Bazy danych

Małgorzata Kr towska

Katedra Oprogramowania

e-mail: [e-mail]

Wykład 2: Diagramy zwi zków encji (ERD)

Bazy danych (studia dzienne)

2

Plan wykładu

• Diagramy zwi zków encji

– elementy ERD
– liczno ci zwi zków
– podklasy
– klucze
– zbiory słabych encji

• SQL - zapytanie proste, ł czenie tabel

Bazy danych (studia dzienne)

3

Proces modelowania i implementacji

bazy danych

Analiza informacji,

które b d zawarte

w bazie danych

Diagram E/R

Schemat bazy

danych

(

Model relacyjny

)

System zarz dzania

relacyjn

baz danych

Bazy danych (studia dzienne)

4

Elementy ERD

Diagram zwi zków encji - Entity-Relationship Diagram E/R (ERD)

• Zbiory encji

– Encja - rozró nialny obiekt
– Zbiór encji (typ encji) - zbiór podobnych encji

Wykładowca

Kr towska Małgorzata

Oni ko Agnieszka

Sosnowski Zenon

.........................

Encje

(Instancje danego

typu encji)

Zbiór encji

(typ encji)

Bazy danych (studia dzienne)

5

Elementy ERD

• Atrybuty - informacje opisuj ce encj

PRACOWNIK

Imi

Nazwisko

Id

Bazy danych (studia dzienne)

6

Elementy diagramu E/R

• Zwi zki - powi zania pomi dzy dwiema lub wi ksz liczb encji

(zbiorów encji)

Jakie mog istnie powi zania pomi dzy nast puj cymi encjami:

– Szkoły
– Rodzice
– Dzieci

• Powi zania bezpo rednie

– dziecko-szkoła
– rodzic - dziecko

• Powi zania po rednie:

– rodzic - szkoła

Encja1

Encja2

Nazwa

zwi zku

Bazy danych (studia dzienne)

7

Liczebno zwi zków encji

N:N

1:1

1:N

Bazy danych (studia dzienne)

8

Liczebno zwi zków encji

• N:N

• N:1

• 1:1

Filmy

Aktorzy

Wyst puje

Filmy

Studia

Posiada

Studia

Prezesi

Kieruje

Bazy danych (studia dzienne)

9

Zwi zki wieloargumentowe

Reprezentacja w postaci trzech warto ci:

(studio, aktor, film)

Filmy

Aktorzy

Kontrakty

Studia

Bazy danych (studia dzienne)

10

Role w zwi zkach

Przykład

Studio, które podpisało kontrakt z aktorem mo e podpisa

kontrakt z innym studiem po to , by umo liwi aktorowi udział w filmie.

Reprezentacja zwi zku

: (studio1, studio2, aktor, film)

Filmy

Aktorzy

Kontrakty

Studia

Studio

producenta

Studio

aktora

Role studia:

• producent filmu

• „wła ciciel” aktora

Bazy danych (studia dzienne)

11

Atrybuty zwi zku

Gdzie umie ci wynagrodzenie aktora?

Filmy

tytuł

rok

czas

rodzaj

Aktorzy

nazwisko

adres

Kontrakty

Studia

nazwa

adres

wynagrodzenie

Bazy danych (studia dzienne)

12

Przesuni cie atrybutu do zbioru encji

Filmy

tytuł

rok

czas

rodzaj

Aktorzy

nazwisko

adres

Kontrakty

Studia

nazwa

adres

wynagrodzenie

Ga e

Bazy danych (studia dzienne)

13

Przekształcanie w zwi zki binarne

Filmy

Aktorzy

Kontrakty

Studia

Studio

producenta

Studio

aktora

Zwi zek kontrakty: (studio1, studio2, film, aktor)

• stworzenie dodatkowego zbioru encji, którego elementy traktuje si tak

samo jak krotki zbioru zwi zków dla zwi zku wieloargumentowego

(ł cz cy zbiór encji)

• stworzenie zwi zków wiele do jeden ze zbioru ł cz cego do

poszczególnych zbiorów encji wchodz cych w skład pierwotnego

zwi zku wieloargumentowego

Bazy danych (studia dzienne)

14

Podklasy w ERD

Podklasa

= specjalny przypadek = mniej encji = wi cej własno ci

Przykład

: Kreskówki i kryminały to podklasy filmów

Filmy

tytuł

rok

czas

rodzaj

isa

isa

Kreskówki

Kryminały

dubbinguje

do aktorów

bro

Bazy danych (studia dzienne)

15

Podklasy i dziedziczenie w ERD

• Zakładaj c, e C jest podklas klasy D na diagramach E/R

nale y:

– wprowadzi pomi dzy zbiorami encji C i D specjalny typ zwi zku isa

(„an A is a B”) - wierzchołek trójk ta wskazuje klas nadrz dn

– wszystkie atrybuty i zwi zki, które odnosz si wył cznie do encji C

s doczepione do prostok ta oznaczaj cego C

– atrybuty i zwi zki, które opisuj zarówno C jak i D s doczepione do

prostok ta oznaczaj cego D.

• Dziedziczenie w ERD:

– encje mo na ogl da jako zło one ze składowych , które nale do

ró nych zbiorów encji, stanowi cych cz ci hierarchii isa

– składowe te s powi zane w cało zwi zkiem isa
– encja ma te wszystkie atrybuty, które nale do którejkolwiek

składowej oraz wchodzi we wszystkie zwi zki, w które s wł czone

jej składowe

Bazy danych (studia dzienne)

16

Klucze

• Klucze - atrybuty lub zbiory atrybutów,

które jednoznacznie identyfikuj encj

wewn trz zbioru encji.

– W zbiorze encji nie mog wyst powa

dwie encje, które miałyby identyczne

warto ci atrybutów tworz cych klucz.

• Atrybuty, które wchodz w skład klucza

na diagramach ER s podkre lone.

• W hierarchii isa, tylko zbiór encji z klasy

nadrz dnej (korze drzewa) mo e

zawiera klucz, który jednoznacznie

identyfikuje encje równie w podklasach.

• Ka dy

zbiór

encji

musi

mie

zdefiniowany klucz.

Filmy

tytuł

rok

czas

rodzaj

Bazy danych (studia dzienne)

17

Integralno referencyjna

Wi zy integralno ci referencyjnej narzucaj wymaganie, aby

warto , któr wskazuje encja faktycznie znajdowała si w bazie.

E

F

R

Interpretacja: strzałka o zaokr glonym grocie: zwi zek jest typu wiele do jeden

ze zbioru E do F i w zbiorze F

musi istnie encja odpowiadaj ca encji ze zbioru E

E

F

R

Interpretacja: strzałka o zaokr glonym grocie: zwi zek jest typu wiele do jeden

ze zbioru E do F i w zbiorze F

musi istnie co najwy ej jedna encja

odpowiadaj ca encji ze zbioru E.

Bazy danych (studia dzienne)

18

Integralno referencyjna - przykład

Interpretacja:
• Studio posiadaj ce pewien film zawsze musi

istnie w zbiorze encji Studia

• Studio kierowanego przez pewnego prezesa

musi istnie w zbiorze Studia

• Studio ma co najwy ej jednego prezesa, ale w

pewnych momentach mo e go nie mie

• Usuni cie studia z bazy powoduje usuni cie

prezesa

Filmy

Studia

Posiada

Prezesi

Kieruje

Bazy danych (studia dzienne)

19

Inne rodzaje wi zów

• Wi zy domenowe - wymagania, aby warto atrybutu nale ała

do okre lonego zbioru warto ci specyficznych lub znajdowała si

w okre lonym zakresie

• Wi zy zasadnicze - arbitralnie narzucone warunki, których

spełnienie musi by bezwzgl dnie przestrzegane w definiowanej

bazie danych

Filmy

tytuł

rok

czas

rodzaj

Aktorzy

nazwisko

adres

Wyst puje

<100

Bazy danych (studia dzienne)

20

Zbiory słabych encji

• Zbiory słabych encji - zbiory encji, dla których niektóre lub wszystkie

atrybuty klucza wybiera si z innego zbioru encji.

• Przykład: Mamy dwa zbiory encji: Piłkarze (nazwisko, wiek) oraz

Dru yny (nazwa). Jak mo na zdefiniowa klucz dla zbioru encji

Piłkarze?

Piłkarze

nazwisko

wiek

Dru yny

nazwa

gra

zbiór słabych encji - prostok t o podwójnych kraw dziach
zwi zki ł cz ce ten zbiór z innymi to zwi zki wiele do jeden - romby o podwójnych

kraw dziach

Bazy danych (studia dzienne)

21

Wymagania dla zbiorów słabych encji

• Je eli E jest zbiorem słabych encji , wówczas zbiór encji F, który

dostarcza atrybutów klucza do E, musi pozostawa z E w

pewnym zwi zku R oraz

– Zwi zek R musi by binarny, typu wiele do jeden z E do F
– Atrybuty wchodz ce w skład klucza E a pochodz ce z F musz by

cz ci klucza w F

– Je eli zbiór F jest zbiorem słabym, to kluczowe atrybuty z F

przekazywane do E mog pochodzi z pewnego innego zbioru

encji, z którym F jest powi zany poprzez zwi zek typu wiele do

jednego.

• Uogólniaj c:

– je eli zbiór encji jest oznaczony podwójn ramk , to musi by słaby.

Jego klucz składa si z tych jego własnych atrybutów, które s

podkre lone oraz atrybutów klucza tych zbiorów encji, z którymi

zbiór słaby jest poł czony przez zwi zki typu wiele do jeden, a które

oznaczono podwójnymi kraw dziami.

Bazy danych (studia dzienne)

22

Zasady projektowania

• unikanie redundancji - unikanie powtórze danych
• prostota - unikanie wprowadzania do projektu wi cej elementów

ni naprawd potrzeba

• dobór wła ciwych elementów

– definiowanie zbioru encji - je eli z elementem wi e si kilka

atrybutów

– definiowanie elementu jako atrybutu - z elementem wi e si tylko

jego nazwa

• limitowanie zbiorów słabych encji - tworzenie identyfikatorów jako

kluczy w zbiorach encji, je eli to ma uzasadnienie.

Bazy danych (studia dzienne)

23

Unikanie redundancji

• Redundancja wyst puje wówczas, gdy dana informacja jest

powtórzona w zbiorze danych.

• Redundancja powoduje niespójno bazy danych oraz zajmuje

miejsce na dysku.

Przykład redundancji:

Filmy

tytuł

rok

czas

rodzaj

Studia

nazwa

adres

Posiada

nazwa