokuste se pomocí řádkových vytvářecích dotazů postupně implementovat veškeré potřebné datové entity, veškeré vytvářecí dotazy si postupně ukládejte jako vzestupně očíslované dotazy, v první fázi neřešte otázky datové integrity a vazeb
Úkol 22 – u definovaných entit stanovte a implementujte PK
Úkol 23 – u definovaných entit stanovte a implementujte FK
Úkol 24 – implementujte potřebné indexy
Úkol 25 – v případě potřeby pomocí vizuálního návrháře doplňte hodnotová omezení
Úkol 26 – do realizovaných datových struktur zadejte určitý vzorek „reálných dat“
Recommended