Relacyjne Bazy Danych
Wykład I
Literatura
• Lech Banachowski: Bazy danych - projektowanie aplikacji, Akademicka OficynaWydawnicza PLJ, 1998
• Dariusz Boratyn: MS Access,
• Paul Beynon-Davies: Systemy baz danych, WNT, 1998
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
• Dane są takim samym zasobem firmy jak każdy inny (np. pracownicy, materiały, urządzenia) i
wymagającym, tak samo jak one, zarządzania.
• Informacja to 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
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
Baza danych
• metoda strukturalizacji zarządzania informacją
• dotyczy fragmentu rzeczywistości i stanowi kolekcję danych
• część systemu informacyjnego
- aplikacja bazy danych (oprogramowanie) - system informatyczny (sprzęt)
Linia lotnicza
A
B
C
D
E
F
Inne złożone Bazy danych
• Bankowe
ochrona danych
• Satelitarne
tryliardy danych
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.
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
BIBLIOTEKA
Tytuł:
Autor:
ISBN:
...
Tytuł:
Autor:
ISBN:
...
Tytuł:
Autor:
ISBN:
...
POLE REKORD
Potop
H.Sienkiewicz H.Sienkiewicz
Quo Vadis Pan Tadeusz
A.Mickiewicz
Ujęcie projektowe
Dane przechowywane w tabeli:
Tytuł Autor ISBN Rok
Wydania ...
Potop H.Sienkiewicz 23xc4 1970 ...
Quo Vadis H.Sienkiewicz 3e45d 1985 ...
Pan
Tadeusz A.Mickiewicz 231ws 1990 ...
... ... ... ... ...
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)
Problem jednej tabeli
Tytuł Autor ISBN Rok
Wydania ...
Potop H.Sienkiewicz 23xc4 1970 ...
Quo Vadis H.Sienkiewicz 3e45d 1985 ...
Pan
Tadeusz A.Mickiewicz 231ws 1990 ...
... ... ... ... ...
H.Sienkiewicz ... ... ...
A.Mickiewicz ... ... ...
Problem jednej tabeli
Uczeń Hobby Zachowanie Telefon
domowy ...
Adaś Komputery hmmmm 123456 ...
Karolina Kwiatki wzorowe 654321 ...
Paweł Legia odpowiednie 876543 ...
... ... ... ... ...
... ... ... ... ...
... ... ... ... ...
Relacyjna Baza Danych
Autor imię
nazwisko adres
...
Książka tytuł
ISBN rok wyd
...
Wydawnictwo nazwa
adres opis
Relacyjna Baza Danych
imię nazwisko
Henryk Sienkiewicz Adam Mickiewicz
Autor
tytuł ISBN
Potop 12234ee4 Quo Vadis 334we2 Pan
Tadeusz 23we45
Książka
Dane osobowe imię
nazwisko ...
Hobby nazwa
opis ...
Przedmiot nazwa
opis Oceny
ocena opis
Uczeń
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.
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).
IdWykładowcy
Imię Nazwisko Tytuł 237
Jan Kowalski Doktor
3245
Maciej Jankowski Docent
8976
Artur Malinowski Profesor Tabela wykładowców
NazwaPrzedmiotu
Kod
IdWykładowcy
Bazy danych
BDA 1237
Projektowanie systemów informacyjnych
PSI 3245
Technologie internetowe
TIN 3245
Programowanie obiektowe
POB 8976
Tabela przedmiotów
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,
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!
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"
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.
OR
True False
Null
True True True True False True False Null Null True Null Null Operator alternatywy OR
AND
True False
Null
True True False Null
False False False False
Null Null False Null
Operator koniunkcji AND
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
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.
Perspektywa (view)
- wirtualna tabela, którą posługują się użytkownicy
Przedmioty-Wykładowcy:
NazwaPrzedmiotu
Wykładowca
Bazy danych
Kowalski Projektowanie systemów
informacyjnych
Jankowski Technologie internetowe
Jankowski Programowanie obiektowe
Malinowski
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
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
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.
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.
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).
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
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).
• 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,
Posługiwanie się bazą danych
• wyszukiwanie danych
• modyfikacja (aktualizacja) danych
• dopisywanie danych
• usuwanie danych
Wyszukiwanie danych
• filtr – doraźnie
• kwerenda – trwale
