Relacyjne Bazy Danych

1. Relacyjne Bazy Danych WykładI

2. Literatura • Lech Banachowski: Bazy danych - projektowanie aplikacji, Akademicka OficynaWydawnicza PLJ, 1998 • Dariusz Boratyn: MS Access, • Paul Beynon-Davies: Systemy baz danych, WNT, 1998

3. Baza danych • pojęcie sięgające wieków • Informacja, dane – pewien zasób • ludzie od zawsze próbują gromadzić informację i wnioskować na jej podstawie • komputery – tylko ułatwiają przetwarzanie informacji

4. Dane są takim samym zasobem firmy jak każdy inny (np. pracownicy, materiały, urządzenia) i wymagającym, tak samo jak one, zarządzania. • Informacjato dane razem z ich semantyką - znaczeniem dla firmy. • Zarządzanie danymi jest realizowane poprzez system informacyjny obsługujący zapotrzebowania na informacje dla pewnego fragmentu rzeczywistości w firmie. • Baza danych stała się standardową metodą wprowadzenia struktury do procesu zarządzania danymi. • Baza danych jest częścią systemu informacyjnego firmy.

5. Informacja ma wartość gdy jest: • dokładna (nie za dużo, ani nie za mało) • dostępna gdy mamy „zły” sposób poszukiwania informacji możemy nie być wstanie jej odszukać • może nam zabraknąć np. „życia” • komputer tu nic nie pomoże

6. Baza danych • metoda strukturalizacji zarządzania informacją • dotyczy fragmentu rzeczywistości i stanowi kolekcję danych • część systemu informacyjnego • aplikacja bazy danych (oprogramowanie) • system informatyczny (sprzęt)

7. Linia lotnicza D B E A C F

8. Inne złożone Bazy danych • Bankowe ochrona danych • Satelitarne tryliardy danych

9. Bazy danych • Wszechobecność informacji: od serwisów działających na przeglądarkach internetowych, po aplikacje naukowe. • Zbiory danych o coraz większej różnorodności i wielkości: biblioteki elektroniczne, multimedialne bazy danych, interaktywne video, projekty badania genomu człowieka, projekt obserwacji Ziemi (NASA). • Przy konstrukcji systemów baz danych wykorzystuje się większość działów informatyki:  systemy operacyjne, teorię informatyki, sztuczną inteligencję, logikę, języki programowania, multimedia, inżynierię oprogramowania. • Obszar systemów baz danych reprezentuje jeden z największych i najbardziej aktywnych segmentów rynku.

10. Cechy bazy danych • trwałość (aplikacja powinna działać przez długi okres czasu – dane przechowywane „latami”) • zgodność z rzeczywistością zmiana rzeczywistości musi być uwzględniona w bazie danych

11. Tytuł: Tytuł: Tytuł: Potop Pan Tadeusz Quo Vadis Autor: Autor: Autor: H.Sienkiewicz H.Sienkiewicz A.Mickiewicz ISBN: ISBN: ISBN: ....... ....... ....... POLE REKORD BIBLIOTEKA

12. Ujęcie projektowe Dane przechowywane w tabeli:

13. W bazie danych, musimy • kontrolować redundancję (powtarzanie się danych) • jeden fakt powinien być reprezentowany na jeden sposób • problem dostępności i dokładności poszukiwanych danych (czas dostępu oraz nadmiar danych)

14. Problem jednej tabeli

15. Problem jednej tabeli

16. Autor Książka Wydawnictwo tytuł nazwa imię ISBN adres nazwisko opis adres rok wyd ... ... Relacyjna Baza Danych

17. Relacyjna Baza Danych Książka Autor

18. Dane osobowe imię Hobby nazwisko nazwa ...... opis ..... Przedmiot nazwa Oceny opis ocena opis Uczeń

19. Relacyjny model danych - Edgar Codd(1970) W terminologii matematycznej - baza danych jest zbiorem relacji. W matematyce definiuje się relację jako podzbiór iloczynu kartezjańskiego zbiorów wartości. Reprezentacją relacji jest dwuwymiarowa tabela złożona z kolumn i wierszy.

20. Założenia: • Liczba kolumn jest z góry ustalona. • Z każdą kolumną jest związana jej nazwa oraz dziedzina, określająca zbiór wartości, jakie mogą wystąpić w kolumnie. • Na przecięciu wiersza i kolumny znajduje się pojedyncza (atomowa) wartość należąca do dziedziny kolumny. • Wiersz reprezentuje jeden rekord informacji np. osobę. • W modelu relacyjnym abstrahujemy od kolejności wierszy (rekordów) i kolumn (pól w rekordzie).

21. IdWykładowcy   Imię        Nazwisko       Tytuł            237 Jan Kowalski Doktor 3245 Maciej Jankowski Docent 8976 Artur Malinowski Profesor Tabela wykładowców

22. NazwaPrzedmiotu Kod      IdWykładowcy      Bazy danych BDA 1237 Projektowanie systemów informacyjnych  PSI 3245 Technologie internetowe TIN 3245 Programowanie obiektowe POB 8976 Systemy decyzyjne SDE 1237 Tabela przedmiotów

23. Znaczenie IdWykładowcy w tabeli Przedmiotów:  • Jego wartość nie opisuje cechy wykładu.  • Reprezentuje związek danego przedmiotu z wykładowcą, o którym informacja znajduje się w innej tabeli i tylko korzystając z identyfikatora możemy rozpoznać w innej tabeli wiersz właściwego wykładowcy i odczytać o nim informacje.  • Istotne jest więc, aby identyfikator ten jednoznacznie określał danego wykładowcę - w modelu relacyjnym nie ma innej możliwości identyfikacji wiersza tylko poprzez wartości kolumn, które jednoznacznie identyfikują wiersz.

24. Klucz główny i jednoznaczny • Dla każdej tabeli musi być określony jednoznaczny identyfikator nazywany kluczem głównym - jedna lub więcej kolumn, w których wartości jednoznacznie identyfikują cały wiersz. • Klucz jednoznaczny (nazywany też kluczem alternatywnym lub w skrócie kluczem) ma tę samą własność co klucz główny przy czym klucz główny jest tylko jeden, kluczy jednoznacznych w tabeli może być więcej niż jeden. • W tabeli Przedmioty kluczem głównym jest KodPrzedmiotu, kluczem alternatywnym jest NazwaPrzedmiotu. • W tabeli Wykładowcy kluczem głównym jest IdWykładowcy. Nazwisko nie musi być kluczem! Każda tabela musi mieć dokładnie jeden klucz główny.

25. Klucz obcy • Klucz obcy jest to jedna lub więcej kolumn, których wartości występują jako wartości ustalonego klucza głównego lub jednoznacznego w tej lub innej tabeli i są interpretowane jako wskaźniki do wierszy w tej drugiej tabeli. • W tabeli Przedmioty kluczem obcym jest IdWykładowcy, którego wartości pochodzą z kolumny IdWykładowcy w tabeli Wykładowcy.Na przykład, wartość 1237 występująca w wierszu przedmiotu "Bazy danych" tabeli Przedmioty stanowi odwołanie do wiersza w tabeli Wykładowcy, w którym są zapisane informacje o wykładowcy o nazwisku "Kowalski": "Przedmiot Bazy danych jest wykładany przez Jana Kowalskiego" Każda tabela może mieć więcej niż jeden klucz obcy.

26. NULL – "brak wartości" • Dziedziny kolumn są rozszerzane o specjalny obiekt Null - oznaczający brak wartości –  • chwilowy bądź  • wynikający z istoty rzeczy (coś innego niż napis pusty czy zero).  • Wszystkie porównania i operacje na danych, w których argumentem jest Null dają w wyniku Null (również Null=Null).  • Jest to więc w efekcie trzecia wartość logiczna obok True i False. 

27. OR      AND      True    True    False     False     Null     Null     True True True True True False True Null False False True False False False Null False Null Null True Null Null False Null Null Operator alternatywy OR Operator koniunkcji AND

28. NOT  True  False  Null  False True Null Operator negacji NOT Wartość wyrażenia logicznego jest prawdziwa na przykład dla alternatywy, której jeden argument ma wartość true a drugi ma wartość nieokreśloną NULL. Predykaty Is Null oraz Is Not Null • Pozwalają stwierdzić, czy dana wartość jest Null czy nie: • "X Is Null" = True gdy, X jest Null • "X Is Null" = False gdy, X nie jest Null • "X=Null" = Null dla wszystkich X Wartością wyrażenia "(Null=Null)  Is Null" jest True tzn. wyrażenie jest prawdziwe.

29. Więzy spójności danych - warunki poprawności danych w tabelach • Dla pojedynczych wartości w wierszu np. 0<Wiek<140 • Dla kilku wartości w wierszu np. • Data_urodzenia<Data_zatrudnienia • Więzy klucza głównego, więzy klucza jednoznacznego. • Więzy NOT NULL. • Więzy referencyjne (więzy spójności referencyjnej): wartość klucza obcego może być albo Null albo musi występować jako wartość powiązanego z nim klucza głównego (lub jednoznacznego). • Bardziej skomplikowane reguły wymagające zastosowania bardziej skomplikowanego języka np.       Suma wszystkich zarobków pracowników działu X = Fundusz płac działu X

30. NazwaPrzedmiotu      Wykładowca     Bazy danych Kowalski Projektowanie systemów informacyjnych    Jankowski Technologie internetowe Jankowski Programowanie obiektowe Malinowski Systemy decyzyjne Kowalski Perspektywa (view)- wirtualna tabela, którą posługują się użytkownicy Przedmioty-Wykładowcy:

31. Zawartość zwykłej perspektywy jest na życzenie wyliczana przez system ze źródłowych tabel. Nie jest na stałe zapisywana w bazie danych. W pewnych sytuacjach wygodniej jest zapisać zawartość perspektywy w bazie danych a następnie korzystać z jej „materializacji”. Taki specjalny rodzaj perspektywy nosi nazwę perspektywy zmaterializowanej. Indeks  jest to dodatkowa struktura danych umożliwiająca szybki dostęp do wierszy tabeli na podstawie wartości w określonej kolumnie lub kolumnach np. indeks zbudowany na kolumnie Nazwisko umożliwia szybkie wyszukiwanie danych wykładowcy w oparciu o jego nazwisko. Przypomina indeks (skorowidz) w książce.

32. Poziomy relacyjnej bazy danych • Poziom użytkowy – widoki na dane i programy, którymi posługuje się użytkownik.  • Poziom logiczny (koncepcyjny) – zbiór tabel, perspektyw i indeksów. • Poziom fizyczny – zbiór plików z danymi i z indeksami. Przy czym perspektywy  definiuje się na poziomie logicznym a używa się na poziomie użytkowym; indeksy definiuje się na poziomie logicznym a używa się na poziomie fizycznym. Jeśli chodzi o tabele to definiuje się na poziomie logicznym a używa się zarówno na poziomie użytkowym jak i fizycznym.

33. Korzystanie z poszczególnych poziomów odbywa się do pewnego stopnia w sposób niezależny. Na przykład, można zmieniać położenie danych na dysku i ich zapis bez potrzeby zmiany struktury logicznej tabel; można zmieniać tabele bez konieczności zmiany programów aplikacyjnych - o ile programy aplikacyjne są oparte na perspektywach a nie tabelach. W pierwszym przypadku mamy do czynienia z tak zwaną niezależnością fizyczną danych, w drugim z niezależnością logiczną danych.

34. Katalog (słownik danych), metadane jest to zbiór tabel i perspektyw opisujących schemat bazy danych to jest definicje wszystkich jej obiektów (na każdym z trzech poziomów bazy danych). Istotne jest użycie relacyjnego modelu danych w tym celu. Zatem metadane są zapisywane i przetwarzane w taki sam sposób jak zwykłe dane.

35. Architektura klient-serwer Aplikacje bazodanowe składają się zwykle z co najmniej dwóch części:  • strony klienta - na stacji roboczej użytkownika,  • strony serwera – na komputerze zawierającym serwer bazy danych czyli bazę danych wraz z jej systemem zarządzania (SZBD).

36. Funkcje aplikacji po stronie serwera bazy danych • Przechowywanie i organizacja dostępu do danych. • Wykonywanie instrukcji języka baz danych (jest to język o nazwie SQL omawiany w wykładzie 9). • Sprawowanie kontroli nad spójnością danych. • Zarządzanie zasobami bazy danych w tym kontami użytkowników. Funkcje aplikacji po stronie klienta • Kontakt z użytkownikiem (interfejs użytkownika). • Wyjaśnianie użytkownikowi stanu obliczeń w tym błędów i sytuacji wyjątkowych. • Przyjmowanie od niego zleceń na operacje, wykonywanie tych zleceń lub przesyłanie ich w postaci instrukcji języka SQL do serwera bazy danych.

37. Historia baz danych • 1961– Integrated Data Store IDS (Charles Bachman, General Electric) - pierwszy SZBD, początek sieciowego modelu danych. • 1965-70 – Information Management System IMS (IBM) – hierarchiczny model danych. • 1970 – Edgar Codd, IBM – relacyjny model danych. • 1971 – CODASYL, standard sieciowego modelu danych. • 1976 – Peter Chen – model związków encji (ERD, ERM), brak standardu do tej pory. • Początek lat siedemdziesiątych - w laboratorium badawczym IBM w San Jose powstał prototyp języka SQL o nazwie Sequel. • 1973 - pierwszy system zarządzania relacyjną bazą danych (System R w firmie IBM). • 1979 - firma Relational Software (później Oracle) wprowadziła na rynek pierwszą komercyjną wersję systemu zarządzania relacyjną bazą danych.

38. 1987 pierwszy standard języka SQL (ISO), • Kolejne wersje standardu ANSI/ISO: 1989, 1992 SQL2, 1999 SQL:1999 – model obiektowo-relacyjny, trwają prace nad następnymi standardami SQL3 i SQL4. • Lata osiemdziesiąte – badania nad dedukcyjnymi i obiektowymi bazami danych. • 1997 - Standard obiektowych baz danych ODMG 2.0. • Lata dziewięćdziesiąte – rozszerzenie baz danych o nowe aspekty: architektury wielowarstwowe, rozproszenie, równoległość, Internet, hurtownie danych, OLAP, multimedia, bazy dokumentów w tym XML, GIS (Geographical Information Systems), ERP (Enterprise Resource Planning) oraz MRP (Management Resource Planning) - pakiety takie jak SAP, Baan, Oracle, PeopleSoft, Siebel, CRM (Client Relationship Management).

39. Posługiwanie się bazą danych • wyszukiwanie danych • modyfikacja (aktualizacja) danych • dopisywanie danych • usuwanie danych

40. Wyszukiwanie danych • filtr – doraźnie • kwerenda – trwale