Databázové systémy přednáška 4 – ERD

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Přednáška č. 1 Úvod, Historie zpracování dat, Základní pojmy
Advertisements

Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
Ing. Monika Šimková. Máme-li data reprezentovat v databázi, jak vybereme jejich strukturu na konceptuální úrovni? Konceptuální modelování analyzuje požadavky.
Databáze.
Microsoft Office Access
DATABÁZOVÉ SYSTÉMY Ing. Roman Danel, Ph.D.
Business intelligence
 Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele, která odhaluje uspořádání, vztahy, tendence a trendy  Existuje celá.
DATABÁZE V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH
Pojmy z ERD.
Výpočetní technika Akademický rok 2006/2007 Letní semestr Mgr. Petr Novák Katedra informatiky a geoinformatiky FŽP UJEP
Databázové systémy 1 - řešení Cvičení č. 10 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice.
YDASYS Ing. Monika Šimková.
A4B33DS & X33MIS Zdeněk Kouba
A5M33IZS – Informační a znalostní systémy Relační databázová technologie.
Strukturovaná analýza a návrh
Metody zpracování vybraných témat (projektů)
Databáze Jiří Kalousek.
Konceptuální datové modelování
Analýza informačního systému
Databázové systémy II Přednáška č. 8 – Pohledy (Views)
KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ
DATOVÉ MODELY (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Databázové systémy přednáška+cvičení
Fakulta elektrotechniky a informatiky
Relační databáze.
Konceptuální návrh databáze
Základní pojmy Systém je abstrakce, kterou si lidé vytvářejí v procesu poznávání jako nástroj zkoumání reálných objektů.
MS ACCESS parametrický dotaz
Informatika pro ekonomy II přednáška 10
Databázové systémy 1 Cvičení č. 9 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice.
Databázové systémy Přednáška č. 4 Proces návrhu databáze.
ZÁKLADY INFORMATIKY DATABÁZOVÉ SYSTÉMY Ing. Roman Danel, Ph.D. Institut ekonomiky a systémů řízení Hornicko – geologická fakulta.
Teorie zpracování dat KONCEPTUÁLNÍ SCHÉMA.
Dokumentace informačního systému
Tvorba informačních systémů
Konceptuální návrh databáze
Databázové modelování
Databázové systémy Relační model.
Databázové modelování
Databáze teorie.
State Transition Diagram a model řízení 5.Cvičení IS/IT.
Databázové systémy Informatika pro ekonomy, př. 18.
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUM VY_32_INOVACE_01B17 Autor Ing. Jiří Kalousek Období vytvoření Duben 2013.
Seminář pro studenty BIVŠ
Aplikační a programové vybavení
13DFA Požadavky na semestrální projekt. Co bude projekt obsahovat Odborný článek Analýzu okolí systému Datovou analýzu Funkční analýzu.
Analýza informačního systému. Podrobně zdokumentovaný cílový stav Paramentry spojené s provozem systému – Cena – Přínosy – Náklady a úspory – …
ISOP/2 registr entit přírodního prostředí Roman Bukáček CENIA, laboratoř GIS Žďár nad Sázavou.
Databázové systémy Datové modely.
Databázové systémy Normalizace dat.
Databázové systémy Úvod, Základní pojmy. Úvod S rozvojem lidského poznání roste prudce množství informací. Jsou kladeny vysoké požadavky na ukládání,
E-R diagram Entity – Relation diagram, diagram entit a vztahů mezi nimi Entity – objekty, které chci v databázi popisovat, mohou nabývat různých hodnot,
Návrh struktury - normalizace
Úvod do databází zkrácená verze.
● Databaze je soubor dat,slouží pro popis reálného světa(např.evidence čkolní knihovny..) ● Relační databaze je databáze založená na relačním modelu.
Databázové systémy Ing. Roman Danel, Ph.D. Institut ekonomiky a systémů řízení Hornicko – geologická fakulta.
ANALÝZA IS. Životní cyklus IS Specifikace problému, požadavků (studijní fáze) Analýza Návrh Implementace (realizace) Zavedení (instalace) a testování.
Význam relací Typy relací Vytvoření relace Nastavení relace Podtypy relace Referenční integrita.
Databázové systémy Roman Danel Institut ekonomiky a systémů řízení 2016.
Relační databázová technologie
Výpočetní technika Akademický rok 2008/2009 Letní semestr
Databázové systémy 1 – KIT/IDAS1 Ing. Monika Borkovcová, Ph.D.
Previously on ….
Databázová aplikace 1 Aplikace soubory se sekvenčním přístupem
Databázové systémy a SQL
Informatika pro ekonomy přednáška 8
DÁTOVÉ MODELOVANIE analýza a návrh informácií v systéme – oblasť modelovania a projektovania IS dôraz na logické entity a logické závislosti medzi týmito.
Relační model databáze
Analýza informačního systému
Transkript prezentace:

Databázové systémy přednáška 4 – ERD Roman Danel Institut ekonomiky a systémů řízení 2016

ERD ERD – Entity Relationship Diagram Jaké data jsou v systému a jaký je mezi nimi vztah Reálný svět je reprezentován jako množina entit a jejich vztahů Neukazuje funkce ani datové toky

Kdy použít ERD? Rozsáhlejší systém s mnoha tabulkami a vazbami mezi nima -> dokumentace Nejasné (slovní) zadání, ze kterého není struktura ukládaných dat jasná

Co jsou ERD? Diagramy, které zobrazují strukturu databáze a vztahy mezi tabulkami Existuji několik forem zápisu (notací)

ERD a databáze ERD diagramy slouží k návrhu struktury databáze. S tím souvisí další modelovací nástroje jako je DFD (Data Flow Diagram) pro modelování funkcí systému nebo SD (State Diagram) pro modelování stavů. Model aplikace = ERD + DFD + STD + DD

DFD Hierarchie diagramů Kontextový diagram První až třetí úrovně DFD je tvořen na základě interview, pozorování, dotazníků…. Jak informace prochází systémem Nemá časový aspekt Analytický nástroj, modelování systému Dokumentace!!

DFD – notace Yourdon/De Marco Dodavatel Představuje subjekt v okolí systému (z KD). terminátor Představuje tok dat informací mezi terminátory, procesy a datastory. tok informací Požadavek Zpracování objednávky Představuje funkci (proces) systému, který zpracovává informace. proces (funkce) Data store (datové úložiště) Místo pro ukládání dat (databáze). Objednávky

Postup tvorby databáze Analýza zadání Pojmenování log. jednotek (entit) a analýza, jaké jsou mezi nimi vztahy Návrh struktury (může a nemusí být ERD) Optimalizace – normální formy Stanovení pravidel integrity

Modelování databáze Konceptuální datový model – rozpoznání základních datových objektů a jejich vztahů – logický návrh Logický datový (relační) model - ERD Fyzický datový model

ERD Entita Atribut Relace Kardinalita Parcialita

Entita - atribut Entitě odpovídá v databázi tabulka. Atribut – v databázi je to název sloupec tabulky. Každé sloupec tabulky má svůj datový typ. Atribut může být jednoduchý nebo kompozitní. Datový typ určuje, jaká informace je v daném sloupci uložena (text, číslo, datum, obrázek). Poznámka: Sloupce primárního a cizího klíče by měly být stejného datového typu.

Prvky ERD entita Popis vztahu atribut

Kardinalita Určuje typ vztahu mezi entitami: 1:1 1:N M:N Vztah M:N nelze v relační databázi realizovat – musí se rozdělit na dva vztahy 1:N.

Příklad

Parcialita Vztah je buď totální nebo parciální Vyjadřuje povinnost/volitelnost Parciální vztah znamená, že např. při vztahu 1:N záznam v tabulce nemusí mít odpovídající záznam v druhé tabulce

Notace Chen Barker Information Engineering IDEF1X UML – Object Diagram

Příklad notace ERD - Chen 1976 http://ereyanitrikandi.blogspot.cz/

Richard Barker notace – „vraní nohy“

Notace Information Engineering In the example, each party is vendor in zero, one, or more purchase orders, each of which initially has zero, one or more line items, but eventually it must have at least one line item. Each line item, in turn, is for either exactly one product or exactly one service.

Crow‘s Foot notace

Příklad ERD: IS Odbytu v OKD – objednávky

Normalizace Cílem normalizace je dosažení ideální struktury dat. První až pátá NF, běžně se používá třetí Optimální návrh struktury tabulek Cílem je také odstranit redundanci dat (opakované výskyty stejných dat)

Příklad – 1 NF Příkladem by mohla být entita „Objednávka", která bude obsahovat atributy „Objednávka Číslo", „Datum", „ZbožíID1", „ZbožíID2", „ZbožíID3", „Množství1", „Množství2" a „Množství3". Skupina atributů „ZbožíID" a „Množství" se zde třikrát opakuje, entita tedy nevyhovuje první normální formě.

Příklad 2NF Představme si entitu „Faktura" s atributy „FakturaČíslo", „DatumSplatnosti", „ZbožíID“, „Množství". V takovéto entitě je klíčem kombinace atributů „FakturaČíslo" a „ZbožíID" (jedná se tedy o složený klíč). Atribut „DatumSplatnosti" je ale závislý pouze na atributu „FakturaČíslo" a ne na celém kandidátním klíči a proto taková entita není ve druhé normální formě.

Příklad – 3NF „ObjednávkaČíslo", „ŘádekČíslo", „ZbožíID", „Název zboží" a „Množství". Takováto entita není ve třetí normální formě, protože atribut „NázevZboží" je funkčně závislý na atributu „ZbožíID", nikoliv na kandidátním klíči, kterým je v tomto případě kombinace atributů „ObjednávkaČíslo„ a „ŘádekČíslo„. Entita tedy nevyhovuje 3 NF.

Normální formy

Denormalizace Ne vždy je ideální maximální normalizace – důsledná normalizace může snižovat rychlost zpracování Denormalizace – agregovaná data, předpřipravené hodnoty pro sestavy – zrychlují výstupy

Integrita Integrita: Entitní – jedinečná identifikace každé entity - pomocí primárního klíče (PK) Referenční – pomocí cizího klíče (FK) – integrita vazeb

Cizí klíč (Foreign Key) Cizí klíč se definuje na sloupci tabulky, která je navázána na primární tabulku. Pomocí něho jsou realizovány vztahy v relační databázi. Cizí klíč se odkazuje na sloupec primární tabulky. Do sloupce s definovaným cizím klíčem nelze vložit hodnotu, která není vložena v nadřízeném sloupci primární tabulky.

Realizace FK v SQL

Referenční integrita Restriktivní – z nadřízené nelze smazat, je-li odkaz Kaskádová – po výmazu z nadřízené smaže i odkazy v podřízené Set null – po výmazu v nadřízené dostanou odkazy v podřízené hodnotu NULL Integrita zajišťuje správnost vztahu mezi daty. Konzistence – stejná hodnota dat ve všech jejich výskytech