Ing. Monika Šimková. Máme-li data reprezentovat v databázi, jak vybereme jejich strukturu na konceptuální úrovni? Konceptuální modelování analyzuje požadavky.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Stručný úvod do UML.
Advertisements

Úvod do databázových systémů
Ukázka písemné zkoušky z TZD
Úvod do databázových systémů
Přednáška č. 1 Úvod, Historie zpracování dat, Základní pojmy
Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
Databáze.
Aplikační a programové vybavení
 Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele, která odhaluje uspořádání, vztahy, tendence a trendy  Existuje celá.
Pojmy z ERD.
Výpočetní technika Akademický rok 2006/2007 Letní semestr Mgr. Petr Novák Katedra informatiky a geoinformatiky FŽP UJEP
Zjednodušeně pomocí UML
YDASYS Ing. Monika Šimková.
A4B33DS & X33MIS Zdeněk Kouba
A5M33IZS – Informační a znalostní systémy Relační databázová technologie.
Úvod do databázových systémů
Databáze Jiří Kalousek.
Konceptuální datové modelování
Cvičení 13 Ing. Pavel Bednář
Databázové systémy Štěpán Šípal.
Úvod do databázových systémů
Databázové systémy II Přednáška č. 8 – Pohledy (Views)
KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ
D ATOVÉ MODELY Ing. Jiří Šilhán. D ATABÁZOVÉ SYSTÉMY Patří vedle textových editorů a tabulkových kalkulátorů k nejrozšířenějším představitelům programového.
ONTOLOGIE a KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ (stručný úvod)
DATOVÉ MODELY (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Databázové systémy přednáška+cvičení
Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice
Fakulta elektrotechniky a informatiky
Relační databáze.
Normalizace.
Konceptuální návrh databáze
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.
OBJEKTOVÉ METODOLOGIE – JEJICH UŽITÍ A VÝKLAD Ing. Martin Molhanec, CSc.
B. Miniberger, BIVŠ Praha 2009
Převod ER schémat do ERL Deskripční logiky Mgr. Marek Vajgl.
XML Schema Irena Mlýnková. Obsah XML – úvod, příklad, základní pojmy DTD – přehled XML Schema – podrobně.
Teorie zpracování dat KONCEPTUÁLNÍ SCHÉMA.
DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. 2 DATABÁZOVÝ SYSTÉM SYSTÉM ŘÍZENÍ BÁZE DAT (SŘBD) PROGRAM KTERÝ ORGANIZUJE A UDRŽUJE NASHROMÁŽDĚNÉ INFORMACE DATABÁZOVÁ APLIKACE PROGRAM.
Konceptuální návrh databáze
Databázové modelování
Databázové modelování
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.
Obecná kvantifikace v relačních databázích Přehled typů dat a algoritmů Alan Eckhardt.
Seminář pro studenty BIVŠ
Aplikační a programové vybavení
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.
České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav dopravní telematiky Geografické informační systémy Doc. Ing. Pavel Hrubeš, Ph.D.
YOUR LOGO C# Entity Framework. YOUR LOGO  Entity framework nám poskytuje: -Vytváří objektový model na základě databázového schématu -Mapuje tabulky,
ANALÝZA IS. Životní cyklus IS Specifikace problému, požadavků (studijní fáze) Analýza Návrh Implementace (realizace) Zavedení (instalace) a testování.
Bezpečnostní technologie I
Úvod do databázových systémů
Databázové systémy přednáška 4 – ERD
Unix a Internet 9. SQL server
Relační databázová technologie
Výpočetní technika Akademický rok 2008/2009 Letní semestr
Databázové systémy 1 – KIT/IDAS1 Ing. Monika Borkovcová, Ph.D.
Informatika pro ekonomy přednáška 8
Geografické informační systémy
DÁTOVÉ MODELOVANIE analýza a návrh informácií v systéme – oblasť modelovania a projektovania IS dôraz na logické entity a logické závislosti medzi týmito.
Databázové systémy UIN010
Transkript prezentace:

Ing. Monika Šimková

Máme-li data reprezentovat v databázi, jak vybereme jejich strukturu na konceptuální úrovni? Konceptuální modelování analyzuje požadavky a zobrazuje tyto požadavky určitými grafickými prostředky bez ohledu na to, který databázový systém budeme následně používat, jak budou data fyzicky uložena. Základními prvky jsou entity, vztahy a atributy. Jedním z hojně používaných postupů je entitně- relační (ER) modelování, které používá různé grafické notace - např. Chen Notation (Peter Chen, 70. léta), Crow’s Feet Notation (Richard Barker, 80. léta) a také grafické vyjádření pomocí UML. 2

ER model pracuje s následujícími základními pojmy: entita, entitní množina, vztahy, kardinalita vztahu (násobnost, multiplicita vztahu), atributy (vlastnosti), kandidátní klíč, primární klíč.

Entita je objekt reálného světa, který je schopen samostatné existence a je jednoznačně odlišitelný od ostatních objektů (v jistém smyslu podobná instanci třídy). Entitní množina - množina entit podobného typu, které mají stejné vlastnosti (atributy). V jistém smyslu je podobná třídě. ER model je statický koncept – obsahuje pouze strukturu dat a neuvažuje operace nad daty. Nezahrnuje tedy v sobě metody – na rozdíl od třídy. Příklad: STUDENT, PŘEDMĚT představují entitní množiny, student JanNovák, rč je entita, předmět Makroekonomie je entita.

V binárním vztahu entitních množin může v principu být každá entita jedné množiny ve vztahu s každou entitou druhé množiny. Je ale běžné, že multiplicita tohoto vztahu je omezena. Kardinalita (násobnost, multiplicita) vztahu určuje kolik entit jedné entitní množiny se vztahuje k jedné entitě druhé entitní množiny. Participace ve vztahu určuje, zda do vztahu vstupují všechny entity dané entitní množiny či nikoliv. V ER modelu je možné vyjádřit i ternární vztahy i vztahy vyššího stupně, i když jsou poměrně vzácné.

Mezi studentem a předmětem může být například vztah: „student si zapsal předmět“, jehož kardinalita je m:n, tj. jeden student si může zapsat více předmětů a na jeden předmět se může zapsat více studentů. Participace ve vztahu bude povinná na straně studenta: každý student musí mít zapsán alespoň jeden předmět. Na druhé straně ale může existovat předmět, na který není nikdo zapsán – tj. na straně předmětu je nepovinná participace.

Atribut – vlastnost entity nebo vztahu doména atributu – množina přípustných hodnot, jednoduchý atribut – dále nedělitelný (atomický), složený atribut – např. adresa (město, ulice, PSČ), Kandidátní klíč – minimální množina atributů, která jednoznačně identifikuje každou entitu. Primární klíč – kandidátní klíč, který byl vybrán k jednoznačné identifikaci entit. Příklad: má-li STUDENT atributy rodné číslo a číslo studenta, tak každý z nich je kandidátní klíč a jako primární klíč je vhodné vybrat číslo studenta.

Zavádí další pojmy supertřídu / podtřídu Supertřída – entitní množina, zahrnující jedno nebo více seskupení svých instancí, které vyžadují reprezentaci v datovém modelu. Podtřída – seskupení instancí dané entitní množiny, které vyžaduje reprezentaci v datovém modelu. Příklad: Supertřída: Zaměstnanec Podtřídy: Pedagog, THP, Dělník

Entita v podtřídě reprezentuje tutéž entitu jako v supertřídě – zdědí atributy supertřídy a může mít navíc další atributy. Podtřída je sama o sobě také třídou, může tedy mít také podtřídy. Tato hierarchie tříd se někdy nazývá IS-A hierarchie. Multiplicita a vztahu mezi supertřídou a podtřídou je 1:1.

Vytvořte konceptuální model na základě následujícího popisu: Nakladatelství má několik dceřiných společnosti, vydávajících různé edice (vydavatelské řady). V databázi jsou uložené informace o všech dceřiných společnostech, které potřebují editoři, administrátoři a manažeři o knihách, autorech, editorech a o objednávkách titulů od jednotlivých prodejců a o finančních otázkách nakladatelství. Předpokládáme, že platí následující podniková omezení: Jeden autor může napsat více knih (titulů). Kniha může mít více autorů. Jeden editor může pracovat na více knihách a na jedné knize může pracovat více editorů. Každá kniha má jednoho vydavatele, ale každý vydavatel může vydávat více knih. Na jedné objednávce prodejce může být jedna nebo více knih.

Při zasílání objednaných titulů se často stává, že některý z objednaných titulů není na skladě, a tak se objednané tituly mohou expedovat po částech.  Kontrakt uzavírá nakladatel na titul - (předpokládá se souhlas všech spoluautorů).  Obchodník může objednat jeden a více titulů, každý titul může objednávat více obchodníků.  Honorář za titul se odvíjí od počtu prodaných výtisků (tantiémy – určité procento z ceny prodaných výtisků). V daném roce je honorář určen na základě daného podílu pro dané rozpětí prodaných výtisků. (Například je – li prodáno do 500 kusů, příslušný podíl na zisku může být 0,1 a při prodaných 501 až 1000 výtisků to může být 0,15 apod.)  Pořadí autorů na titulní stránce je důležité, neboť se od něj odvíjí rozdělení honoráře za titul mezi jednotlivé autory.