Adatbázis rendszerek. Molnár Bence. Szerkesztette: Koppányi Zoltán

Adatbázis rendszerek Molnár Bence

Szerkesztette: Koppányi Zoltán

A tárgyról

A tárgyról —1

házi feladat

— http://abr.fmt.bme.hu — Molnár

Bence [email protected]

A tárgy célja — Az

adatbázisok elméletével kapcsolatos alapvető fogalmak megismertetése

— Az

adatbázisok használatának bemutatása mérnöki alkalmazásokban

— MS

Access alapjainak használatának elsajátítása

— Az

bemutatása,

ún. objektum relációs téradatbázisok alapjainak és használatának elsajátítása PostgreSQL + PostGIS eszközökkel

Tematika — Adatbázisok

elmélete

—

alapfogalmak

—

relációs algebra

—

adatbázis-tervezés

— Adatbázisok

gyakorlati alkalmazása

—

SQL

—

térinformatikai adatbázisok

Házi feladat — Adatbázis —

tervezés: alfanumerikus adatbázis (plusz pont jár, ha a mérnöki gyakorlatból vett példán alapul)

—

megvalósítás: a megtervezett adatbázis létrehozása, feltöltése, és lekérdezések MS Access segítségével

Házi feladat —

Online felület

—

3 feladatrész —

Projekt jellegű folytatva

megvalósítás,

egymás

feladatait

—

Az együttműködéshez fontosak a határidők, ezért a határidők szigorúan betartandóak

—

Kommunikáció az online felületen folytatható

—

Anonimitás

—

Egységesség

—

Visszakövethetőség

Miből tanulhattok?

Jeffrey D. Ullman - Jennifer Widom : Adatbázisrendszerek, Alapvetés, PANEM, 2008

Miből tanulhattok? —A

diasorokat folyamatosan (előadás után) feltöltöm a honlapra

— Segédlet

a házi feladatokhoz

— PostgreSQL: — PostGIS: — Google...

http://www.postgresql.org/

http://postgis.refractions.net/

Adatbázisok a mindennapokban

Adatbázisok a hétköznapokban — Hol

használjuk őket?

—

mindenhol...

—

vásárlás, utazás, telefonálás, internetezés, sportolás, stb...

— Jelentőségük —

Knight Capital Group (tőzsde, 2012)

—

...

Adatbázisok a hétköznapokban

2013

Adatbázisok a hétköznapokban A világ legnagyobb adatbázisai (2007) Helyezés Név

Cél

1

Max Planck Intézet

Tudományos kutatás

2

NERSC

Tudományos kutatás

3

AT&T

Távközlés

4

Google

Internetes keresés

5

Sprint

Távközlés

6

ChoicePoint

Kormányzati, közösségi és üzleti jellegű információk megosztása

7

YouTube

Videomegosztás

8

Amazon

Kiskereskedelem

9

CIA

Titkosszolgálat

10

USA Kongresszusi Könyvtár Könyvtári szolgáltatások

Adatbázisok az építőmérnöki gyakorlatban —

Folyóiratok, cikkek adatbázisai: —

ASCE: http://cedb.asce.org/

—

Szabványok (IEEE, ISO, EN, MSz, …)

—

Katalógusok

—

Szakági adatbázisok:

—

Talajtani: http://mta-taki.hu/hu/osztalyok/kornyezetinformatik ai-osztaly/terkepi-adatszolgaltatas http://www.geoshop.hu

—

kutatás

—

Táblázatkezelőktől az adatbázisokig

Hogyan néz ki egy táblázat? Név

Lakcím

Telefonszám

Holnap Péter

Budapest 999-9999

Gépészmérnök Szerszámgyártó Zrt.

Tóth István

Cegléd

Építőmérnök

Út kivitelező Nyrt.

Nagy Ferenc

Budapest 999-9954

Közgazdász

Elszámolok Kft.

Kiss Pista

Budapest 999-5864

Érettségi


999-9928

Végzettség

Munkahely

Hogyan nézz ki egy táblázat? Oszlop=Attribútum

Név

Lakcím

Holnap Péter

Telefonszá m

Végzettség

Munkahely

Budapest 999-9999

Gépészmérnök

Szerszámgyártó Zrt.

Tóth István

Cegléd

Építőmérnök


Nagy Ferenc

Budapest 999-9954

Közgazdász

Elszámolok Kft.

Kiss Pista

Budapest 999-5864

Érettségi


999-9928

Sor=Rekord

Cella=Mező

Mit könnyű benne csinálni? (azaz előnyök :) — Kitölteni — Oszlopot — Sort

törölni, hozzáadni

törölni, hozzáadni

— Származtatott

cellákat számítani

— Keresni,

bonyolult számításokat végezni, speciális adatok levezetni?

— Nagy

adathalmazokat kezelni?

Problémák a táblázatokkal — Nagyméretű —

sok oszlop

—

sok sor

— Nehézkes

tábla nehezen kezelhető

keresés a táblában

— Különböző

táblák összekapcsolása

— Konzisztencia — Speciális

keresések (lekérdezések)

Adatbázis? — Az

adatbázisok használata indokolt, ha:

—

nagy mennyiségű adatunk van,

—

az adatoknak sok attribútuma definiált,

—

fontos a konzisztencia,

—

inhomogén típusú adatok,

—

összetett lekérdezéseket végrehajtani.

—A

kívánunk

gyakorlatban nem csak nagy adattömegek esetén alkalmazzák.

Alapfogalmak

Alapfogalmak —

—

Adat: (adatbázisban tárolt) érték. —

statikus: kézi vagy automatikus beavatkozásig változatlan (pl. bankszámla-egyenleg).

—

önmagában nincs jelentése.

Információ: olyan adat, amely a feldolgozás során értelmet nyer. —

—

Dinamikus: a tárolt adatok függvényében és a feldolgozás, megjelenítés (képernyő/nyomtatott jelentés) hatására is változik/változhat.

Összefoglalva: az adat az, amit tárolunk, az információ pedig, amit kinyerünk (GIS – új adat levezetése).

Alapfogalmak —

Metaadat: adat az adatról. —

„A metaadat koncepció általában az elektronikusan archivált vagy megjelenített adatra vonatkozik és leírja az adat fájlok definícióját, struktúráját és kezelésének módját, hogy a rögzített és archivált adatok használatát megkönnyítse”.

—

Adatbázisok esetén pl.: az adatbázisban található összes tábla nevét, méretét és sorainak számát tartalmazó tábla.

Alapfogalmak —

Adatmodell: tulajdonképpen az adatok logikai szerkezetének a leírása

—

Az adatmodell a logikai adatbázis szerkezeti leírását foglalja magában, nevezetesen azonos jellemzőjű információk logikai modellezését a rajtuk végezhető logikai műveletek meghatározását tartalmazza. Az adatmodell tehát mindig szerkezeti és műveleti részből tevődik össze. Az adatmodell feladata, hogy a világban található dolgokról, individuumokról számítógéppel könnyen feldolgozható formálisan leírható adatok tárolásához megfelelő szerkezetet, keretet adjon, illetve ezek lekérdezhetőségét, visszakeresését is biztosítani tudja zárt matematikai alakban. (Wikipédia)

—

Logikai modell: az adatmodell alapján a felhasznált adatok rendszerét és kapcsolatait írja le.

Adatmodellek — Hierarchikus — Hálós — Relációs — Objektum

orientált

Adatbázis vs. Adatbázis kezelő — Adatbázis

(AB, vagy Database, DB): az adatok és azok rendszere. —

németül adatbank: Datenbank

— Adatbázis

kezelő rendszer (ABKR vagy Database Management System, DBMS): az adatok manipulálást, tárolását, létrehozását, stb... végző programok.

— Gyakorlatban

az adatbázisokat ABKR-rel hozzuk létre. Az egyes ABKR-ek bizonyos adatmodelleket támogatnak, így az ABKR meghatározza az adatbázis adatmodelljét is.

Példák —

Adatbázisok: világ legnagyobb adatbázisai dia

— Adatbázis

kezelő rendszerek:

—

MS Access, SQL Server (Microsoft)

—

PostgreSQL (Open Source, közösségi)

—

MySQL (GPL, kereskedelmi, Oracle)

—

Oracle (kereskedelmi, Oracle)

—

CouchDB (Open Source, Apache)

—

SQLite (Open Source, Richard Hipp)

Adatbázis szintjei - fizikai

A fizikai szinten az adatok tényleges tárolása és elérése történik hagyományosan a háttértáron (merevlemezen).

Adatbázis szintjei - fogalmi

A fogalmi (logikai) szinten írjuk le a az adatok típusát, kapcsolódási módját, stb..., melyeket az adatmodell határoz meg. Vagyis az adatmodell segítségével írjuk le az adatbázis fogalmi modelljét (értsd: ami a táblák tulajdonságai, oszlopnév, típusok, kapcsolatok, stb...).

Adatbázis szintjei - nézet

A megalkotott adatmodellen keresztül az adatokat különböző módon tudjuk megjeleníteni; ezek a nézetek. A nézetek megválasztásának a módját a konkrét alkalmazás dönti el ill. az igények specifikálják.

Adatbázis!

„No widely accepted exact definition exists for DBMS” (Wikipedia)

Adatbázisok története

Adatbázisok története — Mikortól? — 1960-as

évek eleje (első „hivatalos” említés 1962, Oxford szótár: data-base)

— Az

adatbázisok történetét a hozzájuk kapcsolódó adatmodellekkel mutatjuk be.

Korai adatbázismodellek — hierarchikus

modell

Korai adatbázismodellek — hálós

adatmodell

Relációs adatmodell — 1969

Edgar Codd (1980-)

— rugalmas, — széles

könnyen bővíthető

körben elterjedt

— áttekinthető —a

kapcsolatok nem definiáltak a modellben

— matematikailag

jól definiált (relációs algebra), halmazelméletből levezetett

Objektum orientált adatmodell —A

gyakorlati adatbázis kezelő rendszerekben (ABKR) az adatok tárolására félig, vagy ritkán alkalmazott paradigma (nem elég hatékony – tárolás, keresés)

—A

programozási gyakorlatban terjedt el

NoSQL adatbázisok —

—

„Not only SQL” —

napjainkban indultak hódító útjukra

—

eltérő tárolási módszerek

—

nem SQL alapú lekérdezések

Példák: —

dokumentum adatbázisok: félig strukturált adatok tárolására, a web (2.0) inspirálta;

—

gráf adatbázisok.

Gráf adatbázisok

CouchDB — „Apache

CouchDB has started. Time to relax.”

— dokumentum

alapú

— web-es

környezetben alkalmazott — curl http://127.0.0.1:5984/ —{

"couchdb": "Welcome", "version":"1.1.0" }

Relációs adatmodell alapfogalmak — Szerkezeti

fogalmak:

—

tábla (kapcsolat/reláció realizálása),

—

sor (rekord),

—

tulajdonság/jellemző/oszlop (mező),

—

speciális mezők (pl. összetett, számított, többértékű).

—

mezőtulajdonságok (NOT NULL, DEFAULT)

Relációs adatmodell alapfogalmak —

Értékekkel kapcsolatos fogalmak:

—

számok (smallint, int, bigint, float, double, …), szöveg/karakterlánc (varchar(X), text),

—

logikai,

—

NULL: nem 0, nem szóköz (' '), nem üres karakterlánc (''), pl.: név előtagok nyilvántartása,

—

speciális típusok: bináris, geometria, egyedi.

—

Összefoglalás — Adatbázisok

a mindennapokban

— Táblázatkezelők

és adatbázisok

— Alapfogalmak —

információ, adat, metaadat, adatmodell

—

adatbázis

—

adatbázis kezelő

— Adatbázisok

története

Forrás —

Wikipedia —

http://hu.wikipedia.org/wiki/Adatb%C3%A1zis

—

http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database

—

http://en.wikipedia.org/wiki/Database

—

http://guide.couchdb.org

—

J. D. Ullman – J. Widom: Adatbázisrendszerek

—

M. J. Hernandez: Adatbázis-tervezés

—

Gajdos Sándor: Adatbázisok

—

Dominich Sándor: Adatbáziskezelő rendszerek

—

http://www.bigonehost.com

Relációs algebra általában A relációs algebra néhány tulajdonsága: —

Matematikailag jól definiált —

Halmazelméletből építkezik

—

Bevezethető az Armstrong axiómákon keresztül

— Gyakorlati

—

jelentősége:

—

RDBMSek lekérdező nyelvének alapja

—

Adatbázis tervezés

Didaktikai jelentősége: sokkal könnyebb lesz megérteni az SQL nyelvet

Ismétlés Oszlop=Attribútum

Név

Lakcím

Holnap Péter

Telefonszá m

Végzettség

Munkahely

Budapest 999-9999

Gépészmérnök

Szerszámgyártó Zrt.

Tóth István

Cegléd

Építőmérnök


Nagy Ferenc

Budapest 999-9954

Közgazdász

Elszámolok Kft.

Kiss Pista

Budapest 999-5864

Érettségi


999-9928

Sor=Rekord

Cella=Mező vagy Komponens

Relációs séma

Relációs séma Adott a következő táblázat: Jegyek reláció Azonosító

Név

Jegy

1

Kiss Pista

3

2

Nagy Péter

4

3

Varga Ferenc

5

4

Kiss Pista

1

Reláció sémája: Jegyek(Azonosító, Név, Jegy) Miért nevezzük relációnak? Kétdimenziós táblázatos adathalmaz

Relációs séma - elnevezések A táblázat a reláció egy előfordulása! Jegyek reláció Azonosító Név 1 Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 Varga Ferenc 4 Kiss Pista

Reláció sémája: Jegyek(Azonosító, Név, Jegy) Reláció neve

Attribútumok, együtt attribútumok halmaza

Jegy 3 4 5 1

Relációs séma - tulajdonságok —

A reláció és előfordulásának tulajdonságai —

Az attribútumok (oszlopok) sorrendje nem számít, tetszőlegesen felcserélhetőek (műveletek esetén számít az attribútumok sorrendje)

—

A rekordok sorrendje felcserélhetőek

—

Egy attribútumhoz, és egy adott sorhoz egy és csak egy komponens tartozhat

—

A mi esetünkben megengedjük, hogy egy adott sor ugyanazon attribútum értékekkel többször is előforduljon (halmaz vs. multihalmaz)

nem

számít,

tetszőlegesen

Néhány séma példa — Idom(Azonosító,

Elnevezés, Keresztmetszet, Inercia, Ár)

— Gömb(Azonosító, — Közút(Azonosító,

X, Y, Z, R) Elnevezés, Rendűség)

— Földrészlet(Azonosító,

Helyrajziszám, Tulajdonos, Terület, AK_érték)

— Adjunk

meg hozzájuk előfordulásokat (azaz készítsünk hozzá táblázatot)

Attribútumok típusa

Attribútumok típusa — Az

attribútumok esetén meghatározhatjuk, hogy azok milyen halmazból vehetnek fel értékeket, azaz megadhatjuk azok típusát

— Egyszerű —

típusok (példák):

Szám

Egész — Valós — Szöveg —

—

Logikai

—

Számláló

Attribútumok típusa — Összetett

típusok (példák):

—

Maszk: 000-000-000, XXXXX

—

Vonallánc, gömb, geometriai elemek

—

Binary Large Object (BLOB)

Kép, MP3, stb... — Ezeket beépíthetjük a relációs leírásába: Jegyek(Azonosító : Számláló, Név : Szöveg, Jegy: Egész szám) —

séma

Attribútum típus választás —

—

—

Tárhely igény —

Mint a papírlapon: a megfelelő hely szükséges

leghosszabb

értéknek

—

Értékek készlet számossága (1-9, a-z, a-Z...)

Műveleti lehetőségek —

Matematikai műveletek

—

Sorba rendezés

—

Azonosság – különbözőség vizsgálat (redundancia)

Hivatkozások —

Kódolás – fix választási lehetőségek esetén

—

Más halmaz attribútumaira

További példák — Idom(Azonosító

: Számláló, Elnevezés: Szöveg, Keresztmetszet : Valós, Inercia : Valós, Ár : Egész)

— Gömb(ID

: Számláló, X : Valós, Valós, Z : Valós, R : Valós)

— Közút(Azonosító,

Y

:

Elnevezés, Rendűség)

— Földrészlet(Azonosító,

Helyrajziszám, Tulajdonos, Terület, AK_érték)

— Az

utolsó két séma esetén is adjuk meg az attribútumok típusát!

— Több

fajta jó megoldás is létezhet!

Kulcs, szuperkulcs

Szuperkulcs — Szuperkulcs:

azon attribútumok halmaza, mely egyértelműen meghatároz egy rekordot

Név Szemig Kiss Pista 123

Kor 18

Kiss Pista 124

18

SzK2=SzK1 U {{kor}, {kor, név}}

SzK1={{szemig}, {szemig, név}, {szemig, kor}, {szemig, név, kor}} Név Szemig Kiss Pista 123 Kiss Pista 124

Kor 18 19

Kulcs — Kulcs:

a szuperkulcsok közül a minimális

Név

Szemig

Életkor

Kiss Pista

123

18

Kiss Pista

124

18

K2={{szemig}, {életkor}}

K1={{szemig}}

Név

Szemig

Életkor

Kiss Pista

123

18

Kiss Pista

124

19

Kulcs – még egy példa Név

Szemig Tantárgy

Jegy

Kiss Pista Kiss Pista Kiss Pista

123 123 124

5 5 5

Matek Biosz Matek

SzK={{szemig, tantárgy}, {név, szemig, tantárgy}, …} K={szemig, tantárgy} Összetett kulcs

Kulcsok a relációs sémában — Eddig

a szuperkulcs vizsgálatát egy vagy esetén vizsgáltuk.

illetve a kulcs több előfordulás

— De

ezt elő is írhatjuk, így biztosítjuk, hogy egy adott attribútumra a kulcs tulajdonság mindig igaz legyen!

— Ezt

a következő relációs sémában

módon

jelölhetjük

Jegyek(Azonosító, Név, Jegy)

a

További példák — Idom(Elnevezés:Szöveg,

Keresztmetszet : Valós, Ár : Egész)

Valós,

Inercia

:

— Gömb(X

: Valós, Y : Valós, Z : Valós, R : Valós)

— Közút(Elnevezés,

Rendűség)

— Földrészlet(Helyrajziszám,

Terület, AK_érték)

— Az

Tulajdonos,

utolsó két séma esetén határozza meg a szuperkulcs és kulcs halmazokat!

— Miért

nincs azonosító?

Műveletek

Műveletek két változós halmaz műveletekhez a következőeknek kell teljesülni mindkét (R, és S) relációra

—A

—

Az R és S relációknak ugyanazt attribútumhalmazt kell tárolnia

az

—

Az attribútumokat rendezni kell úgy, hogy az R i-ik oszlopa megegyezzen S i-ik oszlopával

Halmazművelet 1 - Unió — Jele:

S∪R

Név

Jegy

Kiss Pista

2

Nagy Péter 3 Vál Péter

5

Nagy Ákos

3

U

Név

Jegy

Kiss Lajos

2

Nagy Lajos 3

=

Név

Jegy

Kiss Pista

2


5

Nagy Ákos

3

Kiss Lajos

2

Nagy Lajos 3

Halmazművelet 2 - Metszet — Jele:

S∩R

Név

Jegy

Kiss Pista

2


5

Nagy Ákos

3

Név

Jegy

Kiss Pista

2

S ∩R \

=

Nagy Lajos 3 Név

Jegy

Kiss Pista

2

Halmazművelet 3 - Különbség — Jele:

S\R

Név

Jegy

Kiss Pista

2


5

Nagy Ákos

3

\

Név

Jegy

Kiss Pista

2

Nagy Lajos 3 Név

= Jegy


5

Nagy Ákos

3

Vetítés (Projekció) — Jele:

π név (

π név , jegy(

π attr1 , attr2 , ... (S ) Név

Jegy

Kiss Pista

2

Név

)=

Nagy Péter 3

Kiss Pista Nagy Péter

Vál Péter

5

Vál Péter

Nagy Ákos

3

Nagy Ákos

Név

Jegy Jelenlét

Név

Jegy

Kiss Pista

2

14

Kiss Pista

2

Nagy Péter 3

14

Nagy Péter

3

Vál Péter

5

13

Vál Péter

5

Nagy Ákos

3

10

Nagy Ákos

3

)=

Kiválasztás (Szelekció) — Jele:

σ attr1 R value R attr2 R value R ... (S )

R∈('=' ,' <' ,' >' ,'≠' ,'≤' ,'≥' ,'∧' ,'∨')

σ jegy=3

(

Név

Jegy

Kiss Pista

2

Név

) = Nagy Péter


5

Kiss Pista

3

σ jegy>1∧ jelenlét >10 (

Kiss Pista

Név

Jegy Jelenlét

Kiss Pista

1

14

Nagy Péter 3

14

Vál Péter

5

13

Nagy Ákos

3

10

Jegy 3 3

) = Táblán

Descartes-szorzat — Jele:

A×B

Név

Jegy

Kiss Pista

2

Nagy Péter 3

Név

Jelenlét

Kiss Pista

10

A×B

Nagy Péter 14

=

A.Név

Jegy

B.Név

Jelenlét

Kiss Pista

2

Kiss Pista

10

Kiss Pista

2

Nagy Péter 14

Nagy Péter 3

Kiss Pista

10

Nagy Péter 3

Nagy Péter 14

Természetes összekapcsolás — Jele:

A

B

Név

Jegy

Név

Jelenlét

Kiss Pista

2

Kiss Pista

10

Nagy Péter 3

Nagy Péter 14

=

Nagy Lajos 5

Név

Jegy

Jelenlét

Kiss Pista

2

10

Nagy Péter 3

14

Kizárólag akkor alkalmazható, ha az összekapcsolás azonos mezőnevek segítségével történik

Théta összekapcsolás — Jele:

A

B

attr1 R attr2 R ...

R∈('=' ,'<' ,' >' ,'≠' ,'≤' ,'≥' ,'∧' ,'∨') Név

Jegy

Kiss Pista

2

Név

Jelenlét

Kiss Pista

10

A . Név= B . Név∧ Jelenlét >10 Nagy Péter 14

Nagy Péter 3

=

Nagy Lajos 5 Név

Jegy

Nagy Péter 3

Jelenlét 14

Mivel a Descartes szorzat műveletéből indul ki, az összekapcsolás mezőneveinek egyenlőségét is feltételül kell szabni

Példa 1 S Név

Jegy

Jelenlét

Kiss Pista

3

8

Kiss István 2

14

Nagy Irán

5

10

Nagy Péter 1

14

— Adjuk

meg relációs algebrai műveletekkel, azon hallgatók neveit, akik átmentek a tárgyból.

π név (σ jegy >1∧ jelenlét >10 (S ))

Példa 2 A Nev

Tantargy

Kiss Pista

Matek

50

8

Kiss Pista

Rajz

60

14

Nagy Iván

Statika

45

10

15

14

Nagy Péter Matek

Pontszam

Jelenlet

B Nev

Evfolyam

Kiss Pista

1

C Tantárgy

MinPont

Kiss István 2

Matek

40

Nagy Iván

Rajz

60

Statika

50

1

Nagy Péter 1

Példa 2 1) Adjuk meg, azon hallgatókat, akik Rajzra járnak! 2) Adjuk meg az elsős hallgatók neveit! 3) Adjuk meg azon tárgyakat, amelyek teljesítéséhez több mint 45 pont kell! 4) Adjuk meg azon hallgatókat, és évfolyamukat, akik Matekra járnak! 5) Adjuk meg, hogy mely hallgatóknak milyen tantárgyuk sikerült! 6) Adjuk meg, hogy az elsős hallgatóknak milyen tantárgyak sikerültek!

Példa 2 1) π nev (σ Tantargy=' Rajz ' ( A)) 2) π nev (σ Evfolyam=1 ( B)) 3) π tantargy (σ MinPont >45 (C )) 4) π nev , evfolyam (σ A . Tantargy=' Matek ' ( B) 5) π nev , tantárgy ( A 6)

A)

C ) A. PontSzam>C . MinPont∧A . Tantargy=C .Tantargy

π nev , tantargy (σ Evfolyam=1 ( B)

(A

A. PontSzam>C . MinPont∧ A.Tantargy=C .Tantargy

Szintaktika!!!

C ))

Szintaktika —

A szelekciónál, természetes összekapcsolásnál, amennyiben több attribútumra végzünk lekérdezést, azokat AND/OR jellel válasszuk el egymástól! A projekció által megjelenítendő oszlopneveket viszont elegendő vesszővel elválasztani!

—

Amennyiben valamilyen szöveges értékre végzünk szűrést, vagy Théta összekapcsolást, a szöveges érték kerüljön idézőjelbe.

—

Amennyiben a lekérdezésben több tábla is szerepel, a mezőnevek előtt jelenjen meg a tartalmazó tábla neve (tablanev.mezonev).

—

Ha összekapcsolásnál különböző nevűek a kapcsolat alapjául szolgáló oszlopok nevei, akkor Théta összekapcsolást kell használni

—

Théta összekapcsolás esetén a feltételek közt szerepelnie kell az összekapcsolás alapját jelentő két mező egyenlőségének.

Adatbázis tervezés

Mit tudunk eddig! —

Tábla = Reláció

—

Tábla definíció = Relációs séma

—

Oszlop = Attribútum

—

Sor = Rekord

—

Kulcs, és szerepe

—

Végeztünk lekérdezéseket relációs algebrában

—

Összekapcsoltunk összekapcsolás)

—

Adatbázisok kezelése, létrehozása során megadhatunk (előírhatunk) kapcsolatokat a táblák között

relációkat

(természetes,

théta

Ismétlés - Adatbázis szintjei

A fogalmi (logikai) szinten írjuk le a az adatok típusát, kapcsolódási módját, stb..., melyeket az adatmodell határoz meg. Vagyis az adatmodell segítségével írjuk le az adatbázis fogalmi modelljét (értsd: ami a táblák tulajdonságai, oszlopnév, típusok, kapcsolatok, stb...). Itt történik az adatbázis tervezés!

Tervezés A tervezés mindig olyan jövőre irányuló cselekvés, amely valamilyen szempont szerint kívánatosnak tartott jövőbeni állapot felvázolását, valamint az elérését lehetővé tevő út és feltételek meghatározását jelenti. A tervezés során mindig több lehetőség közül kell választani, így a tervezés sajátos döntésnek fogható fel. — A tervezés időben megelőzi a cselekvést, azaz a döntés nem vonja maga után az azonnali végrehajtást. — A tervezési problémák nem bonthatók szét, egymástól jól elkülöníthető, egymástól független részekre. — Ebből következően a tervezés egységes döntési folyamat, amely a döntések egymásra épülő sorozatként fogható fel.

—

Tervezés — Mivel

a tervezés a jövőbe mutat, ezért a megfelelő döntéshez ismerünk kéne a jövőt!

— Ez

viszont nyilvánvalóan nem ismert!

— Mit

tehetünk? Mivel igazolunk egy-egy döntést?

— Vagy

korábbi ismereteinkre támaszkodunk: saját tapasztalataink, mások tapasztalatai → szabványok, előírások, tervezési minták, stb...

— Mérnöki

tervezés során a természettudományokhoz fordulunk: matematika, fizika, statisztika, stb..., mely során absztrakciókat alkalmazunk!

Absztrakció — Ahhoz

hogy a bonyolult világ leírható legyen egyszerűsítjük azt, absztraháljuk.

Világ

Absztrakció 1.

Föld

Geoid

Talaj

Diszkrét modell

Szerkezet Valóság

Absztrakció 2.

Ellipszis

Kontinuum

VEM modell Tábla

Absztrakció 3.

Gömb Szerkesztés Szerkesztési szabályok

10010011

Absztrakció —E

folyamat során dolgok (tárgyak, fogalmak) egy összességét tekintve elvonatkoztatunk azon tulajdonságoktól, melyek a vizsgálat szempontjából lényegtelenek, és csak bizonyos kiemelt tulajdonságokat veszünk figyelembe.

— Három

legfontosabb absztrakció:

—

Dolog (objektum, tárgyak, fogalmak)

—

Tulajdonság

—

Viszony

Világ → Tábla —

Tehát van a probléma amit meg akarok oldani!

—

Szeretném tárolni a kölcsönzött könyveket a könyvtárból.

—

Szeretném nyomon követni a kiadásaimat egy hónapban.

—

Szeretném tárolni a katalógusban lévő termékek adatait.

—

Szeretném tudni, mikor milyen munkát végeztem.

—

Szeretném tudni mekkora egy híd lehajlása egy adott időpontban egy adott helyen.

—

Ehhez egy táblázatot (táblázatokat) készítek. Jó de hogyan?

—

Azt az absztrakciós folyamatot ahogyan a valóságos világot táblára leképezzük adatmodellezésnek hívjuk az adatbázis tervezés során!

Relációs adatbázis tervezés egy lehetséges folyamata — Célok,

követelmények összeírása (követelmény specifikáció)

— Egyed-kapcsolat — Relációs

(E/K) diagram

adatbázis séma

Adat modellezés

— Megvalósítás — Adatfeltöltés — Finomítás,

Valóság

tesztelés

E/K diagram

Relációs adatbázis séma Megvalósítás

Követelmény specifikáció

Követelmény specifikáció —A

feladat pontos megfogalmazása

—

Egyrészről a megrendelői, felhasználói igények

—

másrészről a technika által adott lehetőségek figyelembevételével érdemes a feladatot kitűzni

—

Célok megértése, megfogalmazása: milyen űrlap, milyen jelentések kellenek, milyen kérdésekre kell választ adnia az adatbázisnak

—

Mi az input (bemenő adatok), mi az output (funkcionális kérdések)?

—

Módszertanok kiválasztása

—

Többnyire szükséges az alkalmazandó eszközök kiválasztása is már ezen a szinten (milyen eszközöket fogok használni?)

A példa — Feladat:

Kiépítésre kerül egy olyan monitoring rendszer, mely egy híd lehajlásait figyeli, és az adatokat adatbázisba tölti.

— Célok:

Amennyiben valamilyen előre meghatározott határértéket túl lép a lehajlás a rendszernek figyelmeztetnie kell. Ezen kívül az értékek kerüljenek eltárolásra korábbi elemzés céljára.

A példa — Input —

A szenzoroktól érkező jelek, már a tényleges értékekkel

—

Határállapotok szakértők által meghatározva

—

A határállapotokat osztályokba lehet sorolni, és a figyelmeztető jelzés ennek megfelelő

— Output —

Jelentés az épp aktuális állapotról

—

Figyelmeztető jelzés

—

Múltbeli események visszakeresése

E/K diagram

Egyed-kapcsolat diagram — Egyed-kapcsolat

E/R)

— Absztrakt

diagram (Entity-Relationship,

leírás, így is kezeljük

— Részei: —

Egyed: Valami, amit modellezek, a valós világ egy körülhatárolt része

—

Tulajdonság (Attribútum): Az egyedre vonatkozó valamilyen adat, információ

—

Kapcsolat: Az egyedek közötti viszonyok

Egyed — Egyed

Híd

Szenzor

Mérések

Tulajdonság, attribútum — Tulajdonság,

attribútum

—

Egyszerű

—

Összetett attribútum: a tulajdonság további attribútumokra bontható. Név

Érték

Kereszt Vezeték — Többértékű attribútum: halmaz, vagy lista Nem

Tulajdonság — Tulajdonság

Név

ID

Híd

Szenzor Hely

ID Mérések Érték

Típus

HatárÉr. Osztály

Érték

Kapcsolatok (1:1) — Kapcsolatok:

leírása. —

az egyedek közötti viszony

Egy-egy kapcsolat (1:1): Egy nyak csak egy fejet tarthat, és fordítva egy fejet egy nyak tart

Nyak

Tart

Fej

Kapcsolatok (1:N) — Kapcsolatok:

leírása. —


Egy-több kapcsolat (1:N): Egy apának több fia lehet, de egy fiúnak csak egy apja

Apa

Rokon

Fiú

Kapcsolatok (N:M) — Kapcsolatok:

leírása. —


Több-több kapcsolat (N:M): Egy személy több ingatlannal is rendelkezhet, és egy ingatlant több személy is birtokolhat

Személy

Birtokol

Ingatlan

Többágú kapcsolat — Több

ágú kapcsolat: A hallgatók több vizsgaalkalmakat vehetnek fel egy kurzus esetén. Helyettesíthető kétágú kapcsolatokkal. Vizsgaalkalom

Hallgató

Felvesz

Kurzus

Kapcsolatok és attribútumaik Név Híd

Mióta? Tartalmaz

ID

Mikor?

Típus

Szenzor Hely

Végez Mérések

Érték

ID

HatárÉr. Osztály

Érték

Mivel rajzolhatom meg? — Microsoft

PowerPoint

— LibreOffice — yEd — Dia

Impress

(Ajánlott, Palette → Entity Relationship)

Relációs adatbázis séma

Relációs adatbázis séma — Relációs

séma: Tábla(ID: Felsoroló, Név: Szöveg, Kor: Szám)

— Relációs

adatbázis séma: Tábla ID: Felsoroló Név: Szöveg Kor: Szám ...

Kiindulás az E/K diagramból Név Híd

Mióta? Tartalmaz

ID

Mikor?

Típus

Szenzor Hely

Végez Mérések

Érték

ID

HatárÉr. Osztály

Érték

Attribútumok leképezése ID

Lakcím

Személy Név Kereszt

Vezeték

Személy ID: Felsoroló Lakcím: Szöveg KeresztNév:Szöveg VezetékNév:Szöveg


Típus

Szenzor Hely

Szenzor ID: Felsoroló Típus: Szöveg Hely: Pont(X,Y) Osztály: Szöveg HatárEr.: Valós

HatárÉr. Osztály

Érték

Többszörös tárolás

Attribútumok leképezése Szenzor ID

Típus

ID: Felsoroló Típus: Szöveg Hely: Pont(X,Y) NHatárÉr.: Egész (IK)

Szenzor Hely HatárÉr. Osztály

Érték

Határérték

1 Osztály: Fels. Érték: Valós Kapcsolat multiplicitása


Típus

Hely

HatárÉr

1

Bélyeg

P(0,0)

1

2

Bélyeg

O(0,100)

1

3

Gyorsulás

P(100,0)

2

Osztály

Érték

1

100

2

200

3

300

Szenzor ID: Felsoroló Típus: Szöveg Hely: Pont(X,Y) NHatárÉr.: Egész (IK)

Határérték

1 Osztály: Fels. Érték: Valós

Kapcsolatok leképezése (1:1) — 1:1

kapcsolat leképezése ID

Férfi Név Házastárs

Mikortól?

ID Nő Név

Házastársak ID: Felsoroló FérjNév:Szöveg FeleségNév:Szöveg Időpont: Dátum



ID: Felsoroló 1 Név: Szöveg

Személy Név Birtokol Mikortól?

Szem.Ig. Szám

Személyek

1

Szem.Ig. Szám: Szöveg Birtokol

1 1 Szám:Szöveg (IK) SzemélyID:Szám (IK) Időpont: Dátum



Férfi Név Házastárs

1

Személyek ID: Felsoroló Név: Szöveg Házastársak

Mikortól?

ID Nő Név

1 FérjID:Szám (IK) 1 FeleségID:Szám (IK) Időpont: Dátum



Személyek Név Házastárs Mikortól?

1

Személyek

ID: Felsoroló Név: Szöveg 1 HázastársId: Szám

A házasságkötés időpontja ez esetben nehezen kezelhető

Kapcsolatok leképezése (1:N) — 1:N


Személy Név Birtokol

Mikortól?

Rsz. Autó Típus

Személy

ID: Felsoroló 1 Név:Szöveg

Autó Rsz: Szöveg Típus:Szöveg N TulajID: Szám (IK) Mikortól?: Dátum

Kapcsolatok leképezése (1:N) — 1:N


1


N Autó Típus

ID: Felsoroló Név:Szöveg

Birtokol

1 Mikortól? Rsz.

Személy

1

ID: Felsoroló SzemélyID: Szám (IK) Rsz:Szöveg (IK) Mikortól? : Dátum

Autó Rsz: Szöveg Típus:Szöveg

Kapcsolatok leképezése (N:M) — N:M


1


Mikortól?

ID: Felsoroló N SzemélyID: Szám (IK) Hrsz:Szöveg (IK) N Mikortól? : Dátum

1 Terület

ID: Felsoroló Név:Szöveg

Birtokol

Hrsz.

Ingatlan

Személy

Ingatlan Hrsz: Szöveg Terület:Szám

A példa ID 1 2 3 4

Érték 10 11 15 10

Mérés Időpont 2009.02.10 09:10:01 2009.02.10 09:10:03 2009.02.10 09:10:06 2009.02.10 09:10:01

SzenzorID 1 1 1 2

Szenzor ID

Típus

Hely

HídID

TelepítésIdő

HatárÉr.

1

Bélyeg

P(100,100)

Megyeri

2009.01.10

1

2

Gyorsulás

P(0,0)

Megyeri

2009.01.10

2

Híd ID Megyeri

Határérték Osztály 1 2

Érték 13 15

A példa Mérés ID: Felsoroló Érték: Valós Időpont: Dátum+Idő N SzenzorID: Szám

Híd Név: Szöveg

1

1

Szenzor

ID: Felsoroló Típus: Szöveg N Hely: Pont(X,Y) HídID:Szöveg (IK) TelepítésIdő:Dátum N HatárÉr.: Egész (IK)

Határérték 1 Osztály: Felsoroló Érték: Valós

Köszönöm a figyelmet! Adatbázis rendszerek

Adatbázis rendszerek. Molnár Bence. Szerkesztette: Koppányi Zoltán

Recommend Documents