Marketingová komunikace. 1. a 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vM3bPH)

1. a 2. soustředění

Mgr. Pavel Vávra [email protected] http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm

Co nás čeká… I. Úvod do teorie DB systémů II. Vývoj a perspektivy, DB systémy v marketingovém prostředí III. Relační databáze IV. Vlastní práce v databázovém nástroji V. Databáze jako informační zdroj pro manažera 

Pohodlný život a lehko získané požitky ani nepřinášejí tělu prospěch, jak potvrdí každý učitel tělocviku, ani nevštípí duši nějaké hodnotné vědomosti. Naproti tomu vytrvalá námaha nás připraví k ušlechtilým a dobrým činům, jak tvrdí mudrci. - Sókratés -

Literatura Teorie  Palovská H.: Databáze, http://nb.vse.cz/~palovska/uds/  Pokorný J.: Databázové systémy a

jejich použití v informačních systémech akademia, 1992

MS Access a databáze Northwind  Palovská H.: Databáze jako informační zdroj pro uživatele, Praha, Vysoká škola ekonomická, 2004 Dostupné z WWW:

http://nb.vse.cz/~palovska/uzida/skripta.zip  knihovna VŠFS

Pro experty:  Jeffrey D. Ullman and Jennifer Widom: A First Course in Database Systems, Prentice Hall, 1997 (Kniha má přidělenu WWW stránku se slidy, cvičeními a dalšími infromacemi ke kurzu: http://wwwdb.stanford.edu/~ullman/fcdb.html)

MS Access (obecný pohled):  Písek S., Databáze v Accessu v rekordním čase, Praha: Grada Publishing, 2003. ISBN 80-247-05729. MS Access (2007 – nová verze):  Kruczek A., Microsoft Office Access 2007 : podrobná uživatelská příručka, Brno : Computer Press, 2007. ISBN 978-80-251-1608-1.

Poděkování za cenné zdroje informací RNDr. Heleně Palovské, Ph.D.

Podmínky úspěšného ukončení předmětu  Vytvoření databáze dle návrhu

(při cvičení na soustředění)  vypracování zadaných úloh

(samostudium)  Dotazy k organizaci? Kontakt v ISu: [email protected]

Co nás čeká: 1. soustředění 28.12.2009 14:00 – 15:30

 Úvod do teorie databázové systémů  Historie a vývoj DB systémů  Architektury DB systémů  Databázové modely  Relační databázový model  Perspektivy, další typy databázových systémů  Využití DB systémů v marketingovém prostředí

 Úvod do prostředí nástroje MS Access

Co nás čeká: 2. soustředění 28.12.2009 15:45 – 17:15  Relační databáze  Návrh datové základny  E-R diagram, převod do relačního schématu

 Normalizace databázového schématu  Úvod do jazyka SQL  Vytvoření vlastní MS Access databáze dle zpracovaného návrhu  Vytváření dotazů v MS Access  Seznámení se s MS Access databází Northwind  Samostatné cvičení  dotazy v databázi Northwind

Úvod do teorie databázových systémů Historie Architektura Modely

Cílem  Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a

principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro manažerské rozhodování a strategické řízení.

Informace vs. znalosti Pro rozhodování a strategické řízení potřebujeme:  Znalosti  Vzdělání  Zkušenosti  Informace  Data  Informovat = podporovat rozhodování a řízení, závislé na

znalostech ve vztahu ke konkrétnímu rozhodovacímu postupu – výjimky v datech se ignorují.

Informační systém  Informace - strategickým zdrojem pro fungování

systémů.  Informační systémy - založeny na datech.  Podnikové procesy - propojeny s funkcemi informačního systému.  Informačním systémem - organizace údajů vhodná pro systémové zpracování dat  Zpracování dat - ?

Informační systém  Informace - strategickým zdrojem pro fungování

systémů.  Informační systémy - založeny na datech.  Podnikové procesy - propojeny s funkcemi informačního systému.  Informačním systémem - organizace údajů vhodná pro systémové zpracování dat  Zpracování dat - sběr, uložení a uchování, zpracování, vyhledávání a vydávání informací o nich, to vše pro účely rozhodování

Databázový systém ?

Databázový systém  „Systém“ pro ukládání dat a jejich následné zpracování  Data + vztahy

 Účelně členěno

Historický vývoj DB systémů  Manuální zpracování dat  kartotéky  sčítání lidu v USA (1880), 36 otázek, 7 let, 500 úředníků (65 mil.)  Strojové  Děrnoštítkové stroje  Počítačové  Vynález transistoru  systémy pro hromadné zpracování dat.

Papírové kartotéky – nedávná historie

http://www.ustrcr.cz

Dnes?  Multimediální databáze

Dnes?  Multimediální databáze  Opravdu?

Počítačové zpracování dat  Historie – agendové zpracování

(ad-hoc naprogramované úlohy)  Problémy  Nároky na zpracovatele  Redundance  Integrita  Dosažitelnost  Izolovanost  Současný sdílený přístup  Ochrana proti zneužití

 Řešení?

Počítačové zpracování dat  Oddělení programu na  zpracování dat a …  dat samotných

=> databázové zpracování

dat

Logický a fyzický pohled na strukturu dat  Tříúrovňová architektura (ANSI/SPARC) - 70. léta, snaha o

standardizaci. Základ konceptuálního modelování.

Databázový systém  DBS = SŘBD + data + technické prostředky  SŘBD - systém řízení báze dat  spravuje datovou základnu  Datová základna  velké množství persistentních (trvale dostupných)  spolehlivých a …  … sdílených dat  Cílem: odstínění uživatele (aplikace) od technických detailů

Služby SŘBD  sdílení dat, paralelní přístup  nezávislost aplikací na fyzickém uložení dat

 jazyk přístupu k datům  ochrana před neoprávněným přístupem a poruchami  kontrola konzistence dat  integritní omezení  transakce  velké objemy dat

Další přínosy zavedení SŘBD 1. Vznik důmyslných architektur DB systémů 2. Vznik různých modelů SŘBD 3. Vznik standardů pro DB jazyky

Další přínosy zavedení SŘBD  Vznik důmyslných architektur DB systémů při snaze zaručit:  Dosažitelnost  Neizolovanost dat přímo do programů  Současný sdílený přístup  Systém ochrany proti zneužití  Transakce  Distribuované transakce  Vznik různých modelů SŘBD, k zajištění:  Redundance  Integrita  Vznik standardů pro jazyky na:  Manipulace s daty  řízení přístupu (ochrany proti zneužití)  automatizace úloh

1. Architektury DB systémů A) Architektura typu „mainframe“

1. Architektury DB systémů B) Architektura typu „PC file server

1. Architektury DB systémů C) Architektura „klient/server“ (dvouvrstvá)

1. Architektury DB systémů D) Architektura „vrstvená“ (vícevrstvá)

1. Architektury DB systémů E) Distribuovaný databázový systém

2. Modely SŘBD  Popisuje uspořádání dat v SŘBD a vztahy mezi nimi

 1960 – 1970 – hierarchický, síťový  1970 - 1980 – relační  1990 -> objektový, objektově-relační

2. Modely SŘBD - hierarchický  Data jsou organizována do stromové struktury. Každý

záznam představuje uzel ve stromové struktuře, vzájemný vztah mezi záznamy je typu rodič/potomek. ODDĚLENÍ číslo oddělení, jméno oddělení, vedoucí MÍSTNOST číslo místnosti, počet židlí

ZAMĚSTNANEC číslo zam., jméno zam., dat. nar., vzdělání,…

FUNKČNÍ HISTORIE datum, funkce

DĚTI jméno dítěte, datum narození

2. Modely SŘBD - hierarchický  Konkrétní struktura dat pak může vypadat takto:

2. Modely SŘBD - hierarchický  Použití hierarchického modelu je vhodné tam, kde i

zájmová realita má hierarchickou strukturu.  Nevýhody modelu:  v některých případech nepřirozená organizace dat  složité operace vkládání a rušení záznamů  duplicity

2. Modely SŘBD - síťový  Zobecněný hierarchický zaměstnává FAKULTA

jméno_fak, adresa ZAMĚSTNANEC

vychovává STUDENT

ZÁPIS

přednáší

č_st, …

PŘEDNÁŠKA

si_zapsal

č_zam, …

č_před,č_st, známka je_zapsána

č_před, název

2. Modely SŘBD - síťový  Zobecněný hierarchický

 Nevýhody modelu:  obtížná změna jeho struktury  duplicity MFF,Ke Karlovu 3, Praha 2

B65,...

J45,...

…

T32,...

A81,...

2. Modely SŘBD - relační  1970 – Edgar Fred Codd (později IBM)  Relační - model vychází z matematického pojmu

relace  Mnoho implementací – dnes s úpravami základem pro většinu komerčních SŘBD  Později, po rozvoji objektových modelů objektověrelační

2. Modely SŘBD - relační Operace relační algebry

sjednocení průnik rozdíl kartézský součin projekce (restrikce) selekce (join) spojení

R S R S R–S R S R [Ai, Aj, … ,Ak] R (podmínka) R (podmínka spojení) S

2. Modely SŘBD - objektový  Díky rozmach objektově orientovaných

programovacích jazyků  Objekt vs. třída, dědění  Nejen data, ale i metody  Objekty – mohou být složité  Výhoda – snadná práce pro programátory  Nevýhoda – nesnadná práce pro uživatele

2. Modely SŘBD – objektověrelační Dnes nejpoužívanější model  Rozšířené standardní relační databáze  Rozšířené o některé objektové rysy  Řízení chování dat v reakci na jejich změny  Triggery

 uložené procedury

 nové datové typy  pohled na řádky tabulek jako na objekty

2. Modely SŘBD – objektověrelační  Rozšíření nabídky datových typů  BLOB – velké binární datové objekty (obrázky, audio, video, technická data)  Dlouhé texty – CLOB (XML)  Časová razítka  Časové intervaly  Logické odkazy  Možnost uživatelsky definovaných typů => obrovský

prostor pro kustomizaci  Doplňující balíky – možnost dokoupení dalších objektových a datových typů

3. Databázové jazyky  Centrální popis dat  Formalizovaný popis přístupu k datům

 Uživatel <-> SŘBD  Závislý na  Modelu SŘBD (hierarchický, síťový, relační, objektový)  Samotné implementaci SŘBD  Dotazovací jazyky (např.)  Relační: SQL (Structured Query Language)  Objektový: OQL (Object query language)

3. Databázové jazyky Příklady  SQL: SELECT isbn FROM kniha, výtisk WHERE kniha.id = výtisk.kniha_id AND výtisk.rok_vydání > 2008  (Co je výsledkem?)  OQL:

SELECT STRUCT(Pracovník: Z.Jméno, Dítě: D.Jméno, ŠkolaDítěte: D.Navštěvuje.Název, AdresaŠkolyDítěte: D.Navštěvuje.Adresa) FROM Z IN Zaměstnanec, D IN Z.Děti WHERE Z.Plat<15000 (Výsledkem dotazu je multi-množina struktur)

Relační databázový model

Relační model Struktura  Struktura je dána jednoduchou tabulkou. Tabulka se skládá z řádků a sloupců.  Sloupce – datové typy  Relace - vztah mezi dvěma tabulkami. Pomocí relací můžeme vyjádřit vztah mezi entitami.

Relační model – datové typy  Datové typy  Text  Měna  Malé celé číslo  Text zvolené maximální délky  Číslo se zvolenou přesností  Datum  Logické ano/ne  atd. (závislé na konkrétní implementaci SŘBD)

Relační model – relace Relace  Obecně vztah mezi množinami entit:  Vztah 1:1 – X "je vedoucím katedry„ Y  (vedoucím katedry může být právě jedna osoba, vést lze pouze jednu katedru)  Vztah 1:M – X1, X2, …, Xn "je členem katedry„ Y  (za předpokladu, že každý vyučující může být členem právě jedné katedry, katedra obsahuje více vyučujících)  Vztah M:N – X1, X2, …, Xn „učí předmět“ Y1, Y2, …, Yn  (učitel může učit více předmětů, předmět může vyučovat více učitelů)

Relační model – vztahy Další typy vztahů  Unární  1:1, 1:M, M:N

 N-ární  Vztahy mezi více entitami stejného typu  Např.: učitelé učí předměty ve třídách, vztahy   

učitel a předmět (M:N) učitel a třída (M:N) Předmět a třída (M:N)

=> vztah tří entit: učí (učitel, předmět, třída)

Relační model – integrita Integrita  Entitní  Jednoznačnost – unikátní klíč záznamů v tabulce

 Doménová  každá hodnota v daném sloupci má vyžadovaný typ  Referenční  cizí klíče (foreign key) – integrita záznamů ve více tabulkách  pouze jedním směrem – dceřiná tabulka

Relační model – návrh Životní cyklus návrhu databáze (datové základny)  1. Zadání  2. Sběr požadavků  3. Analýza – pochopení požadavků, vyjasnění -- 4. Návrh -- 5. Implementace návrhu  6. Testování, předání do provozu -- 7. Rutinní provoz

Relační (objektově-relační) DB systémy  Oracle  MS SQL Server

 Sybase  PostgreSQL  IBM DB2 …

Perspektivy Další typy databázových systémů

Další typy databázových systémů Perspektivy  Multimediální databáze  XML databáze  XML formát?  Fulltextové databáze

 Fuzzy dotazování  Prostorová data  Temporární databáze, verzování

Využití databázových systémů v marketingovém prostředí

Postavení systému řízení báze dat  Informační systémy bez databáze?  Marketingové informační systémy bez databáze?

Marketingové informační systém  Marketingový informační systém

(marketing information system) zahrnuje:  Lidi  Zařízení  postupy zajišťující shromažďování  třídění, analyzování, vyhodnocování  včasnou distribuci potřebných a přesných informací pro

pracovníky, kteří činí marketingová rozhodnutí.

Marketingové informační systémy  orientace na systematický proces poskytování

informací potřebných pro účinné řízení marketingové strategie  Úkolem:  vhodná aplikace výzkumných metodologií  využití existujících zdrojů dat  zpracování informací => pro strategická rozhodování

Marketingové informační systémy  Podpora plánování, optimalizace a realizace kampaní  Integrace s CRM – komunikační kanály

 Customer profiling – každý zákazník je jedinečný –

profilová databáze  Cílený marketingový obsah založený na metadatech v internetových službách

Marketingové informační systémy  Databázový marketing  Datové sklady (data warehouse)

 Analytické nástroje – demografická a obchodní

charakteristika zákazníka  Data mining  predikce vývoje do budoucnosti  Analýza asociací – analýza nákupního koše spotřebitele

Databázové systémy v prostředí firmy

Pokročilé DB uživatelské nástroje  Správa a analýza transakčních dat  Business Intelligence

 Reporting  transakční data  DWH  Analytické BI nástroje  Databázové systémy pro osobní použití (MS Access)

MS Access – jak k datům?

MS Access – jak k datům?

MS Access – jak k datům? 3. Možnost Samostatná izolovaná databáze pouze na disku PC  Osobní použití  Použijeme pro účely výuky

MS Access – úvod Seznámení s prostředím DB nástroje MS Access  Použijte databázi Northwind - stáhněte ji prohlížečem z adresy http://vavra.webzdarma.cz/download/nw_reduced.mdb

 vytvořte kopii souboru na disk do složky

R:\MK_UDS_D, pojmenujte ji podle vzoru UČO.mdb (např. 10123.mdb)  Databázi otevřete

MS Access - prostředí  Tabulky  Dotazy  Formuláře  Sestavy  Stránky  Makra

 Moduly  Skupiny  Zástupci

MS Access - prostředí  Nástroje  Relace  Správa databáze  Možnosti

Přestávka  … děkuji za pozornost

Co nás čeká v 2. soustředění 28.12.2009 15:45 – 17:15  Relační databáze  Návrh datové základny  E-R diagram, převod do relačního schématu

 Normalizace databázového schématu  Úvod do jazyka SQL  Vytvoření vlastní MS Access databáze dle zpracovaného návrhu  Vytváření dotazů v MS Access  Seznámení se s MS Access databází Northwind  Samostatné cvičení  dotazy v databázi Northwind

Návrh datové základny relační databáze

E-R diagram

Relační databáze - připomenutí  Data jsou organizována do tabulek  jeden záznam = jeden řádek nějaké tabulky  Sloupce tabulky tvoří pole/položky záznamů  Položky jsou atomické  nejsou složeny z částí, které by nesly nějaký význam (ve světě aplikace)  Není v nich více údajů

Relační databáze  Čtyři základní operace 1. Výběr záznamů 2. Přidávání nových záznamů 3. Změna stávajících záznamů 4. Mazání záznamů Záznamy vkládány do tabulek, mezi záznamy se vytvářejí vazby pomocí cizích klíčů

Relační databáze  Atomické položky

Relační databáze  Triggery  Uložené procedury

 Použit jazyk SQL

Relační model – návrh Životní cyklus návrhu databáze (datové základny)  1. Zadání  2. Sběr požadavků  3. Analýza – pochopení požadavků, vyjasnění -- 4. Návrh – konceptuální model -- 5. Implementace návrhu  6. Testování, předání do provozu -- 7. Rutinní provoz

Relační model – návrh 4. Návrh - Identifikace entit - Zjištění vlastností entit - Identifikace vztahů mezi entitami

Výstupem: Konceptuální model E-R diagram (Entity Relationship)

Relační model – návrh Příklad: učitel(é) vyučuj(e/í) předmět(y)

a) Identifikace entit Entity: učitel, předmět


b) Zjištění vlastností Učitel: Učo, jméno, příjmení Předmět: kód, název


c) Identifikace vztahů mezi entitami Učitel vyučuje Předmět (učitel ale nutně nemusí vyučovat každý předmět – čárkovaně)


c) Identifikace vztahů mezi entitami Předmět je vyučován Učitelem (Předmět musí mít alespoň jednoho učitele – plná čára)


c) Identifikace vztahů mezi entitami Předmět může být vyučován i více učiteli Učitel může vyučovat i více předmětů => vztah N:M

Relační model – návrh 5. Implementace návrhu Převod konceptuálního schématu do relačního schéma: 1. Odvozené atributy 2. Absorpce/separace typů entit 3. Identifikace (klíče) 4. Pro každý typ entity tabulku 5. Vztahy 1:1 do samotné tabulky 6. Vztahy N:M do samotné tabulky (složený klíč) 7. Vztahy 1:N do cizích klíčů 8. Vícehodnotové atributy – umělý entitní typ a stejně jako 1:N 9. Složené atributy – rozdělení do sloupců (někdy nový entitní typ) 10. Integritní omezení – převod do SQL (triggery apod.) tzv. postup „shora dolů“

Relační model – návrh 5. Implementace návrhu Převod konceptuálního schématu do relačního schéma:  Viz 3 a 4  



Tabulka Učitel, primární klíč učo Tabulka Předmět, primární klíč kód

Viz 6 

Vztah N:M => tabulka Učitel_Předmět

Relační model – návrh - příklad

Relační model – návrh Proč konceptuální model?  Srozumitelný a věcně správný model, na jehož základě bude databáze navržena  srozumitelný, přehledný  vše podstatné  věcně správný

 Společný základ pro chápání objektů aplikace

uživateli, analytikem, správcem databáze i programátory  Dokumentace

Relační model – normalizace  Pokud jsou data v tabulkách uložena, tak, že nesplňují

požadavky tzv. normálních forem => nenormalizované tabulky  Normalizace – proces odstraňování nedostatků (redundance,

nemožnost správné aktualizace dat apod.) = změna relačního schématu databáze  tzv. postup „zdola nahoru“  Běžně uváděno 5 normálních forem

(v praxi většinou tabulky v třetí normální formě)

Relační model – normalizace  1. Každý atribut obsahuje pouze atomické hodnoty  2. Každý neklíčový atribut je plně závislý na primárním

klíči  3. Všechny neklíčové atributy musí být vzájemně nezávislé  4. Tabulka popisuje pouze příčinnou souvislost mezi klíčem a atributy  5. Relaci již není možno bezztrátově rozložit

Relační model – 1. normální forma  1. NF = Každý atribut obsahuje pouze atomické

hodnoty pouze výslovným zopakováním požadavku relačního databázového modelu, že atributy jsou atomické Jinak je tabulka v „nulté“ normální formě.

Relační model – 1. normální forma  1. NF = Každý atribut obsahuje pouze

atomické hodnoty

Relační model – 2. normální forma  2. NF = 1. NF + každý neklíčový atribut je plně závislý na

primárním klíči Tzn. data závisí na celém klíči (ne jen na jeho části) Jméno (klíč)

Škola (klíč)

WWW školy

Funkce

Fakulta

Jan Novák

VŠE

www.vse.cz

Rektor

FI

Jan Novák

VŠFS

www.vsfs.cz

Učitel

KME

Problém: www adresa školy je závislá pouze na části složeného klíče (jen Škola, ne Jméno + Škola) Řešení: rozpad na dvě tabulky: Učitel a Škola

Relační model – 3. normální forma  3. NF = 2. NF + Všechny neklíčové atributy musí být vzájemně

nezávislé Tzn. neklíčová data jsou závislá jen na klíči a ne mezi sebou = není žádná funkční závislost mimo klíč Učo (primární klíč)

Jméno

Zařazení

Škola

WWW školy

1

Jan Novák

Učitel

VŠE

www.vse.cz

2

Jan Novák

Rektor

VŠFS

www.vsfs.cz

Problém: neklíčové atributy Škola a WWW školy jsou mezi sebou závislé Řešení: rozpad na dvě tabulky: Učitel a Škola

Relační model –normální formy  Další NF jen pro případné zájemce  Viz skripta RNDr. Heleny Palovské, Ph.D.  Popř. WWW

Úvod do jazyka SQL Structured Query Language

SQL jazyk  4 základní operace relační databáze které to jsou?

SQL jazyk  4 základní operace relační databáze  Výběr záznamů  Přidávání nových záznamů  Změna stávajících záznamů

 Mazání záznamů

SQL jazyk  4 základní operace relační databáze  Výběr záznamů - SELECT  Přidávání nových záznamů  Změna stávajících záznamů


SQL jazyk  4 základní operace relační databáze  Výběr záznamů - SELECT  Přidávání nových záznamů - INSERT  Změna stávajících záznamů


SQL jazyk  4 základní operace relační databáze  Výběr záznamů - SELECT  Přidávání nových záznamů - INSERT  Změna stávajících záznamů - UPDATE


SQL jazyk  4 základní operace relační databáze  Výběr záznamů - SELECT  Přidávání nových záznamů - INSERT  Změna stávajících záznamů - UPDATE

 Mazání záznamů - DELETE

SQL jazyk Konstrukce příkazu pro výběru záznamů SELECT seznam polí FROM seznam tabulek WHERE podmínky

Vyber Jméno z tabulky Učitel, kde Jméno je Novák SELECT Jméno FROM Učitel WHERE Jméno=‘Novák’






Vyber Jméno z tabulky Učitel, kde Jméno je Novák SELECT Jméno FROM Učitel WHERE Jméno=‘Novák’ SELECT Učo FROM Učitel WHERE NOT Jméno=‘Novák’ SELECT Jméno, Příjmení FROM Učitel WHERE Učo>1000 SELECT U.Jméno, U.Příjmení FROM Učitel U, Škola S WHERE S.Učo_Učitele=U.Učo AND NOT S.Funkce=‘Rektor’

SQL jazyk Dobrá zpráva  DB nástroje mají často nástroj pro vizuální sestavování dotazů Špatná zpráva  Může vést k zavádějícím výsledkům, pokud použito nesprávně

Vytvoření vlastní MS Access databáze dle zpracovaného návrhu

MS Access – vlastní DB  Vytvoření vlastní MS Access databáze dle zpracovaného návrhu

MS Access – vlastní DB  Konceptuální schéma

Relační schéma:  Tabulka Učitel, primární klíč učo  Tabulka Předmět, primární klíč kód  Vztah N:M => tabulka Učitel_Předmět

Tabulka Učitel

Tabulka Předmět

Tabulka Učitel_předmět  Složený klíč

MS Access – relace

MS Access – referenční integrita

Analytická dokumentace

Analytická dokumentace

Analytická dokumentace  Výsledkem:

automaticky generovaná sestava



Jednoduchý dotaz  Nový jednoduchý dotaz (návrhové zobrazení)

 Přidání tabulky Učitel  Jak by vypadal SQL SELECT?

SQL  Jak by vypadal SQL SELECT? SELECT Učitel.Učo, Učitel.Jméno, Učitel.Příjmení FROM Učitel WHERE Učitel.Jméno="Jan" OR Učitel.Jméno="Pavel";

Dotaz přes více tabulek  Nový dotaz

(návrhové zobrazení)  Přidání všech tří tabulek

Dotaz přes více tabulek  Výběr polí  Kód, Název z tabulky Předmět  Učo, Jméno z tabulky Učitel

Dotaz přes více tabulek  Spuštění uloženého dotazu

Vytvoření formuláře  Průvodce formulářem

Vytvoření formuláře  Návrh formuláře

Seznámení s databází Northwind

Northwind – E-R diagram

Northwind – relační schéma

Northwind – procvičení dotazů  Názvy sloupců vs. Výrazy

(např. dotaz „Mezisoučty objednávek“)  Tvůrce výrazů  Kritéria  Sestavení kritérií – tvůrce výrazů  Souhrny (Seskupit vs. Výraz)

(také viz dotaz „Mezisoučty objednávek“)  Jedinečné hodnoty (vlastnost dotazu)

Tvůrce výrazů

Tvůrce výrazů  Možnost použití vestavěných funkcí Mezisoučet: Sum(CCur([JednotkováCena]*[Množství]*(1-[Sleva])/100)*100)

Nápověda

Dotazy  1. Objednávky ze Severní Ameriky, v květnu 1998

Dotazy  2. Objednávky firem s "com" ve jméně

Dotazy  3. Kteří zákazníci sídlí v Německu?

Dotazy - samostatně  4. Kteří zaměstnanci bydlí v Velké Británii?

Dotazy - samostatně  5. Které výrobky jsou dražší než 1000?

Dotazy - samostatně  Další dotazy

6. Vypište čísla a data objednávek zákazníka Bon app‚ 7. Ve kterých zemích se prodává výrobek Aniseed Syrup? 8. Kteří zákazníci ze severní Evropy nakupovali od začátku roku 1998? 9. Kteří zákazníci ze severní Evropy nakupovali v prvním čtvrtletí roku 1998? 10. Hledám zákazníka podle jména firmy, vím, že ve jméně je "com"...

Co nás čeká příště? 3. soustředění (12.12.2009) Business Inteligence Pokročilé dotazování Reporting Databáze jako informační zdroj pro manažera

Do příště  Procvičení dotazů v databázi Northwind

 Děkuji za Vaši pozornost

Mgr. Pavel Vávra [email protected] http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm

Marketingová komunikace. 1. a 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Recommend Documents