1 / 68

NORMALIZÁLÁS folyt.

NORMALIZÁLÁS folyt. Az ET 3NF-ben van, ha minden nemkulcs TT-a függ a kulcstól, a teljes kulcstól és csak a kulcstól. Azaz: nincs benne ismétlődés, részleges függés és tranzitív függés. A NORMALIZÁLÁS TERMÉSZETE. Automatizálás nem automatizálható, de támogatható segédeszközökkel

kayla
Download Presentation

NORMALIZÁLÁS folyt.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. NORMALIZÁLÁS folyt. Az ET 3NF-ben van,ha minden nemkulcs TT-a függ • a kulcstól, • a teljes kulcstól és • csak a kulcstól.

  2. Azaz: nincs benne • ismétlődés, • részleges függés és • tranzitív függés.

  3. A NORMALIZÁLÁS TERMÉSZETE • Automatizálás • nem automatizálható, de támogatható segédeszközökkel • egyértelműség: emberi feladat • Iterációk • több lépés a jó végeredményig

  4. ALTERNÁLÓ KULCS VEVŐ (Vevőkód, Vevőnév, Vevőcím) tfh. a Vevőnév is egyedi VEVŐ-1 (Vevőkód, Vevőcím) VEVŐ-2 (Vevőnév, Vevőcím) EZ MARHASÁG! Valódi alternáló kulcsokatnem vizsgálunk!

  5. MAGASABB NORMÁLFORMÁK • BCNF • 4NF • 5NF Elméleti szakemberek megoldásaigyakorlatilag nem létező problémákra

  6. SZEMANTIKUS NORMALIZÁLÁS A szerkezeteta jelenségek természetes viszonyait(vö. fogalmi szint)mérlegelve alakítjuk át,amelynek problémájáta gépies (matematikai) normalizálástárta föl.

  7. SZEMANTIKUS NORMALIZÁLÁS Nem relációkat kelllogikai szinten normalizálni,hanem a modellt kellfogalmi szinten optimalizálni!

  8. PÉLDÁK • Számla (kimenő) • Megrendelés • Casco (lineáris szerkezet) • Lakások (többféle kapcsolat)

  9. SZÁMLA (KIMENŐ)

  10. SZÁMLA (KIMENŐ)

  11. SZÁMLA (KIMENŐ)

  12. SZÁMLA (KIMENŐ) • VEVŐ / CIKK (N:M) • VEVŐ / SZÁMLA / CIKK(1:N+N:M) • VEVŐ / SZÁMLAFEJ / SZÁMLASORCIKK / SZÁMLASOR(1:N mind)

  13. CASCO (LINEÁRIS SZERK.) 1:1 kapcsolat ÉS NEM altípus KOCSI (Rendszám, …)CASCO (Cascoszám, …) Problémák vannak!

  14. 1. PROBLÉMA Nincs kapcsolat, pedig kellene

  15. 2. PROBLÉMA Kapcsolat VAN, pl.:KOCSI (Rendszám, Cascoszám, …)CASCO (Cascoszám, Rendszám, …) (Hmmm…)

  16. 3. PROBLÉMA KOCSI (Rendszám, Cascoszám, …)CASCO (Cascoszám, Rendszám, …) A Kocsitípus TT hová kerülne(formális normalizálás)? CIKLIKUS FÜGGÉS ESETE

  17. MEGOLDÁS • 1:1 • nem mindkét oldalról kötelező • alá-fölérendeltséget kell feltételezni:kiegészítő ET. (a kocsinak van casco-ja) KOCSI (Rendszám, Kocsitípus, …)CASCO (Cascoszám, Rendszám, …)

  18. LAKÁSOK • Egy lakásnak akárhány tulajdonosa lehet (1.) • Egy embernek akárhány lakásban lehet tulajdonrésze (1.) • Egy embernek egyetlen állandó lakcíme van egy időben (kiv.: hajléktalanok) (2.) • Egy embernek egyetlen tartózkodási helye lehet egy időben (3.)

  19. LAKÁSOK

  20. LAKÁSOK–SZEMÉLYEK 1. • Birtoklási viszony (N:M) • Felbontás:BIRTOKOL (Lakásszám+Személyi szám+Mettől, Szerzés jogcíme, Tulajdoni hányad, Meddig,Megszűnés jogcíme, …)

  21. LAKÁSOK–SZEMÉLYEK 2. • Állandó lakcím, egyszerre egy, idők folyamán több (N:M) • Felbontás:LAKCÍM (Lakásszám+Személyi szám+Mettől, Milyen minőségben, Meddig, …)

  22. LAKÁSOK–SZEMÉLYEK 3. • Tartózkodási hely, l. Állandó lakcím esete (lakcím=lakcím)

  23. SAJÁTOS SZERKEZETI TÉNYEZŐK

  24. MINŐSÉGI ADATMODELLEZÉS • valósághű tükörkép • korlátozott kezelő esetén is!!!

  25. KORLÁTOZOTT KEZELŐ • szerepnevek nem közönséges TT-k • többszörös inhomogén kapcsolat • visszamutató kapcsolat • családfa • egyedaltípus • …

  26. TÖBBSZÖRÖS INHOMOGÉN KAPCSOLAT …van két ET között, ha az egyike másik azonosítójának több szerepnevét tartalmazza CÍM (Címkód, …) SZEMÉLY-R (Személyazonosító, Címkód, Címkód, …) SZEMÉLY-J (Személyazonosító, Lakcímkód, Levelezési címkód, …)

  27. TÖBBSZÖRÖS INHOMOGÉN KAPCSOLAT CÍM (Címkód, …) SZEMÉLY (Személyazonosító, …) SZEMÉLY/CÍM (Személyazonosító + Címkód, Dátumtól, Dátumig)

  28. TÖBBSZÖRÖS INHOMOGÉN KAPCSOLAT 1. példa: M értéke mereven 2 (l. fentebb); 2. példa: M értéke akármennyi lehet, a kapcsolatnak saját jellemzői is vannak(l. filmek és alkotók).

  29. HOMOGÉN VISZONYOK Az ET visszamutató kapcsolatban áll önmagával, ha saját szerepneve FF tőle

  30. HOMOGÉN VISZONYOK SZEMÉLY-R (Személyazonosító, Személyazonosító) SZEMÉLY-1 (Személyazonosító, Házastárs-azonosító) (kötelezőség) SZEMÉLY-2 (Személyazonosító, Főnökazonosító) (kötelezőség)

  31. HOMOGÉN VISZONYOK Több expliciten kifejezhető tényt nem szabad impliciten egy tényezőben tükrözni

  32. HOMOGÉN VISZONYOK SZERZŐDŐ (Szerződőkód, …) SZERZŐDÉS-1 (Szerződésszám, …, Szerződőkód-1, Szerződőkód-2) A szerződést egy partner köti, de NÉHA házaspár is szerződik.

  33. HOMOGÉN VISZONYOK SZERZŐDŐ (Szerződőkód, …) SZERZŐDÉS-2 (Szerződésszám, …) SZERZŐDÉS/SZERZŐDŐ (Szerződés-szám+Szerződőkód) Azaz M:N kapcsolat (holnap a kapcsolat jellemzőire is szükség lesz)

  34. HOMOGÉN VISZONYOK SZERZŐDŐ (Szerződőkód, …) SZERZŐDÉS (Szerződésszám, …, Szerződőkód) HÁZASPÁROK (Szerződőkód-1 + Szerződőkód-2) A szerződő fél a házaspár, és nem két személy! (vö. darabjegyzék és eladás)

  35. UNÁRIS ET NYELV-1 (Nyelvkód, Nyelv) kölcsönös függés! NYELV-2 (Nyelv)

  36. SZÁRMAZTATOTT TT. • modellezni kell, • tárolni lehet (hatékonyság)

  37. SZÁRMAZTATOTT TT. • intenzionális származtatás • extenzionális származtatás

  38. INTENZIONÁLIS SZÁRM. • TT-okon alapul, pl.:Tételérték=Mennyiség*Ár • helye: a tényezőket tartalmazó ET-ok kulcsainak „legkisebb közös többszörösénél” • RENDELÉSTÉTEL (Rendelésszám+ Cikkszám, Mennyiség)

  39. EXTENZIONÁLIS SZÁRM. • EF-okon alapul, pl.:Rendelésérték=SUM(Tételérték) • helye: a tényezőket tartalmazó ET-ok kulcsainak „legnagyobb közös osztójánál” • RENDELÉS (Rendelésszám, ...)RENDELÉSTÉTEL (Rendelésszám+ Cikkszám, ...)

  40. KRITIKUS TERVEZÉSI TÉNYEZŐK

  41. FOGALOMALKOTÁS • Nevek • valósághű • érthető • magyarul (hejesirash!!!) • egyértelmű • minősítés(azonosítót nem, leírót mértékletesen) • egyeztetett

  42. FOGALOMALKOTÁS • Absztrakció Adott cégen belül minden fogalmat a teljes szervezet szintjén kell értelmezni • vö. „Az adatmodell: 1”

  43. kerülendő az implicit specializáció (partner–iskola) • A specializációnak és generalizációnak sosem a darabszám az alapja(személy, szervezet / partner)

  44. egy jelenség =egy fogalom =egy modellezési egység =egy név

  45. CSOPORTOK • csoportok és tagok: háló (N:M) • egy csoportnak legalább 2 tagja van • nem lehet ciklikus • problémás • implicit csoportok (alvázszám-típus) • Számlaszám:=Vevőkód+Sorszám • vektor

  46. AZONOSÍTÓK • sosem lehet üres/ismeretlen(részei sem)!!! • RENDELÉSTÉTEL • Rendelésszám+Cikkszám • Rendelésszám+Tételsorszám • Rendeléstétel azonosító

  47. KÓDOK • azonosító nem lehet kód, csak • nagyon egyszerű esetben • legvégső esetben • fogalmi egyneműség (egy TT-ba nem vonhatók össze eltérő tartalmak) (Hm...) • kódpozíciók szerepe (Grrrrr...)

  48. INDEXEK • a pontos fogalmi szerkezet NEM váltható ki fizikai szintű indexeléssel (vö. ismétlődő csoport)

More Related