Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Teorie zpracování dat Rekapitulace pojmů. Úlohy zpracování dat  Proč vzniká problém zpracování dat V praktickém životě je často zapotřebí evidovat údaje.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Teorie zpracování dat Rekapitulace pojmů. Úlohy zpracování dat  Proč vzniká problém zpracování dat V praktickém životě je často zapotřebí evidovat údaje."— Transkript prezentace:

1 Teorie zpracování dat Rekapitulace pojmů

2 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.

3 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.

4 Úlohy zpracování dat Shrnutí pojmů Daty nazýváme údaje získané měřením, pozorováním nebo jen pouhým zaznamenáním z reálné skutečnosti. Informace jsou smysluplné interpretace dat a vztahů mezi nimi. Zpracováním dat nebo také hromadným zpracováním dat nazýváme zpracování velkého množství údajů (obvykle desítky až stovky) o velkém množství objektů (obvykle od desítek po miliony i víc). Objektem nazýváme člověka, zvíře, věc nebo jev reálného světa, pokud se tito stali předmětem našeho zájmu z hlediska evidence. Objekt je popisován množinou svých vlastností. Objekty mají velké množství vlastností, ovšem z hlediska evidence potřebujeme sledovat jen některé z nich. Atributem nazveme údaj o objektu, který nás zajímá z hlediska evidence. Typem objektu budeme rozumět název množiny objektů a seznam jejich sledovaných atributů: Jméno-typu-objektu (atribut1, atribut2, …, atributn)

5 Úlohy zpracování dat Shrnutí pojmů 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.

6 Agendové zpracování dat  Problémy agendového zpracování  Redundance: některé informace ve více souborech opakují, jsou redundandní. Redundance je zdrojem mnoha dalších problémů  Konzistence: vzájemná shoda údajů. Postupem času - vlivem nedostatečné kontroly v programech se stejné hodnoty na různých místech v datových souborech, začnou rozcházet.  Integrita: data aktuální, odrážejí skutečnost z reálného světa.  Problémem tedy je zabezpečit, aby chybou či nedůsledností uživatele nebyla porušena integrita a konzistence dat.  Obtížná dosažitelnost dat: aplikační programy pro konkrétní požadavky; pro nový požadavek nutno napsat nový aplikační program - bez pomoci programátora nelze.  Izolovanost dat - data roztroušena v různých souborech, soubory mohou být různě organizovány, data různě formátována. To komplikuje tvorbu nových aplikačních programů a možnost realizovat vazby mezi datovými strukturami.

7 Agendové zpracování dat  Problémy agendového zpracování  Současný přístup více uživatelů: větší systémy vyžadují současný přístup k datům více uživatelů. Pak je nutné, aby programy vzájemně spolupracovaly, jejich činnosti byly koordinovány.  Ochrana proti zneužití: při zpracování důvěrných či tajných dat není přípustné, aby měl kdokoliv přístup ke všem informacím. Při klasickém zpracování však musí mít programátor aplikačních programů k dispozici tolik podrobností, že to ochranu dat prakticky znemožňuje.

8 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.

9 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.

10 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 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.

11 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.

12 Databázové zpracování dat  Paradigma databázové technologie 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

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

14 2.2. Entity, atributy, vztahy, integritní omezení  Základní pojmy Entitou rozumíme libovolnou existující osobu, věc či jev (objekt) reálného světa. Entita musí být rozlišitelná od ostatních entit. Atribut je charakteristika, vlastnost entity, údaj o objektu. Atribut přiřadí každé entitě z množiny entit hodnotu z nějaké neprázdné množiny hodnot, nazvané doména atributu (obor hodnot atributu). Je zadán svým názvem (identifikátorem) a datovým typem. Typem entity nazýváme množinu objektů stejného typu, charakterizovaných pomocí názvu typu a jeho seznamu jeho vlastností - atributů. Jednotlivé entity pak nazýváme také výskyty nebo instancemi objektů entitního typu. Klíčový atribut je jeden nebo více atributů, které jednoznačně určují entitu v množině entit; Atributy patřící ke klíči nazýváme primárními, ostatní sekundárními.

15 Entity, atributy, vztahy, integritní omezení  Základní pojmy Integritní omezení jsou další omezující podmínky na příslušnost k entitám, hodnoty atributů, entit, definování vazeb nebo další. Datový soubor (= množina entit) je zobrazován jako tabulka, ta má svůj název (= název entity) a seznam sloupců; každý sloupec má název (= název atributu) a datový typ. Každá entita je znázorněna v tabulce jedním řádkem, každý typ atributu je definován jedním sloupcem, hodnota atributu dané entity je v odpovídajícím řádku a sloupci tabulky.

16 Entity, atributy, vztahy, integritní omezení  Vztahy entit Vazební entita zaznamenává formálně vztah mezi entitami. Vazba bez informace - obsahuje jako atributy pouze typy entit vstupující. s informací - obsahuje i další atributy, zaznamenávající vlastnosti vazby, které nejsou mezi atributy jednotlivých entit. Příklad:UCI (Ucitel, Student) UCI (Ucitel, Student, predmet) Dělení vztahů podle počtu entit, vstupujících do vztahu  vazba binární – mezi dvěma typy entit typ (kardinalita) vazby 1:1 1:N M:N

17 Entity, atributy, vztahy, integritní omezení  Vztahy entit Vazební entita zaznamenává formálně vztah mezi entitami. Vazba bez informace - obsahuje jako atributy pouze typy entit vstupující. s informací - obsahuje i další atributy, zaznamenávající vlastnosti vazby, které nejsou mezi atributy jednotlivých entit. Příklad:UCI (Ucitel, Student) UCI (Ucitel, Student, predmet) Dělení vztahů podle počtu entit, vstupujících do vztahu  vazba binární – mezi dvěma typy entit typ (kardinalita) vazby 1:1 1:N M:N

18 Entity, atributy, vztahy, integritní omezení Příklad Kardinalita 1:1 vztah "je vedoucím katedry" mezi množinami entit E1 = Zaměstanec VŠ a E2 = Katedra VŠ zapíšeme: VEDOUCI_KAT (Zamestnanec, Katedra) Kardinalita 1:M vztah "je členem katedry" mezi entitami Zaměstnanci a Katedry zapíšeme: ČLEN_KAT (Zamestnanec, Katedra) Kardinalita M:N, vazba s informací (cena se týká výrobku konkrétní firmy) vztah V je "Firma vyrábí Výrobek" E1 je soubor Firem, E2 je soubor Výrobků, zapíšeme: VYRABI (Firma, Vyrobek, cena)

19 Entity, atributy, vztahy, integritní omezení  Vazba unární - mezi entitami stejného typu 1:1 1:N M:N Příklad: E1 je soubor zaměstnanců Vztah mezi E1 a E1 "je vedoucím zaměstnance" typu 1:N, zapíšeme: VEDOUCI (Zam, Zam)  Vazba n-ární - mezi n typy entit 1:1:1 1:N:1... M:N:K Příklad: E1 je soubor učitelů, E2 je soubor předmětů, E3 je soubor tříd Binární vztahy mezi E1, E2, E3: V1 : "učitel učí předměty" typu M:N V2 : "třída má předepsány předměty" typu M:N V3 : "učitel učí ve třídě“ typu M:N Z uvedené trojice vazeb V1 - V3 nevyplývá, který učitel učí který předmět ve které třídě. To musíme popsat novou vazbou mezi trojicí entit V4 : "Učitel učí Předmět ve Třídě“ typu M:N:K zapíšeme: UČÍ (Ucitel, Predmět, Trida)

20 2.4. Databázové jazyky, nezávislost dat  Databázové jazyky 1. Příkazy jazyka pro definici dat (JDD):  seznam datových typů a datových struktur pro definici typu atributu,  definice, modifikace a rušení typu entity,  definice, modifikace a rušení typu vazby. 2.Příkazy jazyka pro manipulaci s daty (JMD):  manipulace s atributy (ukládání a kontroly,...)  manipulace s entitami (ukládání, modifikace, rušení, výběry)  manipulace s množinami entit (sjednocení, rozdíl,...)  manipulace s vazbami entit

21 2.4. Databázové jazyky, nezávislost dat  Databázové jazyky 3. Programovací jazyk pro zápis algoritmu  v hostitelském jazyce (Cobol, C, Pascal,...), pak jsou výše uvedené JDD a JDM vytvořeny jako procedury v hostitelském jazyce a celý SŘBD tvoří nadstavbu tohoto jazyka;  vlastní jazyk SŘBD, obsahující (mimo příkazy JDD a JMD) programové struktury pro záznam algoritmů - příkazy pro větvení a cykly, pro komunikaci s uživatelem, pro formátování vstupů a výstupů, pro tvorbu menu a oken ap. 4. Dotazovací jazyk, který podle typu dělíme do dvou skupin:  procedurální, který popisuje způsob, jak data v databázi hledat, zapisuje algoritmy pro vyhledání informací  deskriptivní, který zapisuje jen, co v databázi hledat pomocí vlastností hledaných objektů.

22 2.4. Databázové jazyky, nezávislost dat  Nezávislost dat  fyzická nezávislost dat umožňuje změnit fyzickou úroveň popisu dat, aniž by se musely měnit aplikační programy; někdy se touto změnou způsobu uložení dat na disku mění potřebná kapacita pro uložení souborů, někdy se toho využívá pro zvětšení výkonu celého systému.  logická nezávislost dat umožňuje změnit konceptuální úroveň popisu dat, aniž by bylo třeba přepisovat aplikační programy. Při provozu DBS se často vyskytují dodatečné požadavky na změny či doplňky v logické struktuře dat, ty se musí promítnout i do databázového schématu.

23 Konceptuální datový model Prostředky pro zápis konceptuálního modelu 1. Entity-Relationship Diagram … ERD 2. Lineární textový zápis Tentity ( klíč, atrib1, atrib2,... ) TVZTAHU( Tentity1, Tentity2,... ) 3. Integritní omezení – graficky, v datovém slovníku, textem 4. Datový slovník 5. Výskytový diagram - pomocný

24 Konceptuální datový model IO týkající se atributů 1. Datový slovník = tabulka obsahující pro každý typ entity identifikátor (název) atributu datový typ atributu, jeho doména, formát vnější reprezentace příznak, zda atribut patří ke klíči přípustnost NULL / zadání hodnoty je povinné formou poznámky další IO plynoucí z reality zda bude atribut indexován, UNIQUE, DUPLIC množina operací, které lze nad jeho hodnotami provádět význam atributu

25 Konceptuální datový model 4. zobrazení kardinality binárních vztahů

26 Konceptuální datový model IO týkající se vlastností vztahů mezi entitami 5. Povinnost členství ve vztahu povinné (obligatorní) nepovinné (fakultativní)

27 Konceptuální datový model 7. Dekompozice vztahu M:N

28 Konceptuální datový model  Výsledné konceptuální schéma struktury databáze lineární zápis seznamu typů entit a jejich atributů úplný grafický tvar ERD (2 úrovně) 1. konceptuální schéma modelující realitu 2. transformovaný ERD pro databázové schéma úplné tabulky atributů – datový slovník seznam dalších IO týkajících se entit a vztahů

29 Sekvenční soubory Nový záznam se uloží na konec souboru, k tomu stačí jeden přenos záznamu z paměti na disk. Vyhledání záznamu sekvenční - každý záznam postupně načíst a otestovat, zda vyhovuje podmínce. Pokud ano, je nalezen, pokud ne, načítá se další záznam v pořadí. Vyhledávání sekvenční potřebuje průměrně n/2 porovnání nebo n/(2*B) přístupů na disk (B je blokovací faktor = počet záznamů v bloku) Modifikace záznamu znamená tyto operace: nalézt záznam, načíst, opravit a na stejnou adresu znovu zapsat. Zrušení záznamu u sekvenčních souborů se obvykle provádí ne vymazáním záznamu, ale pouze označením jeho neplatnosti. Mají-li věty klíče, musí se prohledat celý soubor a zkontrolovat jedinečnost klíče vkládané nebo modifikované věty.

30 Sekvenční soubory Přirozená nejjednodušší organizace záznamů v souboru adrdelosobjméno Dudek Jindřich 21243Kovář František 3*3333Novák Karel, ing Horák Ivo 52578Sedlák Jiří 69999Forman Zdeněk 73579Anděl Zbyněk... n7766Nováčková Iva n+16743Hájek Petr

31 Setříděné sekvenční soubory Sekvenční soubor je setříděný podle vyhledávacího klíče Operace SELECT - podle klíče mnohem rychleji (např. metodou půlení intervalu nebo některou její modifikací; počet přenosů pro binární hledání je průměrně log 2 n. INSERT - na konec souboru, znovu soubor přetřídit UPDATE - vyhledávacího klíče: vyhledat, zapsat, přetřídit - jiné hodnoty: vyhledání, zápis záznamu zpět DELETE - vyhledání, označení neplatnosti

32 Setříděné sekvenční soubory adrdelosobjméno Kovář František 22578Sedlák Jiří 3*3333Novák Karel, ing Dudek Jindřich 53579Anděl Zbyněk 6…… 75734Horák Ivo Nováčková Iva n9999Forman Zdeněk n+16743Hájek Petr

33 Zřetězené organizace Sekvenční soubor, záznamy navíc opatřeny ukazatelem pro zápis zřetězení dle třídicího klíče. SELECT – seznam se prohledává postupně pomocí ukazatelů a testuje, zda záznam vyhovuje vyhledávací podmínce. Častější přechody mezi bloky souboru a proto více přenosů mezi diskem a pamětí. Proto vhodné jen u krátkých seznamů. INSERT – záznam se fyzicky zapíše kamkoliv, pak se v seznamu vyhledají sousední záznamy dle udržovaného pořadí a přesměrují se ukazatele předchůdce a následníka DELETE – vyhledá se umístění záznamu v seznamu a přesměrují se ukazatele předchůdce a následníka UPDATE - jen vyhledání záznamu a po modifikaci jeho zápis zpět. V případě modifikace položek, které mají vliv na uspořádání seznamu, se provede modifikace jako DELETE a INSERT.

34 Zřetězené organizace adrukazosobjméno Dudek Jindřich Kovář František Novák Karel, ing Horák Ivo Sedlák Jiří 69999Forman Zdeněk Anděl Zbyněk Nováčková Iva Hájek Petr

35 Soubory s přímým adresováním Operace SELECT - podle klíče nejrychlejší, odtud rychlé i ostatní operace: z klíče se vypočte adresa skupiny záznamů, odtud se prohledá zřetězený seznam až po hledaný záznam. - podle neklíčové hodnoty naopak delší, sekvenční procházení i prázdných míst a zřetězené seznamy. INSERT - výpočet adresy skupiny záznamů, tam se prohledají záznamy (pro kontrolu jednoznačnosti klíče), nový záznam se uloží na první volné místo ve skupině a přesměrují se ukazatele. DELETE - vyhledání, nastavení neplatnosti záznamu, přesměrování ukazat. UPDATE - vyhledání, zápis zpět; při modifikaci klíče se provede nejprve zrušení a pak nový záznam. Setřídění záznamů znamená komplikaci. Varianta i pro vyhledání záznamů nejen podle klíče, ale podle více položek. Růst počtu záznamů – reorganizace hašovacího mechanizmu

36 Soubory s přímým adresováním Princip - jednoznačný klíč záznamu  číslo  adresa záznamu. Pak jediným přístupem na disk se načte nebo zapíše záznam. osobadrosobjméno Kovář František Sedlák Jiří Forman Zdeněk

37 Indexové a indexované soubory Sekvenční soubor (indexovaný) + pomocné tabulky (indexové) index obsahuje hodnotu (vyhledávacího) klíče (indexu) a adresu (recno) záznamu indexový soubor je setříděn dle klíče -> binární vyhledání, přečtení adresy v datovém souboru jediným přístupem do dat se načte hledaný datový záznam často je indexový soubor dost malý - celý v operační paměti jiné zdůvodnění indexování - ukazatele nejsou součástí záznamů zřetězené organizace), ale jsou uloženy zvlášť v indexovém souboru indexem nemusí být primární klíč (primární indexování), ale kterákoliv položka souboru nebo seznam několika položek (sekundární indexování)

38 Indexové a indexované soubory Operace INSERT - vložení záznamu do datového souboru (nakonec) + záznam do indexu + setřídění indexového souboru SELECT - dle klíče vyhledání klíče binárně v indexu, přečtení adresy v datovém souboru, 1 přenos záznamu, dle neindexovaného atributu sekvenčně UPDATE - vyhledání záznamu + modifikace + uložení zpět, při změně kterékoliv indexované hodnoty reindexace příslušného indexového souboru DELETE - vyhledání záznamu + označení neplatnosti v datovém i indexovém souboru

39 Indexové a indexované soubory Primární index datový indexovaný soubor indexový soubor ukazadres a klíčatr1...adres a klíč

40 Hierarchické indexování základem sekvenční soubor + indexový (úrovně 0) k indexovému souboru vytvořen opět indexový soubor (1) opakováním hierarchie indexových souborů, hledá se od nejvyšší úrovně, binárně jen v části indexu, proto je průměrný počet procházených záznamů nižší než u index0.

41 B – stromy (balanced) Pro uspořádání úrovní indexů se používají tzv. B-stromy: data sekvenční, indexování hierarchické indexy všech úrovní „rozsekány“ do bloků stejné délky – tvoří strom v indexových blocích volná místa pro doplňování záznamů délky všech cest (~ počtů přenosů) od kořene stromu do libovolného listu jsou stejné, rovny hloubce stromu

42 Hierarchické indexování Dataind 0 ind 1 ind2 klíčatr1...adrklíčadrklíčadrklíč

43 B – stromy SELECT - najde se cesta od kořene k listu s hledaným záznamem (pokud existuje), v každém uzlu se najde následující větev porovnáním hledané hodnoty s klíči v uzlu. Klíče v uzlu mohou udávat minimální / maximální hodnotu klíče, která je příslušnou větví dosažitelná. INSERT - najde se příslušný blok, mohou nastat dvě možnosti: buď v nalezeném bloku je prázdné místo, takže se může přidat vkládaný záznam, nebo je nalezený blok plný a musí se vytvořit nový blok; z původního plného bloku se vytvoří dva bloky, do vyšší úrovně se nový blok zaznamená, opět dva případy – tak až do kořene stromu a případně se musí kořen rozdvojit a přidat nový kořen UPDATE - vyhledávání + modifikace + uložení zpět, při modifikaci klíče se provede DELETE a INSERT. DELETE - opačně než vkládání: při zrušení posledního záznamu bloku se zruší i odkaz na něj, totéž se promítne do vyšších úrovní, případně se v krajním případě může hierarchie indexů o jednu úroveň snížit.

44 Indexování pomocí binární matice Pro sekundární indexování, jiný způsob implementace poloha záznamu se zaznamenává polohou jedničkového bitu v posloupnosti bitů, každý bit odpovídá jednomu záznamu, pro každou hodnotu sekundárního atributu je zaznamenána nová posloupnost, metoda vhodná pro atributy nabývající jen několika různých hodnot, pro neměnící se sekundární atributy, pro přidávané záznamy na konec souboru, snadná realizace kombinovaných dotazů pomocí logických operátorů negace, konjunkce a disjunkce.

45 Indexování pomocí binární matice atribhodnpořadí záznamů proc plat proc=30  plat=

46 Soubory s proměnnou délkou záznamu 1. pseudoproměnná délka záznamu pole se známým počtem opakování: rozložení na jednotlivé položky pole s neznámým počtem opakování: horní odhad počtu výskytů prvků pole a převedení na předcházející případ místo opakující se položky se uvede odkaz na seznam jejích prvků, ten může být součástí jiného souboru pro záznamy s alternativními skupinami položek buď se proměnná část překrývá a záznam zabírá velikost nejdelší z proměnných částí, v záznamu se musí rozlišovat typ proměnné části, implementace složitější nebo se všechny rozdílné atributy zaznamenají za sebou a pro každý typ se vyplňují jen odpovídající atributy; implementace jednodušší, záznam obsahuje vždy řadu prázdných položek.

47 Soubory s proměnnou délkou záznamu pseudoproměnná délka záznamu realita – multipoložka s neznámým počtem opakování atr1atr2atr3poče t atr1atr2atr3a:mult i... realizace pomocí pevné délky

48 Soubory s proměnnou délkou záznamu 2. proměnná délka v sekvenčním souboru nutno rozlišit jednotlivé záznamy: systém oddělovačů: záznamy jsou odděleny oddělovačem, uvnitř záznamu se atributy oddělují jiným typem oddělovače, opakující se položky dalším typem ap. zaznamenání délky aktuálního záznamu na začátku záznamu (pro jednosměrný průchod souborem), či na začátku i konci záznamu (pro obousměrný průchod souborem)

49 RELAČNÍ DATOVÝ MODEL 5.1. Základní pojmy RDM Definice 5.1. Relační schéma R je výraz tvaru R(A, f), kde R je jméno schématu, A = {A 1, A 2,..., A n } je konečná množina jmen atributů, f je zobrazení přiřazující každému jménu atributu A i neprázdnou množinu, kterou nazýváme doménou atributu D i, tedy f(A i ) = D i. Definice 5.2. Relace R s relačním schématem R je konečná podmnožina kartézského součinu domén Di, příslušejících jednotlivým atributům Ai, tedy R  D 1 x D 2 x...x D n. Číslo n nazýváme stupněm relace, o relaci R říkáme, že je typu R nebo že je instancí relačního schématu R.

50 RELAČNÍ DATOVÝ MODEL definice pojmů Definice Schéma relační databáze je konečná množina relačních schémat R 1 (A 1,f 1 ), R 2 (A 2,f 2 ),..., R m (A m,f m ). Definice Relační databází v daném časovém okamžiku je konečná množina relací R 1, R 2,..., R m, tzv. aktuálních relací, kde R i je typu R i.

51 Relační jazyky JMD je prostředek pro změny obsahu databáze, obsahuje 4 databázové operace: INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE Jazyky pro formulaci požadavků na výběr dat z relační databáze - dotazovací jazyky - jsou 2 typů: 1.jazyky založené na relační algebře, kde jsou výběrové požadavky vyjádřeny jako posloupnost speciálních operací prováděných nad daty; je tedy zadán algoritmus, jak vyhledat požadované informace; 2.jazyky založené na predikátovém kalkulu, které požadavky na výběr zadávají jako predikát charakterizující vybranou relaci; je úlohou překladače jazyka nalézt odpovídající algoritmus; tyto jazyky se dále dělí na - n-ticové relační kalkuly - doménové relační kalkuly Oba typy ekvivalentní možnostmi formulace výběrových podmínek. Skutečně realizované jazyky mají bohatější syntaxi a další funkce.

52 Relační algebra Relační algebra (RA) je dotazovací jazyk pracující s celými relacemi. Operátory RA se aplikují na relace, výsledkem jsou opět relace. Pro operace , , - musí být relační schémata shodná. Základní množinové operace relační algebry pro relace R a S: sjednocení relací téhož stupněR  S = {x | x  R  x  S} průnik relací R  S = {x | x  R  x  S} rozdíl relací R - S = {x | x  R  x  S} kartézský součin relace R stupně m a relace S stupně n R x S = {rs | r  R  s  S}, kde rs = {r 1,...,r m,s 1,...s n }

53 Relační algebra Další operace jsou relační: projekce relace R stupně n na komponenty B  {A 1,...A n }, R[B] = {r[B] | r  R}, kde R[B] = (r i1,..., r im ) pro r  R selekce (výběr řádků) z relace R podle podmínky P je R(P) = {r | r  R  P(r)} spojení relací R s atributy A a S s atributy B dle relačního operátoru  = {,...} v atributu A i relace R a v atributu B j relace S je R[A  B]S = {rs | r  R  s  S  r[A i ]  s[B j ]} R[A*B]S = {R[A=B]S} pro operátor =, bez duplicitního sloupce přirozené spojení relací R(A) a S(B) R[*]S = ((RxS)[P])[A 1,...,A k,C 1,..,C m+n-k ] kde ze součinu RxS se vyberou řádky se stejnými hodnotami u stejnojmenných atributů obou relací R a S

54 N-ticový relační kalkul Definice Výraz n-ticového relačního kalkulu je výraz tvaru x WHERE F(x) kde x je jediná volná proměnná ve formuli F. Jako v predikátovém počtu platí, že proměnné vázané kvantifikátory EXIST a FORALL nazývány vázanými proměnnými, ostatní n-ticové proměnné jsou volné. Výraz n-ticového relačního kalkulu určuje relaci tvořenou všemi možnými hodnotami proměnné x, které splňují formuli F(x). x definuje seznam komponent proměnných, které definují schéma výstupní relace. Je to buď již dříve definovaná entita, množina entit nebo seznam komponent volných proměnných.

55 Jazyk SQL Úplná syntaxe příkazu SELECT SELECT {ALL | DISTINCT }{seznam_výrazů | *} FROM tab[ tabnázev] [,...] [ WHERE podm ] [ GROUP BY seznam_sloupců [ HAVING podm ] ] [ ORDER BY atr1 [ASC|DESC] [, atr2...] ]

56 Jazyk SQL Příklad: Mějme relace Čtenář(id_čt, jméno,adresa), Kniha (prir, ISBN, autor, název) a Rezer (id_čt, prir, datod). Hledáme čtenáře, kteří mají nějakou knihu rezervovanou (= existuje záznam s jejich id_čt v Rezer) SELECT jméno FROM Čtenář WHERE EXIST (SELECT C.* FROM Rezer R, Čtenář C WHERE R.id_čt = C.id_čt) nebo SELECT jméno FROM Čtenář WHERE id_čt IN (SELECT UNIQUE id_čt FROM Rezer R)

57 Jazyk SQL Množinové operace Z množinových operací dosud známe IN a NOT IN, případně ALL, ANY. Sjednocení SELECT... FROM... [WHERE... GROUP BY... HAVING... ] UNION (SELECT... FROM... [...]) [ORDER BY...] Průnik SELECT... FROM... [...] INTERSECT (SELECT... FROM... [...]) [...] Rozdíl SELECT... FROM... [...] EXCEPT (SELECT... FROM... [...]) [...]

58 58 Doménový relační kalkul Výraz doménového relačního kalkulu je výraz tvaru x1, x2, …, xn WHERE F(x1, x2,..., xn) kde x1,..., xn jsou jediné navzájem různé volné doménové proměnné ve formuli doménového relačního kalkulu F. Výraz určuje relaci tvořenou všemi možnými n-ticemi hodnot proměnných x1, x2,..., xn, které splňují formuli F.

59 59 Jazyk QBE Příklad: Relace Zam(osob, jméno, adresa, plat). Po volbě tabulky se zobrazí prázdný řádek tabulky. Zamosobjménoadresaplat Do řádků se zapisují příkazy QBE, proměnné a výběrové podmínky. Příkazy jazyka uvedeme na příkladech Proměnná začíná podtržítkem: _jmeno, _plat, _novak, _x, _y Výběrové podmínky se zapisují standardně, AND, OR dle implementace Na rozdíl od SQL jazyk QBE podporuje odstranění duplicitních řádků výsledné relace. Zajištění všech řádků se naopak zajistí klauzulí ALL.

60 NÁVRH STRUKTURY DATABÁZE Problémy  redundance  nebezpečí vzniku nekonzistence  anomálie při vkládání záznamů  anomálie při vypouštění záznamů Možné rozklady: RU (Předmět, Učitel, Místnost, Hodina, Student, Známka) R1 = { PU, HMP, HUM, PSZ, HSM } R2 = { PU, HSP, PSZ, HSM } R3 = { PU, HSM, PSZ, HMP } R4 = { PU, HMP, PSZ, HSP } atd. Otázky: čím se od sebe liší? je některé z nich lepší než ostatní? Zdrojem informací je nový typ IO – funkční závislosti.

61 Funkční závislosti Definice Nechť R({A1,A2,...,An}, f) je relační schéma, nechť X, Y jsou podmnožiny množiny jmen atributů {A1,A2,...,An}. Řekneme, že Y je funkčně závislá na X, píšeme X  Y, když pro každou možnou aktuální relaci R(A1,A2,..., An) platí, že mají-li libovolné dva prvky relace R stejné hodnoty atributů X, pak mají i stejné hodnoty atributů Y. Je-li Y  X říkáme, že závislost X  Y je triviální.  FZ je definována mezi dvěma podmnožinami atributů v rámci jednoho schématu relace. Jde o vztah mezi atributy, nikoliv mezi entitami.  FZ je definována na základě všech možných aktuálních relací, není tedy možné soudit na funkční závislost z vlastností jediné relace. Tak můžeme poznat jen neplatnost funkční závislosti.  FZ jsou tvrzení o reálném světě, o významu atributů nebo vztahů mezi entitami, je nutné realitu brát v úvahu při návrhu schématu databáze.

62 Funkční závislosti Definice Nechť F je množina funkčních závislostí pro relační schéma R a nechť X  Y je funkční závislost. Řekneme, že F logicky implikuje X  Y, jestliže v každé relaci R, v níž jsou splněny závislosti z F, je splněna i závislost X  Y. Množinu všech závislostí, které jsou logicky implikovány množinou F, nazýváme uzávěrem množiny F, označujeme F+. Definice Nechť X, Y jsou podmnožiny atributů schématu R s množinou závislostí F. Říkáme, že Y úplně závisí na X, jestliže X  Y a pro žádnou vlastní podmnožinu X‘  X není X'  Y. Jinými slovy Y je funkčně závislá na X, ale není funkčně závislá na žádné vlastní podmnožině X.

63 Funkční závislosti Definice Nechť R ({A1,A2,...,An},f) je relační schéma s množinou funkčních závislostí F, nechť X  {A1,A2,...,An}. Řekneme, že X je klíč schématu R, jestliže 1.X  A1...An  F+ 2.pro každou vlastní podmnožinu Y  X je Y  A1...An  F+.  Přidali jsme tedy podmínku minimality. Zřejmě můžeme klíč schématu definovat také jako takovou X  A, že A je úplně závislá na X.  V relačním schématu může být více klíčů, z nich obvykle vybíráme jeden a označujeme jako primární klíč. Definice Atribut relačního schématu R se nazývá primární, je-li podmnožinou alespoň jednoho klíče schématu R. Ostatní atributy nazveme sekundárními.

64 Funkční závislosti Armstrongovy axiomy R(A, f) je relační schéma R s množinou atributů A, F je množina funkčních závislostí mezi atributy A. V následujících pravidlech označujeme sjednocení X  Y jako XY. je-li Y  X  A, pak F X  Y (reflexivita) je-li X  Y a Z  A, pak XZ  YZ (rozšíření) je-li X  Y a Y  Z, pak X  Z (tranzitivita) je-li X  Y a X  Z, pak X  YZ (sjednocení) je-li X  Y a WY  Z, pak XW  Z (pseudotranzitivita) je-li X  Y a Z  Y, pak X  Z (zúžení) je-li X  YZ, pak X  Y a X  Z (dekompozice) Důsledkem sjednocení a dekompozice je: X  A 1... A n právě tehdy, když X  A i pro všechna i.

65 Funkční závislosti  Při manipulacích se zadanou množinou funkčních závislostí F často není nutné znát celý uzávěr F+, ale stačí uzávěr podmnožiny atributů X  A vzhledem k F. Definice Uzávěrem podmnožiny atributů X  A vzhledem k F nazveme množinu všech atributů funkčně závislých na X a označíme jej X+.

66 Funkční závislosti Definice Říkáme, že závislost f je redundandní v F', jestliže platí (F' - {f})+ = F'+ Definice Pokrytí množiny funkčních závislostí F je taková množina G funkčních závislostí, pro niž platí G+ = F+. Neredundandní pokrytí je takové pokrytí, které neobsahuje redundandní závislosti.  Neredundandní pokrytí není dáno jednoznačně, závisí na pořadí, ve kterém odebíráme neredundandní závislosti. Obecně nemusí být podmnožinou původní množiny F, pokud vycházíme z F+, ne z F.

67 Funkční závislosti Definice Jestliže X  Y a pro nějaké C  X platí (X - C)+ = X+, říkáme, že atribut C je redundandní pro zadanou závislost. Definice Pokrytí, v jehož závislostech neexistují žádné redundandní atributy, nazýváme minimálním pokrytím.

68 Vlastnosti dekompozice relačních schémat 1. Zachování informace Definice Nechť R(A, f) je relační schéma, RO={R1(B), R2(C)} jeho rozklad, F množina funkčních závislostí. Řekneme, že při rozkladu nedojde ke ztrátě informace vzhledem k F, jestliže pro každou relaci R(A) splňující F platí: R = R1[B] [*] R2[C] Věta o ztrátě informace Nechť RO = {R1(B), R2(C)} je dekompozice relačního schématu R(A), tedy A = B  C a F je množina funkčních závislostí. Pak při rozkladu RO nedochází ke ztrátě informace vzhledem k F právě tehdy, když B  C  B - C nebo B  C  C - B.

69 Vlastnosti dekompozice relačních schémat 2. Zachování funkčních závislostí - ty představují integritní omezení původní relace a v zájmu zachování integrity s realitou musí být zachovány. Definice Nechť R(A, f) je relační schéma, RO = {R1(B), R2(C)} je jeho dekompozice s množinou závislostí F. Projekcí F[B] množiny funkčních závislostí F na množinu atributů B  A nazveme množinu prvků X  Y z F+ takových, že X  Y  B. Řekneme, že dekompozice RO zachovává množinu funkčních závislostí F, jestliže množina závislostí (F[B]  F[C]) logicky implikuje závislosti v F, tedy F+ = (F[B]  F[C])+.

70 Normální formy relací Definice Jestliže relační schéma obsahuje pouze atomické atributy, říkáme, že je normalizovanou relací nebo že je v první normální formě (1NF). Poznámka: Relaci v 1NF dostaneme z relace s neatomickými atributy buď doplněním opakovaných hodnot u vícehodnotových atributů (pak relace obsahuje redundanci), nebo dekompozicí relace na více relací. Nejsou-li všechny atributy atomické, převedeme je na (obvykle několik) tabulky s atomickými atributy těmito technikami:  atribut opakující se n-krát: n atributů vedle sebe (pozor na formulaci dotazů) nebo nová tabulka s opakujícím se atributem a cizím klíčem,  atribut opakující se ?-krát: nová tabulka s cizím klíčem,  složený atribut: rozklad na několik atomických atributů, odpadne název složeného atributu.

71 Normální formy relací Definice Relační schéma je ve druhé normální formě (2NF), jestliže je v 1NF a každý sekundární atribut je úplně závislý na každém klíči schématu R. Příklad: Je schéma Firmy(firma, adresa, zboží, množ) ve 2NF? firmaadres a zbož í cena AAXAAzb1500 AAXAAzb2400 BBXBBzb2700 BBXBBzb3200 Řešení: F = {f  a, f z  c}... klíč: f, z, adresa je závislá i na podklíči Důsledky: redundance adresy firma přestane péct  nevíme že existuje a kde

72 Normální formy relací Definice Nechť X,Y,Z  A schématu R(A), nechť Y  X, X  Z = , Y  Z =  a nechť F je množina závislostí. Jestliže X  Y  F, Y  Z  F+ a Y  X  F+, pak také X  Z  F+ a Z  X  F+ a říkáme, že Z je tranzitivně závislá na X. Poznámka: Podmínky Y  X, X  Z = , Y  Z =  vylučují všechny triviální závislosti, Y  X  F+ říká, že Y není ekvivalentní s X. X  Y, Y  Z, Y  X pak X  Z a Z  X Definice Relační schéma je ve třetí normální formě (3NF), jestliže je ve 2NF a žádný sekundární atribut není tranzitivně závislý na žádném klíči schématu R. Poznámka: Jiná formulace 3NF: Relační schéma je ve 3NF, neexistuje-li netriviální závislost mezi sekundárními atributy.

73 Normální formy relací Definice Relační schéma R(A) s množinou funkčních závislostí F je v Boyce - Coddově normální formě (BCNF), jestliže vždy, když X  Y  F+ a Y  X, pak X obsahuje klíč schématu R. Poznámka: X  Y a Y  X znamenají, že X obsahuje klíč (je to klíč nebo nadklíč), tedy existují jen závislosti na klíčích. Věta: Každé schéma v BCNF je zároveň ve 3NF. Jinak by existovalo porušení  2NF: závislost Y  Ai, kde Y  X a Ai je sekundární atr. (Y  X odporuje BCNF)  3NF: tranzitivní závislost X  Y  Ai, Y  X (odporuje BCNF, Y neobsahuje klíč).

74 Normální formy relací Definice Je dáno relační schéma R(A) s množinou atributů A. Nechť X, Y jsou podmnožiny A. Řekneme, že Y multizávisí na X, když pro každou možnou aktuální relaci R schématu R(A) a pro každé dva prvky a, b relace R, pro které platí a[X] = b[X], existují prvky u, v relace R takové, že 1. a [X] = b [X] = u [X] = v [X] 2. u [Y] = a [Y] a u [A-X-Y] = b [A-X-Y] 3. v [Y] = b [Y] a v [A-X-Y] = a [A-X-Y] Označujeme X  Y. Definice Pokud je relace ve 3NF a neobsahuje žádné multizávislosti, říkáme, že je ve čtvrté normální formě (4NF).

75 Algoritmy návrhu struktury databáze Příklad: R(U, P, M, H, S, Z), F= {P  U, HM  P, HU  M, PS  Z, HS  M, PH  M}. Najděte dekompozici do BCNF. 1. PS  Z UPMHSZ PSZ P  U PHSUM PU HM  P PMHS PHM SHM Výsledkem rozkladu je R1 = {PSZ, PU, PHM, SHM} 2. Jiným pořadím použití funkčních závislostí dostaneme jiný rozklad PS  Z PUMHSZ PSZ P  U PHSUM PU PH  M PMHS PHM PHS Výsledkem je R2 = {PSZ, PU, PHM, PHS}

76 Algoritmy návrhu struktury databáze Algoritmus syntézy (upravený Bernsteinův) 1.určíme klíč K univerzálního schématu a vytvoříme min. nered. pokrytí 2.závislosti roztřídíme do skupin tak, aby v každé skupině byly závislosti se stejnou levou stranou; atributy závislostí každé skupiny vytvoří schéma jedné relace, vzniklého syntézou; atributy levé strany tvoří klíč vzniklého schématu 3.jsou-li v takto vzniklých schématech schémata s ekvivalentními klíči, je vhodné je sloučit v jedno schéma, protože pravděpodobně popisují stejný objekt; sloučení ovšem může vést k tranzitivitám a tak i k vyšší složitosti algoritmu 4.atributy, které se nevyskytují v žádné z funkčních závislostí F buď umístíme do samostatné relace, nebo je připojíme k některému ze schémat 5.neobsahuje-li žádné schéma klíč univerzálního schématu, připojíme k zajištění bezeztrátovosti k výsledku další relační schéma s množinou atributů K tvořících klíč univerzálního schématu.

77 Základní pojmy síťového modelu Logický model databáze... schéma Externí schéma... subschéma Typ entity … typ záznamu (RECORD) Atributy… komponenty Entity … výskyty záznamů příslušného typu. Množina výskytů záznamů deklarovaných typů … databáze Výskyty záznamů rozlišeny hodnotou databázového klíče. Vztah, vazba… množina (SET) Typ vazby … typ setu, má jméno a je definován typem záznamu vlastníka (OWNER) a typem záznamu člena setu (MEMBER). Vztah je reprezentován řadou výskytů setu.

78 Základní pojmy síťového modelu Základní rozdíl proti relačnímu datovému modelu je v realizaci vztahů. Jako u RDM realizovány jen vazby kardinality 1:M. SDM zaznamenává vztah pomocí ukazatelů na vazební entitu. K datové tabulce je připojena systémová část s tolika odkazy, ke kolika jiným typům záznamů je záznam v tabulce vázán.

79 Pravidla pro definování setů Typ záznamu může být vlastníkem jednoho setu a členem jiného setu. Fak Fak_kat Kat Kat_zam Zam Typ záznamu může být členem libovolného počtu setů. Fak Kolej Stud_fak Stud Ubytov Typ záznamu může být vlastníkem libovolného počtu setů. Fak Fak_kat Stud_fak Kat Stud

80 Pravidla pro definování setů Vlastník a člen setu nemohou být téhož typu, unární vztah 1:N se realizuje prostřednictvím dalšího pomocného typu záznamu LINK. Zam Zam_link Link_zam LINK Vztah typu M:N není možno realizovat přímo a realizuje se pomocí dvou vazeb typu 1:M prostřednictvím spojovacího typu záznamu. Ten je členem v obou typech setů. Učit Třída Učit_učí Výuka_třídy Výuka

81 Jazyk pro definici dat Deklarace schématu SCHEMA NAME IS jméno_schématu RECORD SECTION deklarace_záznamů SET SECTION deklarace_setů Deklarace subschématu můžeme vynechat komponenty záznamů, záznamy nebo některé sety. komponentám záznamů je možno přiřadit jiný datový typ, změnit pořadí uvnitř záznamu, přiřadit jiná jména. neuvádíme vlastnosti definované ve schématu. SUBSCHEMA jméno_subschématu WITHIN jméno_schématu RECORD SECTION deklarace_záznamů SET SECTION deklarace_setů

82 Jazyk pro manipulaci s daty Paměť pro jedenČU jméno...Záznam Učitel výskyt každéhoČP název...Záznam Předmět typu záznamuČU ČP hodinZáznam Úvazek UkazateleDB-KEY programCurrent of PROGRAM aktuálníchDB-KEY UčitelCurrent of Učitel výskytůDB-KEY PředmětCurrent of Předmět záznamůDB-KEY ÚvazekCurrent of Úvazek... Ukazatele DB-KEY U-ÚCurrent of Učitel_učí uvnitř setuDB-KEY U-PCurrent of Učí_předmět... Systémové proměnné DB-STATUS... Příklad: pracovní oblast pro databázi FAKULTA

83 Jazyk pro manipulaci s daty – seznam příkazů FIND vyhledá výskyt záznamu v DB a definuje jej za aktuální záznam programu, aktuální záznam příslušného typu záznamu, případně aktuálním záznamem setů, v nichž je záznam zařazen … databázový klíč vyhledaného výskytu záznamu je uložen do položek Current of Program, příslušného Current of RECORD a příslušných Current of SET GET přesune do uživatelské oblasti aktuální záznam programu STOREuloží nový výskyt záznamu do DB, definuje jej za aktuální záznam programu, aktuální záznam příslušného typu záznamu a za aktuální záznamy setů, do nichž je případně automaticky zařazen MODIFY modifikuje aktuální záznam programu ERASE vymaže aktuální záznam programu z DB CONNECT vloží aktuální záznam programu do výskytu setu DISCONNECT vyjme aktuální záznam programu z výskytu setu RECONNECT přesune aktuální záznam do jiného setu

84 Hierarchický datový model Používán hlavně v počátcích rozvoje databázových systémů, zjednodušený síťový model. Zobrazíme-li záznamy jako uzly a vazby jako hrany grafu, odpovídá databázi v síťovém modelu obecný graf. Databázi v hierarchickém modelu odpovídá strom (graf bez cyklů) nebo les (množina stromů). Záznam nemůže patřit do více než jednoho setu. Při popisování se používá rodinné terminologie - místo vlastník otec, místo člen syn. vlastníkotec členovésynové síťový model hierarchický model


Stáhnout ppt "Teorie zpracování dat Rekapitulace pojmů. Úlohy zpracování dat  Proč vzniká problém zpracování dat V praktickém životě je často zapotřebí evidovat údaje."

Podobné prezentace


Reklamy Google