KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Normalizace Řada analytiků se mylně domnívá, že pro každý objekt existuje jedno jediné univerzálně použitelné nejlepší řešení bez ohledu na řešený problém.
Advertisements

Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
Úvod do databázových systémů
Přednáška č. 1 Úvod, Historie zpracování dat, Základní pojmy
A5M33IZS – Informační a znalostní systémy Dotazovací jazyk SQL - I.
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.
Business intelligence
Aplikační a programové vybavení
Výpočetní technika Akademický rok 2006/2007 Letní semestr Mgr. Petr Novák Katedra informatiky a geoinformatiky FŽP UJEP
Zjednodušeně pomocí UML
Databázové systémy Relační model.
Databázové systémy 1 Cvičení č. 4 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice.
Databázové systémy 1 Cvičení č. 3 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice.
A4B33DS & X33MIS Zdeněk Kouba
Úvod do Teorie množin.
XII/2007 Gepro, spol. s r.o. Ing. Stanislav Tomeš Struktura výkresu - titulní strana Struktura výkresu WKOKEŠ.
Relační datový model Základní ideje
Úvod do databázových systémů
Databáze Jiří Kalousek.
Konceptuální datové modelování
Funkce.
Cvičení 13 Ing. Pavel Bednář
Podpora výuky a tvorby ER diagramu ve výukovém systému Barborka Petr Kopka VŠB – TU Ostrava, 2005.
1IT S ÍŤOVÝ DATOVÝ MODEL Ing. Jiří Šilhán. S ÍŤOVÝ DATOVÝ MODEL Je historicky nejstarším datovým modelem. Jeho základem jsou vzájemně propojené množiny.
Úvod do databázových systémů
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
ONTOLOGIE a KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ (stručný úvod)
DATOVÉ MODELY (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Databázové systémy přednáška+cvičení
Programovací jazyk Java Cvičení 6 - Samostatně dokončit!!! Připravil: Ing. Jan Kolomazník.
F U N K C E.
Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice
MATEMATIKA I.
Konceptuální návrh databáze
Úvod do databázových systémů
Informatika pro ekonomy II přednáška 10
Databázové systémy Přednáška č. 4 Proces návrhu databáze.
Převod ER schémat do ERL Deskripční logiky Mgr. Marek Vajgl.
Teorie zpracování dat KONCEPTUÁLNÍ SCHÉMA.
Databázové systémy Přednáška č. 4.
Konceptuální návrh databáze
Databázové modelování
Databázové systémy Relační model.
Databázové modelování
Teorie zpracování dat DATABÁZOVÁ TECHNOLOGIE.
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
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.
Aplikační a programové vybavení
Normalizace v objektových databázích Vojtěch Merunka
P114_31 P114 Funkcionální přístup Základní intuice 3.
Teorie zpracování dat RELAČNÍ DATOVÝ MODEL.
Databázové systémy Datové modely.
P114_21 P114 Klasické metody modelování RDM, ERAM 2.
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.
Úvod do databázových systémů
Relační databázová technologie
Výpočetní technika Akademický rok 2008/2009 Letní semestr
Databázové systémy 1 – KIT/IDAS1 Ing. Monika Borkovcová, Ph.D.
Databázové systémy a SQL
Informatika pro ekonomy přednáška 8
Databázové systémy Normální formy.
Databázové systémy UIN010
Definiční obory. Množiny řešení. Intervaly.
Transkript prezentace:

KONCEPTUÁLNÍ MODELOVÁNÍ Pojmy entita = objekt relationship = vztah atribut = vlastnost

E-R konceptuální model E-R model je množina pojmů, které nám pomáhají, na konceptuální úrovni abstrakce popsat uživatelskou aplikaci za účelem specifikovat následně strukturu databáze.

Činnosti při tvorbě E-R modelu Identifikace entit jako množiny objektů stejného typu. Nalezení identifikačních klíčů 3. Identifikace vztahů, do kterých entity identifikovaných typů mohou vstupovat. 4. Stanovení popisných atributů. 5. Formulace integritních omezení (IO).

Entita je abstraktní objekt reálného světa, který je schopen nezávislé existence a je jednoznačně odlišitelný od ostatních objektů, se kterými vstupuje do vztahů.

Vztah je vazba mezi dvěma entitami (obecně i více entitami) Vztah je vazba mezi dvěma entitami (obecně i více entitami). Tato vazba musí vykazovat jisté vlastnosti.

Atributem budeme rozumět funkci přiřazující entitám či vztahům hodnotu, určující některou podstatnou vlastnost entity nebo vztahu.

Příklady atributů Student (osobni_cislo, jmeno, prijmeni, datum_narozeni) Student je entita osobni_cislo, jmeno, prijmeni, datum_narozeni jsou vlastnosti této entity, čili tzv. atributy

Instance Konkrétní výskyt entity. Např. entita Student má instanci (Jan, Novák, …). Identifikační klíč Každá instance entity musí být jednoznačně identifikovatelná. Identifikační klíč je atribut nebo skupina atributů, které jednoznačně identifikují instance entity.

Příklad identifikačního klíče Student (osobni_cislo, jmeno, prijmeni, datum_narozeni) Mezi těmito atributy je nejvhodnějším kandidátem na IK osobni_cilo, protože se předpokládá, že každý student má jiné osobní číslo. Hodnoty ostatních atributů mohou být duplicitní.

Příklad Abstraktní vyjádření pomocí entit a vztahů STUDENT MA_ZAPSAN PREDMET MA_ZAPSAN (STUDENT, PREDMET) Konkrétní vyjádření instancemi S1 Novák --------------------------------------- P2 Matematika --------------------------------------- P7 Fyzika S2 Mareček ------------------------------------- P4 Ekonomie -------------------------------------- P8 Databáze ------------------------------------ P6 Programování Dvě entity: STUDENT a PREDMET Jeden vztah: MA_ZAPSAN Dva výskyty (instance) objektu (entity) STUDENT: (S1, Novák), (S2, Mareček) Pět výskytů objektu (entity) PREDMET: (P2, Matematika), (P4, Ekonomie), (P6,Programování), (P7, Fyzika), (P8 Databáze) Pět výskytů vztahu MA_ZAPSAN: S1-P2, S1-P7, S2-P4, S2-P7, S2-P8.

Zápis konceptuálního schématu Existují dva způsoby zápisu: lineární textový E-R diagram

Syntaxe lineárně textového zápisu Entita

Syntaxe lineárně textového zápisu Vztah

Syntaxe lineárně textového zápisu Příklad: Student (Osobní_cislo, Jmeno, Prijmeni, Datum_narozeni) Predmet (Kod, Nazev, Kredity) Ma_zapsan (Student, Předmět)

E-R diagram Entita 1 Entita 2 Vztah

E-R diagram Příklad: Student Predmet Ma_zapsan

Integritní omezení pro vztahy Kardinalita vztahů Vztah 1:1 Vztah 1:N Vztah M:N Členství ve vztahu Povinné členství ve vztahu Nepovinné členství ve vztahu

Příklad kardinality 1:1

Příklad kardinality 1:N

Příklad kardinality M:N

Příklad povinného a nepovinného členství ve vztahu

Existenční a identifikační závislost Pokud vstupuje jedna entita do vztahu povinně a druhá nepovinně, pak může tento vztah být: Existenční Identifikační

Existenční závislost Entita je existenčně závislá, pokud nemůže existovat žádná instance, která by nevstupovala do vztahu s nadřazenou entitou.

Identifikační závislost Entita je identifikačně závislá, pokud nemůže existovat žádná instance, která by nevstupovala do vztahu s nadřazenou entitou. A NAVÍC Instance identifikačně závislé entity jsou identifikovatelné pomocí atributu(ů) její nadřazené entity.

Identifikační závislost Je-li entita identifikačně závislá, pak je i existenčně závislá. Opačné tvrzení neplatí.

Cizí klíč – Foreign key (FK) FK je atribut nebo skupina atributů, který je v nadřazené entitě identifikačním klíčem. Existenční vztah: FK je součástí popisných atributů závislé entity Identifikační vztah: FK je součástí identifikačního klíče závislé entity

ISA hierarchie, podtypy entit Speciální atributy představují v abstraktním modelování takové atributy, které dané entitě přiřazují její nadtyp. Atribut je pak podtypem svého nadtypu. Jde o tzv. ISA-hierarchii.

Grafické zobrazení ISA-hierarchie

ISA HIERARCHIE Abstraktní entita OSOBA se zavádí z důvodů, že existuje řada společných atributů entit UČITEL a STUDENT a proto má smysl zavést jedinou společnou entitu. Pak je třeba připustit existenci hodnot NULL. Entity STUDENT a UČITEL jsou podtypy entity OSOBA. Platí STUDENT JE OSOBA (anglicky IS A). V oblasti umělé inteligence se tomuto vztahu říká ISA vztah.

Korektní konceptuální schéma 1. Žádná entita nemá v konceptuálním schématu více než jeden zdroj ISA hierarchie. 2. ISA vztahy netvoří v E-R diagramu orientovaný cyklus. 3. Identifikační typy vztahů netvoří v E-R diagramu orientovaný cyklus (jinak by entita byla identifikována pomocí sebe sama). 4. Entita v ISA hierarchii, která není zdrojem, není identifikačně závislá na žádné entitě (je totiž již identifikována svým zdrojem ISA hierarchie). 5. Jména entit a vztahů jsou jednoznačná globální jména, jména atributů jsou jednoznačná lokální jména. 6. Je-li entita zdroj ISA hierarchie, pak má identifikační klíč. Ostatní entity v ISA hierarchii nemají identifikační klíč.

Příklad konceptuálního modelu

U předchozího modelu stanovte a odůvodněte pro každý vztah: Úkol U předchozího modelu stanovte a odůvodněte pro každý vztah: Typ vztahu (nezávislý, existenčně závislý, identifikačně závislý) Členství entit ve vztahu (povinné, nepovinné) Kardinalitu vztahu (1:1, 1:N, M:N)