Relační databázové systémy. T1 Relační databázov zové systémy

T1 Relační databázové systémy

C1 Relační databázové systémy (1. část)

1. Základní pojmy 2. Struktura DBS 3. Vztahy a relace 4. Datová integrita

2

Základní pojmy

Proč používat DBS „ Poskytuje rychlejší přístup k datům „ „ „ „

než soubory. Umožňuje přímý přístup k datům. Má zabudovaný mechanismus pro paralelní přístup k datům. Má zabudovaný systém uživatelských práv. Umožňuje pomocí dotazů snadno vybrat množiny dat vyhovující zadaným kritériím.

3

Základní pojmy

Základní pojmy „ Databáze (DB) „ Určitá uspořádaná množina dat uložená na paměťovém médiu (počítač, server). „

evidence knih, sklad stavebnin, studijní agenda, …

„ Systém řízení báze dat (SŘBD) „ Integrovaný softwarový prostředek pro řízení databází. „

„

Rozsáhlé – Microsoft SQL Server, Sybase SQL Server, mySQL, PostgreSQL, Interbase, Oracle, DB2, Informix, Ingres. Malé – dBase, Paradox, FoxPro, Microsoft Access.

Poskytuje prostředky pro definování dat, ukládání, změnu, vymazání a vyhledání dat. „ Zajišťuje bezpečnost systému a správu přístupových práv. „

„ Databázový systém (DBS) „ Spojení databáze a systému řízení báze dat.

4

Základní pojmy

Relační databázový systém „ Databázový systém založený na „ relačním modelu dat (RMD), „ relační algebře (RA). „ Relační model dat definuje „ způsob reprezentace dat (struktura dat), „ způsoby jejich ochrany (integrita dat), „ operace prováděné nad daty (manipulace s daty).

Základní pojmy

5

„ Relační algebra „ Dotazovací jazyk pro práci s relacemi (tabulkami). „ Operace „ „

Množinové: sjednocení, průnik, rozdíl, kartézský součin. Další: projekce (výběr sloupců), selekce (výběr řádků), spojení (spojení tabulek).

„ Databázové operace „ vyhledávání (realizuje RA), vkládání, rušení a modifikace.

6

Základní pojmy

Charakteristika RDBS „ Veškerá data se pomyslně dají

reprezentovat v pravidelně uspořádaných strukturách s řádky a sloupci nazývaných relace. „ Všechny hodnoty jsou skalární. „

V každé konkrétní pozici řádku a sloupce dané relace se nachází právě jedna hodnota.

„ Operace se provádějí vždy nad celou

relací a jejich výsledkem je opět jiná celá relace (tzv. uzávěr).

7

Komponenty relace Základní pojmy

Záhlaví

Atribut

Vektor hodnot

Tělo

„ Každý řádek je n-rozměrným vektorem. „ Popisek atributu název_atributu:doména. „ Každý řádek relace musí mít jednoznačnou

identifikaci. „ Relace nesmí obsahovat opakované záznamy.

Základní pojmy

8

„ Tělo relace „ neuspořádaná množina nula nebo více vektorů hodnot. „ Každý prvek množiny je podle

definice jedinečný. „ Tabulka je současně relací, když „ každý její řádek má jednoznačnou

identifikaci, „ neobsahuje opakované záznamy (2 nebo více stejných řádků).

9

Základní pojmy

Datový model „ Myšlenkový (pojmový) popis modelování

reálného světa. „ Cílem je vytvořit obraz reality nezávislý na pozdějším způsobu implementace. „ Vyjadřuje se pomocí „ „ „ „

entit, atributů, domén (oborů hodnot), vztahů.

10

Základní pojmy

Entita „ Součást reálného světa, o níž potřebujeme

uchovávat nějaké informace.

„ Osoba, místo, věc, událost, myšlenka, …

„ Sestavením seznamu entit zahajujeme návrh

datového modelu. „ Použití podstatných jmen a sloves při popisu reality „ Zákazníci kupují výrobky.

Dodavatelé prodávají výrobky. Zaměstnanci vyrábějí výrobky.

Entity

11

Základní pojmy

Atributy „ Vlastnosti popisující entity. „ Příklady „ entita Zakaznik „

kód, jméno, příjmení, adresa, telefon;

„ entita Vyrobek „ kód, název, dodavatel, cena; „ entita Objednavka „ kód, datum, položka, množství.

Zakaznik KodZak Jmeno Prijmeni Adresa Telefon

12

Základní pojmy

Domény „ Definice domény (oboru hodnot) „ Popisuje typ dat představujících daný atribut. „ Obor hodnot „ Množina všech přípustných platných hodnot, které smí určitý atribut obsahovat. „ Nezaměňovat s datovým typem! „ číslo (datový typ) × věk (doména); „ vzdělání × příjmení „ „

stejný datový typ (text), různé domény (Ing., MUDr. × Novák, Sladká).

13

Základní pojmy

Vztahy „ Definují se mezi entitami. „ Z tvrzení Zákazníci kupují výrobky vyplývá existence jistého vztahu mezi entitami Zákazníci a Výrobky. „ Entity zapojené do vztahu ¨ účastníci. „ Počet účastníků vyjadřuje stupeň vztahu. „ Vztah mezi dvěma libovolnými entitami „ jedna k jedné, „ jedna k více , „ více k více.

14

Základní pojmy

Diagramy entit a vztahů „ Zobrazení modelu entit a vztahů. „ Označení: ER diagramy (Entity Relationship Diagrams). „ Symboly entity atributy vztahy

jedna více nula nula nebo jedna nula nebo více jedna nebo více nula, jedna nebo více

15

Základní pojmy

ER diagram (příklad) Zakaznik CisloObjednavky CisloProdejce DatumObjednavky

Objednavka

Zaměstnanec vytvoří objednávku

Zamestnanec

CisloZamestnance Titul Jmeno Prijmeni

Zaměstnanec hraje fotbal

FotbaloveMuzstvo

IDZamestnance PoziceVMuzstvu

16

Základní pojmy

ER diagram (relační formát, příklad)

Objednavka PK CisloObjednavky Zakaznik CisloProdejce DatumObjednavky FK CisloZamestance

Zamestnanec

Zamestnanec

PK CisloZamestnance

PK IDZamestnance

Titul Jmeno Prijmeni

PoziceVMuzstvu

17

Struktura databázových systémů

Struktura DBS „ Úkol „ Zabezpečit, že model bude schopen odpovědět na jakoukoli rozumně položenou otázku. „ Cíl „ Minimalizace veškerých redundancí a problémů s nimi spojených. „ Normalizace „ Jednotlivé normální formy specifikují pro strukturu relací určitá pravidla.

18

Struktura databázových systémů

Bezztrátová dekompozice „ Relace v relačním modelu spojujeme

prostřednictvím propojení atributů. „ Princip bezztrátové dekompozice „ Při vytváření plně normalizovaného

datového modelu odstraňujeme redundance, přičemž rozdělujeme původní relace tak, abychom nové relace mohli zpětně spojit bez ztráty informace.

19

Struktura databázových systémů

Nenormalizovaná relace

Normalizované relace relace Ucastnici

relace Skoleni

20

Struktura databázových systémů

Kandidátní a primární klíče „ U každé relace musí existovat určitá kombinace

atributů jednoznačně identifikující každý jednotlivý vektor hodnot. „ Tato množina jednoho nebo více atributů

se nazývá kandidátní klíč. „ Relace může mít i více než jeden kandidátní klíč. „ Jednoznačnou identifikaci jednotlivých vektorů hodnot

musí definovat vždy každý z nich. „ Kandidátní klíč musí být schopen v jakémkoli daném okamžiku jednoznačně identifikovat všechny možné vektory hodnot.

Struktura databázových systémů

21

Tento atribut není kandidátním klíčem!

Struktura databázových systémů

22

„ Každá relace musí mít alespoň jeden

kandidátní klíč. „ Kandidátní klíče se skládají „ z jediného atributu (jednoduchý klíč), „ z více atributů (složený klíč). „ Kandidátní klíč musí být ireducibilní

(nerozložitelný). „

Jakákoliv podmnožina této množiny klíčů již nevyjadřuje jednoznačnou identifikaci.

Struktura databázových systémů

23

Atribut Číslo kategorie je kandidátním klíčem. Množina atributů {Číslo kategorie, kategorie Název kategorie} kategorie není kandidátním klíčem, ačkoliv je jedinečná. Atribut Název kategorie je totiž zbytečný.

Struktura databázových systémů

24

„ Někdy (ne příliš často) může mít jedna relace

i několik možných kandidátních klíčů. „ Bývá zvykem stanovit jeden z kandidátních klíčů

za primární klíč a ostatní považovat za náhradní (alternativní) klíče. „ Pokud je jediný možný kandidátní klíč příliš

těžkopádný (mnoho atributů nebo je rozsáhlý), můžeme pro primární klíč použít speciální datový typ ¨ vytvoříme umělé klíče s jednoznačnými hodnotami, vygenerovanými systémem.

25

Struktura databázových systémů

Funkční závislost „ Je-li v dané entitě mezi atributem A

a atributem B funkční závislost, pak hodnota atributu A určuje hodnotu atributu B. „ Zapisujeme A → B, čteme A funkčně určuje B. „ Relace na snímku 23: „ Každý vektor hodnot se stejnou hodnotou množiny

{Číslo kategorie} má stejnou i hodnotu množiny {Název kategorie, Popis}. „ Atribut Číslo kategorie funkčně určuje množinu {Název kategorie, Popis} (množina je na atributu funkčně závislá).

Struktura databázových systémů

26

{Číslo kategorie} → {Název kategorie, Popis} Název kategorie Číslo kategorie Popis

27

Struktura databázových systémů

Normalizace „ Postup, na jehož konci vytvoříme množinu relací,

splňující jistou množinu vlastností.

Nenormalizovaná relace

Výběr primárního klíče Odstranění opakovaných atributů a atributů s násobnými hodnotami

Relace v 1NF

Odstranění částečně závislých atributů Relace v 2NF

Odstranění tranzitivně závislých atributů Relace v 3NF

Aplikace dalších normálních forem (?)

Plně normalizovaná relace

28

Struktura databázových systémů

Potřeba normalizace „ Nenormalizované relace znamenají určité

problémy projevující se při pokusu o aktualizaci dat. „ Tyto problémy se označují výrazem anomálie. „ Důvodem normalizace relací je odstranění anomálií v datech. Anomálie při vkládání. „ Anomálie při odstraňování. „ Anomálie při aktualizaci. „

29

Struktura databázových systémů

Kritéria pro výběr primárního klíče „ Pokud je k dispozici jen jeden kandidátní klíč,

vybereme jej. „ Vybereme ten kandidátní klíč, u kterého je změna hodnoty nejméně pravděpodobná. „ Změna hodnoty PK po zápisu dat do relací je vždy

komplikovaná, protože PK může být v roli FK v jiných relacích. „ Hodnoty umělých klíčů jsou téměř vždy méně náchylné ke změnám než klíče přirozené.

„ Vybereme nejjednodušší kandidátní klíč. „ Je složen z nejmenšího počtu atributů.

„ Vybereme nejkratší kandidátní klíč.

„ Týká se čistě efektivity zpracování. „ Významná úspora místa, pokud PK je v roli FK v jiných

relacích.

30

Struktura databázových systémů

První normální forma (1NF) „ Charakteristika „ tabulkový formát, „ žádné opakované skupiny, „ určení primárního klíče (PK). „ Kroky 1. Odstranění opakovaných skupin. 2. Určení primárního klíče (PK). 3. Určení všech závislostí.

31

Struktura databázových systémů

Příklad Nenormalizovaná relace

„ CisloLetadla – kandidátní klíč, ale obsahuje

prázdné hodnoty. „ Nekonzistentní data a anomálie: „ „ „ „

transportní × dopravní, anomálie při aktualizaci, anomálie při vkládání, anomálie při odstraňování.

Struktura databázových systémů

Tabulkové uspořádání

„ Odstranění opakovaných atributů

a atributů s násobnými hodnotami. „ Určení primárního klíče.

Relace v 1NF

32

Struktura databázových systémů

33

„ Určení všech závislostí. „ Diagram závislostí PK: {CisloLetadla, CisloPilota} CisloLetadla

NazevLetadla

CisloPilota

TridaLetu

CenaZaLetovouHodinu

tranzitivní závislost

částečná závislost

částečná závislost

PK: {CisloPilota} CisloPilota

JmenoPilota

PrijmeniPilota

LetoveHodiny

34

Struktura databázových systémů

Druhá normální forma (2NF) „ Charakteristika „ 1NF, „ žádné částečné závislosti. „ Kroky 1. Oddělení kandidátních klíčů. 2. Přiřazení závislých atributů klíčům. 3. Oprava diagramu závislostí.

35

Struktura databázových systémů

Opravený diagram závislostí

CisloLetadla

CisloPilota

NazevLetadla

TridaLetu

CenaZaLetovouHodinu

tranzitivní závislost

CisloLetadla

CisloPilota

CisloPilota

JmenoPilota

LetoveHodiny

PrijmeniPilota

36

Struktura databázových systémů

Třetí normální forma (3NF) „ Charakteristika „ 2NF, „ žádné tranzitivní závislosti. „ Kroky 1. Určení nových klíčů. 2. Určení závislých atributů. 3. Odstranění závislých atributů z tranzitivních závislostí. 4. Oprava diagramu závislostí.

37

Struktura databázových systémů

Opravený diagram závislostí CisloLetadla

NazevLetadla

CisloLetadla

TridaLetu

TridaLetu

CenaZaLetovouHodinu

CisloLetadla

CisloPilota

CisloPilota

LetoveHodiny

JmenoPilota

PrijmeniPilota

38

Vztahy a relace

Terminologie „ Entity svázané určitým vztahem

se nazývají účastníky vztahu. „ Počet účastníků je stupeň vztahu. „ Binární vztahy ¨ vztahy o dvou účastnících (převážná většina vztahů). „ Unární vztahy ¨ vztah o jednom

účastníkovi, tj. účastník svázaný sám se sebou (běžné). „ Ternární vztahy ¨ vztahy o třech účastnících (někdy).

Vztahy a relace

39

„ Klasifikace vztahů a entit do nich zapojených „ úplná nebo částečná účast, „ povinná nebo volitelná entita, „ slabá nebo silná entita.

„ Typ účasti entity závisí na tom, jestli může entita

existovat i bez účasti ve vztahu.

„ Příklad – entity Zakaznik a Objednavka

Účast entity Zakaznik v jejich vzájemném vztahu je jen částečná, protože informace o zákazníkovi můžeme zadat i bez toho, aby musel podat první objednávku. Entita Objednavky vykazuje úplnou účast, protože objednávku může podat pouze konkrétní zákazník. Zakaznik ¨ částečná účast, volitelná entita, silná entita. Objednavka ¨ úplná účast, povinná entita, slabá entita.

Vztahy a relace

40

„ Instance entity ¨ jeden konkrétní výskyt dané

entity.

„ Např. zákazník Josef Novák je jednou instancí entity

Zakaznik.

„ Kardinalita vztahu ¨ maximální počet vztahů

daného typu, kterých se může účastnit jedna entita. „ Obecné typy kardinality „ jedna k jedné, „ jedna k více, „ více k více.

41

Vztahy a relace

Modelování vztahů „ Je-li mezi dvěma entitami vztah, musíme

jej vhodně namodelovat. „

Zahrneme příslušné atributy z jedné relace (primární relace) i do druhé relace (cizí relace).

Objednavky

RozpisObjednavek

CisloObjednavky KK

CisloObjednavky FK

KodZakaznika

CisloVyrobku

DatumObjednavky

JednotkovaCena

DodatDne

Mnozstvi

…

Sleva

42

„ Volíme takové atributy, které jednoznačně

identifikují primární entitu. Vztahy a relace

„ Do cizí relace doplníme atributy tvořící kandidátní klíč

primární relace.

„ Opakované atributy v cizí relaci ¨ cizí klíč

(foreign key, FK). Relace Objednavky je primární relací. Do relace RozpisObjednavek jsme doplnili atribut CisloObjednavky, který je kandidátním klíčem relace Objednavky. Relace RozpisObjednavek je cizí relací, CisloObjednavky je cizím klíčem relace RozpisObjednavek.

43

Vztahy a relace

Vztahy typu jedna k jedné „ Každou libovolnou instanci první entity

můžeme spojit pouze s jedinou instancí druhé entity, a naopak každou libovolnou instanci druhé entity můžeme spojit pouze s jedinou instancí první entity. Manžel

Manželka

„ Použití „ snížení počtu atributů v relaci, „ vytvoření podtřídy určité entity.

Vztahy a relace

44

„ Podtřídy entit „ Máme relace Kategorie a Pozice. „ Každý výrobek je přiřazen do jisté kategorie výrobků. „ S výrobkem můžeme pracovat pouze jako s obecným výrobkem, nikoli jako instancí jeho konkrétní kategorie. „ „

Atributy, definované pro výrobky, má u sebe uloženy jakýkoli výrobek bez ohledu na svůj typ. Např. nápoje mají ze své podstaty jiné atributy než třeba koření.

Vztahy a relace

45

„ Model s podtřídami entit

Vztahy a relace

46

„ Identifikace primární a cizí relace „ Někdy bývá dosti ošidná. „ Musí jednoznačně vycházet ze sémantiky datového modelu. „ Ve struktuře s podtřídami entit se obecná entita (Vyrobky) stane primární relací a jednotlivé podtřídy (Napoje, Koreni, Plodiny, …) budou tvořit cizí relace.

47

Vztahy a relace

Vztahy typu jedna k více „ Nejběžnější typ vztahů mezi entitami. „ Jednu instanci první entity můžeme spojit s nula, jednou nebo více instancemi druhé entity, ale naopak každá instance druhé entity může být spojena nejvýše s jednou instancí první entity. Zakaznik „

Objednavky

Jeden zákazník může realizovat nula, jednu nebo více objednávek, ale každá objednávka může být realizována jen jedním zákazníkem.

Vztahy a relace

48

„ Identifikace primární a cizí relace „ Velmi snadná. „ Entita na straně jedna tvoří vždy primární relaci, její kandidátní klíč se zkopíruje do relace na straně více. Relace na straně více se stává cizí relací. „ Kandidátní klíč primární relace je často součástí kandidátního klíče cizí relace na straně více, sám o sobě však jednoznačně identifikovat vektory hodnot cizí relace nedokáže. „

Kandidátní klíč cizí relace se z něj může stát pouze po spojení s jedním neb více vhodnými atributy.

49

Vztahy a relace

Vztahy typu více k více „ Zvláštní typ vztahu mezi dvěma

entitami. „ Libovolnou instanci první entity můžeme spojit s nula, jednou nebo více instancemi druhé entity, ale i naopak libovolnou instanci druhé entity můžeme spojit s nula, jednou nebo více instancemi první entity. Student

Predmet

Vztahy a relace

50

„ Vztahy typu více k více nelze

realizovat přímo. „ Modelují se pomocí speciální mezilehlé relace, která má s každým z obou účastníků vztah jedna k více. „ Mezilehlá relace se obvykle nazývá

spojovací tabulka.

Student

Spojovací tabulka

Predmet

Vztahy a relace

51

„ Identifikace primární a cizí relace „ Vyplývá z toho, že vztah typu více k více modelujeme jako dva vztahy typu jedna k více. „

„

Ve vztahu jedna k více je relace na straně jedna vždy primární relací.

Každá z původních entit se v jednom z nových vztahů stane primární relací a spojovací tabulka bude pro oba vztahy cizí relací, přičemž z obou původních relací převezme jejich kandidátní klíče. „

Spojovací tabulky obsahují nejčastěji pouze kandidátní klíče dvou původních účastníků.

52

Vztahy a relace

Unární vztahy „ Mají jen jednoho účastníka ¨ relace

je spojena sama se sebou.

„ Klasickým případem je vztah

zaměstnance a nadřízeného. Zaměstnanec má obvykle za nadřízeného dalšího zaměstnance, který mívá také nadřízeného. Zamestnanec

Vztahy a relace

53

„ Modelují se stejným způsobem jako

binární vztahy ¨ kandidátní klíč primární relace se přidá do cizí relace. Jediným rozdílem je to, že primární a cizí relace jsou jedna a tatáž relace. „ Příklad Kandidátní klíč relace Zamestnanec může být atribut CisloZamestnance, přidáme atribut CisloNadrizeneho Zamestnanec jako cizí klíč. „

„ Unární vztahy mohou být typu jedna

k jedné, jedna k více a více k více.

54

Datová integrita

Datová integrita „ Vytvoření datového modelu je jednou

z mnoha součástí datového modelování. „ Zároveň se musí modelovat také datová integrita. „

Pravidla zajišťující, že fyzická data uložená v hotovém DBS budou správná, nebo alespoň věrohodná.

„ Žádný DBS nedokáže garantovat

pravdivost dat v DB ¨ umí jen zajistit, že mohou být pravdivá. „

Data musejí vyhovovat jistým definovaným omezením integrity.

55

Datová integrita

Omezení integrity „ Datová integrita se implementuje

na několika různě podrobných úrovních: „ doménová integrita, „ přechodová integrita, „ entitní integrita, „ referenční integrita, „ databázová integrita, „ transakční integrita.

Datová integrita

56

„ Doménová, přechodová a entitní omezení

„

„ „

definují pravidla pro údržbu integrity jednotlivých relací. Omezení referenční integrity zajišťují zachování potřebných vztahů mezi relacemi. Omezení databázové integrity kontrolují databázi jako celek. Omezení transakční integrity řídí manipulace s daty v jedné, nebo i mezi několika databázemi.

57

Datová integrita

Doménová integrita „ Doména (obor hodnot) je množina

všech přípustných hodnot určitého atributu. „ Omezení doménové integrity (doménové omezení) je pravidlo definující platné hodnoty. „ K úplnému popisu některých domén

je třeba definovat více než jedno doménové omezení.

58

Datová integrita

Přechodová integrita „ Omezení přechodové integrity

definují stavy, kterými může vektor hodnot právoplatně přecházet. „ Stav entity kontroluje: „ Jediný atribut „ Přechodovou integritu můžeme považovat za jistý speciální typ doménové integrity. „ Několik atributů nebo několik relací „ Pak je vhodné je považovat za samostatný typ omezení.

Datová integrita

59

svobodný/á

ženatý/vdaná

rozvedený/á

ovdovělý/á

Obrázek ukazuje, jakých hodnot může nabývat rodinný stav

60

Datová integrita

Entitní integrita „ Entitní omezení zabezpečují

integritu entit modelovaných v DB. „ Na nejjednodušší úrovni ¨ existence primárního klíče (pravé omezení). „ Primární klíč jednoznačně definuje

každý záznam entity. „ Není možná existence záznamů se stejným primárním klíčem. „ Není možná existence záznamu s hodnotou primárního klíče Null.

Datová integrita

61

„ Omezení integrity definovaná na úrovni entity (ostatní omezení) mohou kontrolovat: „ Jeden atribut „

„

„

Integritu modelujeme definicí atributu v určité doméně ¨ atribut zdědí veškerá omezení integrity definovaná pro jeho doménu. Na úrovni entity můžeme tato zděděná omezení zpřísnit (v žádném případě však uvolnit!).

Několik atributů stejné relace „

Např. DatumVraceni musí být pozdější nebo rovno DatumVypujcky.

62

Datová integrita

Referenční integrita „ Omezení referenční integrity udržují

a ochraňují vztahy mezi relacemi. „

Zajišťují, že vztahy mezi relacemi zůstanou konzistentní.

„ Jediné omezení ¨ cizí klíče se nesmějí

stát sirotky:

Žádný vektor hodnot v cizí relaci nesmí obsahovat takovou hodnotu FK, která nemá odpovídající vektor hodnot v primární relaci. „ Sirotci ¨ vektory hodnot obsahující FK bez odpovídajícího PK v primární relaci. „

Datová integrita

63

„ Vznik sirotka „ Do cizí relace je přidán vektor hodnot s FK, který neodpovídá žádnému PK v primární relaci. „ PK v primární relaci je změněn. „

Musí být zajištěno promítnutí odpovídající změny i v hodnotách FK ¨ kaskádová aktualizace.

„ Vektor hodnot v primární relaci, na nějž

se sirotek odkazuje, je odstraněn. „

„

Může být zajištěno zákazem odstranění vektoru hodnot, na který se odkazuje nějaká cizí relace. Může být zajištěno odstraněním vektoru hodnot ze všech relací ¨ kaskádové odstranění.

64

Datová integrita

Databázová integrita „ Databázové omezení ¨ nejobecnější

forma omezení integrity. „ Databázová omezení jsou omezeními závislými na několika relacích.

„ Definují se mezi atributy patřících

do různých relací.

65

Datová integrita

Transakční integrita „ Omezení transakční integrity

ovládají způsoby přípustné manipulace s databází.

„ Jsou procedurálního charakteru. „ Nejsou součástí datového modelu.

„ Transakce ¨ nedělitelná skupina

určitých operací.

„ Operace se musejí buď všechny

společně dokončit, nebo se nesmí dokončit žádná z nich.

Datová integrita

66

„ Příklad transakce ¨ převod peněz

z jednoho bankovního účtu na druhý. Pokud se odečte částka z účtu A, ale pak se sytému nepodaří připsat ji na účet B, znamená to ztrátu peněz po cestě. „ Řešení: jestliže selhala druhá operace, musí se zrušit i první operace. „

„ Do jedné transakce může být zapojeno

několik různých záznamů, několik různých relací i několik různých databází.