Bazy_danych_w02

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Plan wyk

adu

Proces tworzenia baz danych

Wprowadzenie modelu E/R

Przykład analizy problemu – diagram ERD

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projektowanie baz danych

Cel tworzenia bazy danych

Określamy powiązania pomiędzy danymi

Określamy sposób organizacji

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Perspektywy w modelowaniu poj

ciowym

... ...

...

... ...

...

... ...

...

... ...

...

... ...

...

... ...

...

Percepcja

rzeczywistego

wiata

Analityczny

model

rzeczywistości

Model

struktur danych

i procesów SI

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Proces tworzenia baz danych

wiat

rzeczywisty

wiat

rzeczywisty

Analiza

wymagań

Modelowanie

logiczne

System bazy danych

Modelowanie

koncepcyjne

Modelowanie

koncepcyjne

Modelowanie

schematów

Integracja

schematów

Modelowanie

fizyczne

Ilość danych,

UŜycie, analiza

integralności

Decyzje

implementacyjne

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt logiczny bazy danych

Istniejąca

baza danych

Działalność

organizacyjna

Diagramy E-R

Normalizacja

Uzgodnienie

Schemat
logiczny

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Modele cyklu

ycia oprogramowania

Model kaskadowy (wodospadowy)

Model spiralny

Prototypowanie

Monta

z gotowych komponentów

Okre

lenie wymaga

Projektowanie Implementacja Testowanie Konserwacja

Faza strategiczna Analiza

Instalacja

Dokumentacja

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Model kaskadowy

Okre

lenie

wymaga

Okre

lenie

wymaga

Projektowanie

Implementacja

Testowanie

Konserwacja

Cele i szczegółowe wymagania wobec systemu.

Szczegółowy projekt

systemu uwzgl

dniaj

wcze

niejsze

wymagania.

Modyfikacje producenta -
usuni

cie bł

dów, zmiany i

rozszerzenia.

Analiza

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Atestowanie (przez klienta).
Je

eli ocena nie jest w pełni

pozytywna, rozpoczynany jest
kolejny cykl.

Planowanie: Ustalenie
celów produkcji
kolejnej wersji
systemu

Model spiralny

Analiza ryzyka
(ew. budowa prototypu)

Konstrukcja
(model kaskadowy)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Implementacja

Model opisu
danych
(E/R, ODL)

Problem

Baza
danych

Diagram (E/R)

Tabele:

atrybuty, krotki

Organizacja
plików i
indeksów

Schemat
relacyjny

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Model E/R

Model związków encji – najlepiej znany model danych, nazywanych

modelami „rozszerzonymi” lub semantycznymi.

Naszym celem jest przedstawienie danych w bazach danych jak

najbardziej oddających rzeczywistość.

Zasady modelowania semantycznego mogą stanowić uŜyteczną

pomoc w systematycznym projektowaniu baz danych, nawet jeśli
SZBD bezpośrednio nie wspiera takiego modelowania.

Metody projektowania oparte na zasadach modelowania nazywa się

często metodami „z góry w dół”, poniewaŜ zaczynają one wysokiego
poziomu abstrakcji obiektów „świata rzeczywistego” („encje”), a
kończą na stosunkowo niskim poziomie abstrakcji zawartym w
określonym projekcie bazy danych.

Model ERD (entity-relationship-diagrams) przedstawia konceptualną

reprezentację otaczającego świata, składającego się z obiektów i
relacji pomiędzy nimi.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

ERD

–

Diagramy zwi

Encji

Diagramy związków encji przekształcają rzeczywisty świat

na zbiory entek oraz relacji zachodzących między nimi.

Znajdują one szerokie zastosowanie w projektowaniu baz

danych, zwłaszcza przy analizie zaleŜności funkcyjnych,

usuwaniu problemów związanych z redundancją danych

oraz przy organizacji struktury bazy.

Technikę tą wykorzystuje się równieŜ przy projektowaniu i

specyfikacji oprogramowania nie tylko na etapie

dotyczącym projektu baz danych, ale i przy projekcie i

analizie poszczególnych modułów oprogramowania.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Definicja poj

ęć

1. Określamy zbiór pojęć, opisujący dane świata

rzeczywistego
JeŜeli potrzeba przechować dane na temat wielu własności
jakiejś rzeczy, to taka rzecz jest encją.

2. WyróŜniamy typ encji, właściwości oraz szczególną

własność słuŜącą do identyfikacji – toŜsamość. W modelu
własności te nazywamy atrybutami.

3. Powiązania pomiędzy encjami nazywamy związkami.

WyróŜniamy związki jeden do jeden, jeden do wiele (moŜna
teŜ wiele do jeden), oraz wiele do wiele .

4. Wprowadzamy model E/R - encja/związek

(entity/relationship) – w oparciu o który budujemy
diagramy E/R.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Encja

Encja – pewien aspekt świata rzeczywistego, który moŜna
odróŜnić od innych aspektów świata rzeczywistego. Jest to
rzecz istniejąca niezaleŜnie i jednoznacznie zidentyfikowana.
Przyjmuje się, Ŝe encja jest dalej nierozbieralna.

Przykłady zbiorów encji:

•

osoby,

•

samochody,

•

części zamienne,

Obiekt w zaleŜności od poziomu abstrakcji traktujemy jako
encję lub zbiór encji. Encje mogą istnieć rzeczywiście, bądź są
wprowadzane jako obiekty abstrakcyjne.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Metody definiowania zbior

encji

• ekstencjonalnie - wyliczenie elementów np.:

{męski, Ŝeński, nijaki}
{Pn, Wt, Śr, Czw, Pt, So, Ni}
{a, b, c,...,x,y, z}
{0, 1,..., 9}

• intencjonalnie - specyfikacja własności np.:

∈

N: x jest podzielne przez 2}

• operacje algebry zbiorów

• operacje logiczne

• nie sprecyzowane np.: nazwisko

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Atrybuty

encji

Informacja o encji jest wyraŜana przez zbiór par (atrybut,
wartość), np.:

kolor =‘blue’
waga = 45
cena = 120
ilość = 3

Dany zbiór atrybutów moŜe być traktowany jako typ encji.
Zwykle w tabelach umieszcza się zbiory encji tego samego
typu.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Typy obiekt

w (

encji

)

KaŜde wystąpienie musi być zdefiniowane unikatowo.

KaŜde z nich pełni niezbędną rolę w budowanym systemie.

KaŜde wystąpienie moŜe być opisane przez jeden lub więcej
elementów (atrybutów), z których kaŜdy ma swoją dziedzinę.

Te same atrybuty opisują kaŜde wystąpienie tego samego obiektu.

WyróŜniamy następujące typy obiektów:

Obiekt

Obiekt asocjacyjny

Obiekt słaby

(notacja Martina)

obiekt

asocjacyjny

Obiekt słaby

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Klucz

Pojedynczy atrybut lub ich zestaw pozwalający jednoznacznie
zidentyfikować encję. W danym zbiorze moŜe być wiele

kluczy.

Powiązania między encjami (zb. encji) /relacje.

ZałoŜenia:

encje są rozróŜnialne

musi istnieć klucz

istnienie klucza wśród atrybutów zaleŜy od
interpretacji i zasięgu bazy danych

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Typy powi

(relacji, zwi

1
2
3

powiązania typu 1 do 1
("1 - 1")

powiązania jednoznaczne
1 do n ("1 - n" )

powiązania wieloznaczne
n do m ("n - m")

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

liwe relacje

MoŜliwe relacje (notacja Martina)

Start

Koniec

brak

jeden (1:1)

brak lub jeden (0:1)

wiele (M:N)

zero lub wiele (0:M)

jeden lub wiele (1:M)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Przyk

adowe diagramy ERD

obiekt

asocjacyjny

Obiekt słaby

obiekt

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Przyk

adowe diagramy ERD

Filmy-obsada

Studio

Ludzie

Film

Filmy-plener

Plener

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Analiza wymaga

i specyfikacja oprogramowania

Diagramy związków encji znajdują zastosowanie w
wielu dziedzinach w tym między innymi podczas
projektowania oprogramowania.

W zaleŜności od poziomu abstrakcji ERD moŜe
słuŜyć do:

•

opisu połoŜenia danych w systemie na wysokim
poziomie abstrakcji,

•

uniezaleŜnienia danych od procesów na nich
operujących,

•

wyróŜnienia związków pomiędzy zbiorami danych

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projektowanie baz danych

W tym zastosowaniu ERD słuŜy do analizy powiązań i
zaleŜności pomiędzy poszczególnymi tabelami oraz do
usuwania problemów z tym związanych.

Wykorzystuje się je głównie przy:

analizie zaleŜności funkcyjnych w bazie danych,

wykrywaniu i usuwaniu problemów z redundancją
(nadmiarowością) danych,

projektowaniu struktury bazy,

czytelnej i przejrzystej wizualizacji połoŜenia atrybutów,

analizy powiązań przy definiowaniu i wykorzystywaniu

kluczy złoŜonych.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

Jakie dane będą zawarte w bazie?
Na początek wstawiamy do bazy następujące
informacje:

• dane o studentach
• dane o wykładowcach
• dane o kursach
• dane o wykładach
• dane o salach wykładowych

Dodatkowe informacje i warunki będą dodawane w
trakcie budowania schematu ERD.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

Tworzymy encje:

• Encja Student
• Encja Profesor
• Encja Kurs
• Encja Klasa
• Encja Sala

Student

Numer identyfikacyjny
Nazwisko
Imie
Pesel
Adres zamieszkania
Telefon domowy
Płeć
Adres tymczasowy

Przykładowe atrybuty encji: Student

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

KLASA

KURS

STUDENT

SALA

PROFESOR

Koncepcja schematu logicznego „Mała Uczelnia”

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

GRUPA

KURS

STUDENT

SALA

PROFESOR

Relacja:
Kurs – grupa (1:M)

Relacja:
Grupa – student (M:N)

Relacja:
Sala – grupa (1:M)

Relacja:
Profesor – grupa (1:M)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

GRUPA

STUDENT

Problem: rejestracja studenta na kurs

Do danej grupy moŜe naleŜeć określona
ilość studentów np. 35.

Student moŜe się zapisać na kilka kursów
np. 5.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

SALA

GRUPA

Problem: program zajęć

W danej sali mogą być prowadzone zajęcia
dla kilku grup, jednak grupa ma zajęcia w
tylko w jednej sali.

Profesor moŜe prowadzić zajęcia dla kilku
grup (np. 3).

PROFESOR

Relacja Uczy

Relacja Wymaga

Dla danej grup zajęcia prowadzi tylko
jeden profesor.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

„Mała Uczelnia” składa się z kilku wydziałów
administrowanych przez dziekanów. Relacja pomiędzy
wydziałem i dziekanem jest 1:1.

KaŜdy dziekan naleŜy do grupy Administrator. JeŜeli
Dziekan wykłada naleŜy równieŜ do grupy Profesor.
Członkowie grup Administratorzy i Profesorowie naleŜą
do grupy Pracownik.

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

PRACOWNIK

GRUPA

PROFESOR

WYDZIAŁ

ADMINISTRATOR

Jest szefem

Uczy

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

PRACOWNIK

GRUPA

PROFESOR

WYDZIAŁ

ADMINISTRATOR

Jest dziekanem

Uczy

PROFESOR

PRACOWNIK

Zatrudniony

(1,1)

(0,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

Na wydziale jest kilka zakładów (katedr).

Najmniejsza ilość zakładów (katedr) wynosi 1, natomiast
największa ilość zakładów (katedr) jest nielimitowana.

KaŜdy zakład (katedra) naleŜy tylko do jednego wydziału.

PROFESOR

WYDZIAŁ

Jest dziekanem

(0,1)

(1,1)

KATEDRA

Obsługuje

(1,N)

(1,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

KaŜdy zakład (katedra) oferuje studentom kilka kursów.

KATEDRA

KURS

Oferuje

(1,N)

(1,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

KaŜdy zakład (katedra) oferuje kilka oddzielnym grup dla
danego kursu.

Zachodzi relacja 1:N pomiędzy encjami KURS i GRUPA

Encja GRUPA jest opcjonalna dla encji KURS

KURS

GRUPA

Tworzy

(0,N)

(1,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

10.

KaŜdy zakład (katedra) posiada kilkunastu profesorów,
którzy naleŜą do niego.

11.

Jeden z profesorów jest kierownikiem zakładu (katedry).
Tylko jeden z profesorów moŜe być kierownikiem
zakładu.

12.

Encja WYDZIAŁ jest opcjonalna w relacji „Jest szefem”
dla opcji PROFESOR.

PROFESOR

WYDZIAL

Jest kierownikiem

(0,1)

(1,1)

NaleŜy do

(1,1)

(1,N)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

13.

KaŜdy profesor moŜe uczyć do czterech kursów, ale tylko
w jednej grupie dla danego kursu.

14.

Profesor moŜe być zatrudniony na kontrakcie naukowym i
nie uczyć na Ŝadnym kursie.

PROFESOR

GRUPA

Uczy

(0,4)

(1,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

15.

Student moŜe się zapisać do kilku grup, ale tylko raz moŜe
się zapisać do danej grupy.

16.

KaŜdy student moŜe się zapisać np. do sześciu grup i
kaŜda grupa moŜe mieć np. po 35 studentów.

17.

Encja STUDENT jest opcjonalna dla encji GRUPA.

STUDENT

GRUPA

ZAPISANY

(1,1)

(0,35)

(1,6)

(1,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

18.

KaŜdy zakład (katedra) posiada kilku studentów którzy
realizują przedmioty kierunkowe w danym zakładzie
(katedrze).

19.

KaŜdy student moŜe posiadać tylko jeden przedmiot
kierunkowy i jest on powiązany tylko z jednym zakładem
(katedrą).

KATEDRA

STUDENT

Posiada

(1,N)

(1,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

20.

KaŜdy student posiada opiekuna w swoim zakładzie
(katedrze), opiekun moŜe posiadać kilku studentów.

21.

Opiekun jest równieŜ profesorem, jednak nie kaŜdy
profesor opiekuje się studentami.

PROFESOR

STUDENT

Opiekuje się

(0,N)

(1,1)

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

Proponowane encje dla naszego projektu:

Wydział

Katedra

Pracownik

Profesor

Kurs

Grupa

Zapisany (łączy encje: Grupa, Student)

Student

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

GRUPA

N:M

ZAPISANY

STUDENT

KATEDRA

N:1

NaleŜy do

PROFESOR

STUDENT

1:N

Opiekuje się

PROFESOR

GRUPA

1:N

Uczy

PROFESOR

KATEDRA

1:1

Jest kierownikiem

PROFESOR

WYDZIAŁ

1:1

Jest dziekanem

PROFESOR

PRACOWNIK

1:1

Zatrudniony

PROFESOR

GRUPA

1:N

Tworzy

KURS

1:N

Oferuje

KATEDRA

STUDENT

1:N

Posiada

KATEDRA

1:N

Obsługuje

WYDZIAŁ

Encja

Stopień

Relacja

Encja

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”

Antoni Dydejczyk, Bazy danych, wykład 2

WFiIS, Katedra Informatyki Stosowanej, 2007

Projekt

„

a uczelnia

”