Wprowadzenie do baz danych

Literatura

M. Muraszkiewicz, H. Rybiński: Bazy danych. Warszawa, 1993. J. D. Ullman: Systemy baz danych. WNT, Warszawa 1988.

Pojęcie bazy danych

Czym jest baza danych

• pamięć trwała danych (persistant data)

• określona struktura i reguły integralności

Cele użytkowania b.d.

• niezawodność zapisu

• integralność danych

• sprawność zapytań

• wygodne interfejsy

• wielodostęp

• zabezpieczenia dostępu

System zarządzania bazą danych (DBMS)

• izoluje programy od reprezentacji fizycznej

• słownik danych

• język opisu danych

• extended dictionary

• mechanizmy dostępu:

• język zapytań i manipulacji danymi

• optymalizacja dostępu

• mechanizmy ochrony:

• autoryzacja dostępu

• ochrona spójności

• mechanizmy do odtwarzania po awarii

• wielodostęp i dostęp przez sieć

• zarządzanie transakcjami

• klient-serwer

• mechanizmy dla rozproszonych b.d.

• narzędzia do budowy interfejsów:

• narzędzia do zapytań interakcyjnych

• dostęp z języków 3GL

• specjalizowane narzędzia 4GL

Przykładowe zastosowania baz danych

• systemy finansowo-księgowe

• systemy rezerwacji (np. lotniczej)

• systemy wspomagające zarządzanie

• CAD (Computer Aided Design)

• GIS (Geographical Information Systems)

Składniki działającego systemu b.d.

• struktura danych

• reguły integralności

• dane

• aplikacja:

• formularze

• raporty

• programy przetwarzające

• zapytania ad-hoc

Języki dostępu

• budowa:

• proceduralne

• nieproceduralne

• typ dostępu:

• nawigacyjne (rekord bieżący)

• zwracające struktury (np. tabele)

Alternatywy dla b.d.

• systemy plikowe (flat files):

• sekwencyjne (SAM)

• indeksowo-sekwencyjne (ISAM)

• z dostępem bezpośrednim

• język Cobol

Modele baz danych

Podział zadań w projektowaniu b.d.

• użytkownik -- odbiorca systemu

• analityk

• projektant

• programista

• administrator b.d. (DBA)

Model zewnętrzny

• opisuje świat z punktu widzenia użytkowników b.d.

• może istnieć wiele modeli zewnętrznych tej samej rzeczywistości

• nie musi być związany z konkretnym modelem danych

Model pojęciowy (konceptualny)

• tworzony przez analityków

• opisuje świat w kategoriach konkretnego modelu danych

• abstrahuje od szczegółów implementacji

• odpowiada na pytanie "co?" a nie "jak?"

Model logiczny

• tworzony przez projektantów b.d.

• opisuje projekt struktury w kontekście konkretnej implementacji

• model struktury zgodny z modelem danych, a nie z ich fizyczną reprezentacją

• może zawierać parametry dotyczące reprezentacji fizycznej, np.:

• partycjonowania danych

• alokacji pamięci

Reprezentacja fizyczna

• tworzona przez SZBD

• izolowana od aplikacji przez SZBD

• zarządzana przez administratora

Modele danych

Model hierarchiczny

Cechy podstawowe

• struktura danych ma postać drzewa

• węzły -- typy opisywanych obiektów

• łuki -- związki typu ojciec-syn

• drzewo jest uporządkowane, tj. na każdym poziomie kolejność węzłów jest określona

• opis obiektu (rekord) zbudowany z pól zawierających dane opisujące obiekt

• związki zrealizowane jako wskaźniki

Przykład

Hierarchiczna struktura danych

Języki obsługi

• o charakterze nawigacyjnym

• operacje typu:

• GET LEFTMOST typ WHERE warunek

• GET NEXT typ

Ograniczenia

• nie ma związków typu n-m (np. oddziały pomieszane w kilku budynkach)

• tylko jeden rodzaj związku między dwoma typami obiektów

• dodatkowe związki
  (np. pracownik-budynek):

• dodatkowe drzewa hierarchii

• odsyłacze do rekordów "oryginału"

Znaczenie praktyczne

• system IBM IMS (1978)

• bardzo wielkie dane zgromadzone

• poprzednik użyty w programie Apollo

• nowych projektów nie robi się

Model sieciowy

Cechy podstawowe

• struktura danych ma postać grafu (sieci)

• wierzchołki grafu -- typy obiektów

• łuki w grafie -- wiązania między typami

• opis obiektu (rekord) zbudowany z pól zawierających dane opisujące obiekt

• reprezentacja wiązań (wskaźniki):

• odesłanie bezpośrednie (jednowart.)

• odesłanie inwersyjne (wielowart.)

• wiązanie codasylowe

Realizacja wiązań -- model DBTG CODASYL

• rekordy powiązane stanowią kolekcję (set)

• jeden rekord nadrzędny

• wiele rekordów podrzędnych

• kolekcja realizowana jako lista zamknięta

• brak bezpośredniej reprezentacji
  wiązań n-m

Języki obsługi

• języki manipulowania -- nawigacyjne

• CODASYL: język definiowania danych pozwala określić sposób automatycznego włączania rekordów do kolekcji

Przykłady

Więzy i ich realizacja w CODASYL

Sposób realizacji wiązania m-n

Znaczenie praktyczne

• system IDS (General Electric)

• obecnie raczej nie używany

Model relacyjny

Cechy podstawowe

• dane zawarte w tabelach

• tabele składają się z kolumn

• liczba kolumn i typy -- stałe

• liczba wierszy zmienna

• wiersze nie mają tożsamości innej niż wynikająca z zawartości kolumn

• związki pomiędzy wierszami tabel -- zdefiniowane poprzez zależności między wartościami wybranych kolumn, tzw. kluczy (nie ma wskaźników)

• z punktu widzenia teorii model można opisać algebrą relacji między zbiorami atrybutów

Języki obsługi

• nieproceduralne: SQL, Sequel, QUEL, QBE

• proceduralne: xBase

Znaczenie praktyczne

• model dominujący w zastosowaniach komercyjnych

• przykłady SZBD: Oracle, Informix, Sybase, Ingres, DB2, Progress, Gupta, Access, dBase, Paradox

Przykład

Przykładowy schemat danych -- związek 1-n

# Id * Nazwa * Id

departamentu oddziału

... ... ...

# Id * Nazwisko * o Stanowisko * Id

pracownika Imię departamentu

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

Realizacja relacyjna

Ograniczenia

• brak bezpośredniej reprezentacji
  związków n-m

• dla trudniejszych problemów
  -- bardzo wiele tabel

• mało naturalna reprezentacja danych

• ograniczona podatność na zmiany

• trudne operowanie na złożonych obiektach -- dane rozproszone w wielu tabelach

• brak złożonych typów danych

• model mało wygodny dla zastosowań
  CAD, GIS itp.

Model obiektowy (object-oriented)

Cechy podstawowe

• obiekt w bazie reprezentuje obiekt w świecie zewnętrznym

• typ obiektowy (klasa):

• definicja złożonego typu danych (może zawierać inne typy obiektowe lub ich kolekcje)

• procedury (metody) i operatory do manipulowania tymi danymi

• tożsamość obiektu jest niezależna od zawartości danych

• dziedziczenie (inheritance):

• strukturalne: potomek dziedziczy strukturę danych

• behawioralne: potomek dziedziczy metody i operatory

Cechy dodatkowe

• enkapsulacja: wnętrze obiektu dostępne jedynie w sposób w nim zdefiniowany

• polimorfizm: tak samo nazwane metody i operatory działają swoiście w zależności od klasy obiektu

Przykład

Model obiektowy -- zawieranie i dziedziczenie

Zalety modelu

• dość naturalna reprezentacja świata

• łatwość działania na złożonych obiektach

• duża podatność na zmiany

Znaczenie praktyczne

• w zastosowaniach naukowych lub eksperymentalnych

• przykłady systemów: GemStone, O2

• przewidywana ewolucja baz relacyjnych w kierunku obiektowo-relacyjnych

Relacyjne bazy danych

Literatura

C. Delobel, M Adiba: Relacyjne bazy danych. WNT, Warszawa 1989. M. Muraszkiewicz, H. Rybiński: Bazy danych. AOW, 1993. W. Harris: Bazy danych nie tylko dla ludzi biznesu. WNT, 1994. K. Subieta: Ingres. AOW PLJ, 1994. Wellesley Software: SQL. Język relacyjnych baz danych. WNT. M. Gruber: SQL. Helion, 1996. Ulka Rodgers: Oracle. Przewodnik projektanta baz danych. WNT, 1995. J. Gnybek: Oracle łatwiejszy niż przypuszczasz. Helion, 1996. R. Barker: CASE*Method. Modelowanie związków encji. WNT, 1996.

Podstawy teoretyczne modelu relacyjnego

Pojęcie relacji

• rozważamy model pojęciowy

• cechy rzeczywistości opisane są w atrybutach

• schemat relacji to zbiór nazw atrybutów:
  
  

• wartości atrybutów należą do dziedzin:
  
  

• relacja na schemacie S to podzbiór iloczynu kartezjańskiego dziedzin atrybutów:
  
  

• relacja jest zbiorem krotek:
  
  

• zbiór krotek może być reprezentowany jako tabela:

• kolumny odpowiadają nazwom atrybutów

• wiersze odpowiadają krotkom

Relacyjna baza danych

• schemat relacyjnej bazy danych jest zbiorem schematów relacji

• relacyjna baza danych jest zbiorem relacji spełniających warunki integralności dla każdej relacji i między relacjami

Klucze

• klucz relacji K = zbiór atrybutów, które jednoznacznie wyznaczają krotkę:
  
  
  gdzie ki[K] oznacza podkrotkę zawierającą tylko atrybuty z klucza K

• klasyfikacja kluczy:

• klucze właściwe: żaden podzbiór właściwy klucza właściwego nie jest kluczem

• klucz główny: jeden z kluczy właściwych relacji, wybrany do identyfikowania krotek

• klucze wykrywa się analizując opisywany świat, a nie dostępne dane!

• przykład:

• id pracownika jest kluczem

• nazwisko nie jest kluczem

• nazwisko + imię + data urodzenia + imię ojca -- jest kluczem

Operacje na relacjach

Selekcja

• selekcja = wybór krotek (wierszy):
  
  
  gdzie w jest warunkiem selekcji

• selekcja jest komutatywna:
  
  

Projekcja (rzut)

• projekcja = wybór atrybutów (kolumn):
  
  

• gdzie S' jest podzbiorem schematu S

• projekcja jest wzajemnie komutatywna z selekcją:
  
  
  o ile warunek selekcji ma sens po projekcji, tj. dotyczy tylko atrybutów wybranych w projekcji

Operacje teoriomnogościowe

• dotyczą relacji opartych na identycznych schematach:

• suma

• iloczyn

• różnica

Złączenie

• operacja na dwóch relacjach -- podzbiór iloczynu kartezjańskiego dwóch relacji:
  
  
  gdzie w jest warunkiem złączenia

• krotki złączenia stanowią sklejenie (konkatenację) krotek relacji złączanych

• rodzaje złączeń:

• równościowe -- warunek równościowy

• naturalne -- równościowe i nazwy atrybutów zgodne

Rachunki relacji

• algebra relacji -- oparta na w/w operacjach

• rachunek predykatów -- określa się schemat relacji wynikowej i kwalifikatory (predykaty) określające warunki

• rachunek krotek

• rachunek dziedzin

• algebra relacji prowadzi do języków proceduralnych

• rachunek predykatów prowadzi do języków deklaratywnych

Zależności semantyczne w relacyjnej bazie danych

Ograniczenia integralności

• świat rzeczywisty opisują tylko te z możliwych relacji, które spełniają zależności semantyczne istniejące w modelowanym świecie

• zależności w b.d. modeluje się jako tzw. ograniczenia integralności (integrity constraints)

• zależności semantyczne wykrywa się analizując opisywany świat, a nie dostępne dane!

Rodzaje zależności

• ograniczenia dotyczące atrybutu

• obowiązkowość

• ograniczenia wartości

• ograniczenia dotyczące jednej relacji

• funkcyjne (functional dependency)

• wielowartościowe (multivalued )

• zależności między relacjami

• referencyjne -- zgodność wartości wybranych atrybutów

Zależności funkcyjne

• zbiór atrybutów Y jest zależny funkcyjnie od zbioru X gdy z każdą konfiguracją wartości atrybutów z X jest związana co najwyżej jedna konfiguracja wartości z Y:
  
  

• przykład:

• imię zależy funkcyjnie od id pracownika

• id nie zależy funkcyjnie od imienia

• imię nie zależy funkcyjnie od nazwiska

• aksjomaty Armstronga -- pozwalają znaleźć nowe zależności funkcyjne na podst. już znalezionych:

• 
  -- zwrotność

• 
  -- rozszerzenie

• 
  
  -- przechodniość

• każdy atrybut i cały schemat zależą funkcyjnie od klucza

• zależność tranzytywna A od X:

• 
  

Zależności wielowartościowe

• zbiór atrybutów Y jest zależny wielowartościowo od zbioru X gdy z każdą konfiguracją wartości atrybutów z X jest związany zbiór konfiguracji wartości z Y niezależnie od wartości pozostałych atrybutów:
  
  
  gdzie
  
  (znaczy to, że można wymienić części krotek: X i Y z k1 i resztę z k2)

• najważniejsze własności:

• 
  

• 
  

• relacja RS daje się rozłożyć w sposób odwracalny na dwie: RXY i RXZ

• istnieje odpowiednik aksjomatów Armstronga dla zależności wielowartościowych

• przykład:

• podręczniki nie zależą od wykładowców

• nie ma zależności funkcyjnych

• zachodzą zależności
  
  i
  (zawsze para!)

• można zamienić części krotek ZP i W

• można rozłożyć na: ZW, ZP

Zajęcia Wykładowca Podręcznik

Normalizacja

Redundancja

• redundancja polega na powtarzaniu

• wady redundancji:

• anomalie

• konieczność utrzymania spójności kopii

• marnowanie miejsca

Anomalie

• rodzaje:

• istnienia

• wstawiania

• usuwania

• modyfikacji

• przykład:

Imię Nazwisko Nr depart. Nazwa

depart.

Rozkład relacji i normalizacja

• redundancję usuwa się przez rozkład relacji

• rozkład odwracalny: można odwrócić przez naturalne złączenie

• rozkład relacji powinien doprowadzić do tzw. postaci normalnej

• rozkład relacji nie powinien powodować utraty zależności istniejących w relacji pierwotnej

Pierwsza postać normalna

• relacja jest w 1NF gdy wszystkie atrybuty są atomowe -- prostych typów

• 1NF jest wymogiem dla rachunku relacyjnego, a więc i języków zapytań

• kontrprzykłady:

• atrybut tablicowy

• zbiór

Uwaga: Dalej będzie mowa jedynie o relacjach spełniających 1NF

Druga postać normalna

• relacja jest w 2NF gdy każdy atrybut niekluczowy (nie należący do klucza właściwego) jest zależny funkcyjnie od całego klucza właściwego

• przyczyną braku 2NF jest zwykle błędne połączenie danych

• kontrprzykład: spis przepustek

• nazwisko zależy funkcyjnie od id prac., czyli od fragmentu klucza

• rozkład IB, IN doprowadza do 2NF

# Id prac. # Budynek Nazwisko

Trzecia postać normalna

• relacja jest w 3NF gdy

• jest w 1 NF i

• każdy atrybut niekluczowy jest bezpośrednio zależny funkcyjnie od całego klucza właściwego

• możliwe przypadki naruszenia 3NF:

• naruszenie 2NF

• istnienie zależności tranzytywnej (a więc niebezpośredniej) od klucza właściwego

• przyczyną braku 3NF jest zwykle błędne połączenie danych

• 3NF jest zazwyczaj wystarczająca dla usunięcia praktycznie ważnych anomalii

• każdy schemat można doprowadzić do 3NF zachowując:

• zależności

• odwracalność rozkładu

• kontrprzykład

• jest 2NF, bo klucz jest jednoatrybutowy

• zależność tranzytywna: I S P
  (pensja zależy funkcyjnie od stanowiska)

• rozkład INS, IP doprowadza do 3NF

# Id Nazwisko Stanowisko Pensja

prac.

Postać normalna Boyce-Codda

• relacja jest w BCNF gdy każda nietrywialna zależność funkcyjna jest zależnością od klucza (niekoniecznie właściwego)

• w BCNF zależności tranzytywne nie istnieją w ogóle

• nie każdy schemat można doprowadzić do BCNF z zachowaniem zależności

• kontrprzykład: relacja w 3NF z anomaliami:

• istnieją tu klucze: MU, UK
  (nazwy ulic mogą się powtarzać w różnych miastach, zakładamy że nazwy miast się nie powtarzają)

• występują zależności:
  

• anomalie: usuwając ulicę możemy utracić informację o mieście

• schemat jest w 3NF: brak atrybutów niekluczowych

• schemat nie jest w BCNF: K nie jest kluczem

• schemat jest nierozkładalny do BCNF bez utraty zależności
  

Miasto Ulica Kod

• najczęściej zależności prowadzące do braku BCNF nie są istotne z punktu widzenia projektu

Czwarta postać normalna

• relacja jest w 4NF gdy jeśli każda nietrywialna zależność wielowartościowa jest zależnością od klucza (niekoniecznie właściwego)

• schemat doprowadza się do 4NF przez rozkład

• kontrprzykład:

• istnieją zależności
  
  i
  

• nie ma zależności funkcyjnych

• jest więc BCNF

• występuje nadmiar informacji: powtórzone dane podręczników i wykładowców

• rozkład ZW, ZP doprowadza do 4NF

Zajęcia Wykładowca Podręcznik

Związki między postaciami normalnymi

4NF => BCNF => 3NF => 2NF => 1NF

Projektowanie schematów relacyjnych

Model pojęciowy

Cele modelowania pojęciowego

• precyzyjne określenie zakresu projektu

• modelowanie informacji:

• niezbędnej dla działania organizacji

• niezależnie od implementacji

• wg określonego modelu danych

Diagramy związków encji (ERD)

• elementy:

• encje

• atrybuty encji

• związki

• unikalne identyfikatory

• ważne są konwencje!

Przykład diagramu ERD

Encje

• model rzeczy, osób itp.:

• o których chcemy przechowywać informacje

• które mają tożsamość

• nazwa: rzeczownik w l.poj., wielkie litery

• Przykłady:

• produkt (towar), przedmiot

• osoba, pracownik, klient

• dokument, pozycja dokumentu

Atrybuty

• określają cechy rzeczy, osób itp.:

• identyfikują

• opisują

• podają ilości

• klasyfikują

• są prostego (atomowego) typu

• muszą mieć precyzyjne nazwy

• Przykłady:

• kod towaru, nazwa

• nr identyfikacyjny, imię, nazwisko, adres

• cena, wartość, rodzaj płatności

Rodzaje atrybutów

• obowiązkowe (*)

• opcjonalne (o)

Związki

• pokazują zależności między encjami

• powinny być obustronnie nazwane

• nie zapisuje się sposobu realizacji

Cechy związków

• opcjonalność:

• obowiązkowy

• opcjonalny

• stopień:

• jeden (1)

• wiele (n)

• transferowalność

• związki rekurencyjne

Poprawność związków

• związki 1-1 są podejrzane

• związki obustronnie obowiązkowe są podejrzane

• związki rekurencyjne muszą być obustronnie opcjonalne

• związki n-m powinny zostać rozbite:

Związek n-m i jego rozbicie

Identyfikacja encji

Unikalne identyfikatory

• każda encja powinna posiadać przynajmniej jeden unikalny identyfikator

• możliwe składniki:

• atrybuty

• związki

• atrybuty i związki

• pierwotny UID:

• identyfikuje wszystkie wystąpienia encji

• wszystkie składniki obowiązkowe

• przykład: numer id pracownika

• wtórne UID:

• do celów kontrolnych

• składniki mogą być opcjonalne

• przykłady: PESEL, nazwisko+imię+data urodzenia+imię ojca

Pożądane cechy pierwotnego UID

• niezmienność

• łatwość wyznaczenia wartości

• czytelność

• niewielka złożoność

Przykłady

UID faktury: atrybuty
UID pozycji: związek + atrybut (sequence in parent)

UID lokalizacji: tylko związki

Typowe konstrukcje

Master - detail

• typowa struktura dokumentu:

• nagłówek

• pozycje

• związek obowiązkowy po stronie detail

• UID detalu: związek + atrybut (najczęściej sequence in parent)

Struktura master - detail: faktura-pozycja
Klasyfikacja: faktura-płatność
Słownik: pozycja-towar

Słowniki

• stosuje się by uniknąć powtarzania danych

• przykłady: spis klientów, spis towarów

Klasyfikacja

• encję dla klasyfikacji stosuje się, gdy:

• klasyfikacja ma być ograniczona

• słownik klasyfikacji ma być zmienny

• przykłady: rodzaje płatności, grupy towarów, kolory

• kontrprzykłady: dni tygodnia, płeć

Śledzenie zmienności

• do śledzenia zmienności atrybutu tworzy się dodatkową encję

• nie należy używać konstrukcji z atrybutami: wartość1, wartość2, wartość3,...

Zapis zmian stanowiska pracownika

Związki wykluczające się

• zapisuje się za pomocą konwencji "łuku"

• łuk może być:

• obowiązkowy: jeden związek zachodzi

• opcjonalny: zachodzi jeden lub żaden

Związki wykluczające się (łuk obowiązkowy)

Drzewo

• stosowane np. do opisu hierarchii

• modelowane jako związek rekurencyjny obustronnie opcjonalny

Związek rekurencyjny -- hierarchia

Graf

• stosowany np. do opisu struktur materiałowych: składnik--produkt

• może być reprezentowany przez związek rekurencyjny n-m

• reprezentacja ostateczna:

• węzły -- encja "pierwotna"

• łuki -- dodatkowa encja

• dwa związki 1-n

Reprezentacje grafu materiałów:
w postaci związku rekurencyjnego n-m
i w postaci dwóch encji

Lista

• nie stosuje się wskaźników

• pozycje listy oznacza się numerami kolejnymi

Projekt logiczny

Cele projektowania logicznego

• zaprojektowanie:

• struktur danych

• ograniczeń integralności

• obudowy proceduralnej (wyzwalacze)

• perspektyw

• rozwiązań dla przetwarzania rozproszonego

• bierze się pod uwagę konkretny SZRBD

Przekształcenie modeli pojęciowy logiczny

• encje tabele

• nazwy tabel -- w liczbie mnogiej

• usuwamy znaki narodowe z nazw obiektów b.d.

• atrybuty kolumny

• typy z SZRBD

• obowiązkowość więzy not null

• pierwotne UID klucze główne

• wtórne UID ograniczenia unikalności

• związki klucze obce:

• kolumny

• ograniczenia

• obowiązkowość klucz not null

• nietransferowalność klucz niezmienny

Ograniczenia integralności

Ograniczenia deklaratywne i proceduralne

• deklaratywne:

• wykonywane przez serwer b.d.

• dotyczą wszystkich operacji

• dotyczą wszystkich wierszy (statyczne)

• wykonanie bezbłędne i zoptymalizowane

• proceduralne:

• wykonywane przez serwer (dotyczą wszystkich operacji) lub aplikację (dotyczą tylko operacji tej aplikacji)

• dotyczą tylko zmienianych danych (dynamiczne)

• kod może zawierać błędy

• należy dążyć do ograniczeń:

• deklaratywnych

• po stronie serwera b.d.

Rodzaje ograniczeń deklaratywnych

• kolumny: not null, check (in-line)

• wiersza: check

• tabeli: primary key, unique

• referencyjne: foreign key

Wyzwalacze (triggers)

• procedury rezydujące w serwerze b.d.

• automatycznie wyzwalane przez:

• wstawienie wiersza

• usunięcie wiersza

• modyfikację określonych kolumn

• służą do:

• wymuszania nietypowych reguł integralności (bussiness rules)

• nietypowych zabezpieczeń dostępu

• śledzenia zmian w b.d. (audit)

• wymuszania integralności referencyjnej w rozproszonych b.d.

• nietypowej replikacji danych

Klucze

Klucz główny (primary key)

• funkcja: jednoznaczne identyfikowanie wiersza tabeli

• budowa:

• ogr. deklaratywne primary key

• dla UID z atrybutów -- odpowiednie kolumny

• dla UID zawierającego związki -- kolumny odpowiednich kluczy obcych

• wszystkie kolumny klucza głównego muszą być obowiązkowe (not null)

• pożądane cechy:

• niezmienność

• mała długość (wydajność!)

• sztuczne klucze główne:

• klucz numeryczny

• mechanizm do generowania unikalnych numerów (tzw. sekwencja)

• z kluczem głównym jest z reguły związany indeks unikalny

Klucze obce

• funkcja: realizują związki

• budowa:

• dodatkowe kolumny klucza obcego odpowiadające kolumnom wskazywanego klucza głównego

• ogr. deklaratywne foreign key

• sposób obsługi kasowania/modyfikacji wskazywanego klucza głównego:

• restrykcja

• kaskada

• reprezentacja łuku:

• dwa osobne klucze obce opcjonalne

• dodatkowy warunek wykluczania (ograniczenia check lub wyzwalacz)

• należy rozważyć zdefiniowanie indeksu dla klucza obcego

Realizacja więzów: klucz obcy

Etapy projektowania logicznego

Kolejność czynności

• przekształcenie modelu pojęciowego

• poprawki (np. usunięcie znaków narodowych i spacji z nazw)

• denormalizacja

• uzupełnianie modelu logicznego:

• indeksy

• wyzwalacze

• perspektywy

• projektowanie rozproszone

• projektowanie fizyczne (przestrzenie tabel, parametry alokacji, klastry itp.)

• implementacja (kod DDL)

• czynnośći pomocnicze

• szacowanie rozmiaru b.d.

• opracowanie strategii administrowania
  (np. kopie zapasowe)

Perspektywy

• zapamiętane w b.d. definicje zapytań

• stanowią "widok" na tabele

• można ich używać tak jak tabel
  (niektóre są tylko read-only!)

• zastosowanie:

• ułatwienie powtarzających się zapytań

• zabezpieczenie dostępu

Indeksy

• służą do szybkiego wyszukiwania i sortowania danych

• budowa:

• oparte na kolumnie lub złożeniu kolumn (tzw. kluczu indeksowania)

• wewnątrz zwykle B-drzewo
  (drzewo zrównoważone)

• wykorzystanie:

• indeks pozwala wyszukiwać według początku klucza indeksowania

• indeks unikalny (unique) zapewnia niepowtarzalność klucza indeksowania

• przykład:
  CREATE INDEX prc_i ON pracownicy (nazwisko,imie,data_urodzenia);

• przyspiesza wyszukanie wg: nazwiska, nazwiska+imienia, nazwiska+imienia_daty

• nie przyspiesza wyszukiwania wg: imienia+nazwiska, imienia, daty itp.

• okoliczności stosowania:

• dane używane często do wyszukań i złączeń, o dobrej selektywności

• klucze obce

• klucze unikalne

Denormalizacja

• stosuje się dla znaczącego poprawienia wydajności

• elementy:

• wprowadzenie redundantnych danych

• wprowadzenie kodu zapewniającego spójność

Typowe przypadki denormalizacji:

• przechowywanie agregatów (sumy, średnie):

Przechowywanie agregatów: ostatni stan

• pre-join:

Pre-join: kopia nazwy klienta

• pośredni klucz obcy:

Pośredni klucz obcy: pracownicy-oddziały

• nie każdy przypadek przechowywania wyników obliczeń jest denormalizacją!

Implementacja modelu logicznego

• instalacja SZRBD i utworzenie bazy danych

• tworzenie struktur danych:

• elementy projektu przekształca się w odpowiednie zdania DDL (Data Definition Language), umieszczane w skryptach

• tworzy się schemat użytkownika-właściciela obiektów struktury

• uruchamia się skrypty tworzące strukturę

• tworzy się konta użytkowników i nadaje się im uprawnienia dostępu

• tworzy się synonimy

• wykonuje się kopię rezerwową (backup)

• wprowadza się dane (np. przez import)

• opracowanie i wdrożenie strategii wykonywania kopii rezerwowych

• opracowanie i uruchomienie aplikacji

• strojenie:

• aplikacji

• bazy danych

---