37
Obdelava podatkov Baze podatkov 3.letnik 3.srečanje

Obdelava podatkov

  • Upload
    marty

  • View
    71

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Obdelava podatkov. Baze podatkov 3.letnik 3.srečanje. Današnje naloge. Pregled domače naloge  Vrste logičnih podatkovnih modelov Relacijski podatkovni model Priprava relacijske podatkovne baze. Ponovitev. Na katere tri sisteme delimo katerikoli poslovni sistem? - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Obdelava podatkov

Obdelava podatkov

Baze podatkov3.letnik

3.srečanje

Page 2: Obdelava podatkov

Današnje naloge

1. Pregled domače naloge 2. Vrste logičnih podatkovnih modelov

3. Relacijski podatkovni model

4. Priprava relacijske podatkovne baze

Page 3: Obdelava podatkov

Ponovitev

• Na katere tri sisteme delimo katerikoli poslovni sistem?

• Kateri elementi nastopajo v IS

• Kako vse delimo IS?

• Kaj je model realnega sveta v IS?

• Naštejte ANSI zahteve za PB!

• Navedite tri poglede na PB!

Page 4: Obdelava podatkov

Ponovitev

• Kako lahko načrtujemo PB? (dve poti )

• Opišite načrtovanje PB “od zgoraj navzdol”!

Page 5: Obdelava podatkov

Ponovitev

• Opredelite:– globalni model– konceptualni model– logični model– fizični model

• Kdaj se začne programska odvisnost?

Page 6: Obdelava podatkov

Ponovitev

• Kaj omogoča E-R (klasifikacija?, generalizacija?, agregacija?)

• Kaj je v modelu E-R– entiteta– razmerje– atribut-i– števnost

• kakšne števnosti poznamo, katera je zaželena?

Page 7: Obdelava podatkov

IS podpira poslovni sistem

informacijski proces

upravljalski proces

temeljni proces

poslovni sistem

Page 8: Obdelava podatkov

Elementi informacijskega sistema

• Strojna oprema

• Omrežje

• Programska oprema

• Podatkovna baza

• Postopki in metode

• Ljudje

Page 9: Obdelava podatkov

Vrste IS

• IS za podporo temeljnemu procesu oziroma operativnemu nivoju odločanja– poslovni (transakcijski) IS

• za posamezne poslovne funkcije ali integrirani IS

• IS za podporo upravljavskemu procesu oziroma višjim nivojem odločanja (taktičnemu in strateškemu)– upravljavski IS– vodstveni IS – sistemi za podporo odločanju– ekspertni sistemi– …

Page 10: Obdelava podatkov

Opredelitev baze podatkov

ANSI zahteve za bazo podatkov:

1. Podatki so v bazi povezani in urejeni po določenem vrstnem redu

2. BP je urejena tako, da lahko podatke v njej istočasno uporablja en ali več uporabnikov

3. Isti podatki se v bazi ne ponavljajo

4. Baza podatkov je shranjena v računalniku

Page 11: Obdelava podatkov

zunanja shema

konceptualna shema

FPB

notranja shema

zbirka fizičnih datotek

zbirka logičnih zapisov

konceptualna PB;globalni model

okolja

Uporabnikov pogled

logična podatkovna neodvisnost

fizična podatkovna neodvisnost

Page 12: Obdelava podatkov

Kako do modela (ad1)

1. Analiza realnega procesa -> globalni model.

2. Določitev “enot” (entitet), ki nastopajo v tem procesu: konceptualni model (E-R).

3. Zapis logičnega modela (glede na SUPB)

4. Izdelava fizične podatkovne baze -> fizični model

Page 13: Obdelava podatkov

Konceptualni model

Določimo: 1. entitete, 2. njihove atribute in3. razmerja (povezave) med njimi4. števnost razmerja

Model: E-R model (diagram) (Entety Relationship = Entiteta-Razmerje)

Page 14: Obdelava podatkov

Klasifikacija

ŠTUDENT

BOJAN MIHA ANA

entitetna množica Študent

primerki entitetnega tipa Študent

primerek iz

Page 15: Obdelava podatkov

Generalizacija

OBČAN

DELAVEC DIJAK UPOKOJENEC

je jeje

DELAVEC, DIJAK, UPOKOJENEC imajo nekaj skupnih atributov (EMŠO, ime, priimek, naslov...) poleg tega pa ima vsak še nekaj svojih atributov.

Page 16: Obdelava podatkov

Agregacija– Je oblika abstrakcije, pri kateri se objektom, ki

predstavljajo dele nekega sestavljenega objekta, priredi sestavljen objekt na višjem nivoju.

– Vzpostavi se relacija “je_del”.

VOZILO

MOTOR ŠASIJA KAROSERIJA

je_del je_delje_del

GRED BLOK

je_del je_del

Page 17: Obdelava podatkov

1 : 1 (ena proti ena)

En primerek tipa entitete A sodeluje v povezavi z enim primerkom tipa entitete B.

A

B

RAVNATELJ

ŠOLA

vodi

1

1

1

1

Page 18: Obdelava podatkov

1 : N (ena proti več)

En primerek tipa entitete A sodeluje v povezavi z enim ali več primerki tipa entitete B.

A

B

MATI

OTROK

Ima1

N

1

N

Page 19: Obdelava podatkov

N : N (ena proti več)

En ALI več primerkov tipa entitete A sodeluje v povezavi z enim ali več primerki tipa entitete B.

A

B

UČITELJ

DIJAK

ImaN

M

N

M

Page 20: Obdelava podatkov

Primer E-R diagrama

Nariši E-R diagram “izposoje knjige”!

POSTOPEK:

določimo

1. entitete

2. razmerja

3. atribute entitet

4. števnost

Page 21: Obdelava podatkov

Domača naloga

Nariši E-R diagram “evidenca OIV”!

Konec 13.2.2006

Page 22: Obdelava podatkov

Zaključek primera:konceptualni model

Izposoje knjige

POSTOPEK :

1.entitete

2.razmerja

3.atribute entitet

4.števnost

Šifra izposojevalcaImePriimekSpolRazredDatum rojstvaUlicaPoštna številka

Izposojevalec

Šifra knjigeNaslov AvtorLetnica izdajeZaložba Kraj izdaje

Knjiga

MNsi sposodi

Page 23: Obdelava podatkov

Vrste logičnih podatkovnih modelov (PB)

• mrežni podatkovni model

• hierarhični podatkovni model

• relacijski podatkovni model

• objektni podatkovni model

Page 24: Obdelava podatkov

Hierarhični podatkovni model

ODDELEK

DEL_MESTO ZAPOSLENI

NASLOV PLAČA VZDRŽEVANI

Page 25: Obdelava podatkov

Hierarhični podatkovni model

• Osnova je v obliki narobe obrnjenega drevesa.• Drevo je sestavljeno iz hierarhije vozlov, ki jih

predstavljajo zapisi.• Na najvišjem nivoju je en sam vozel (koren,

korenski vozel) in le preko njega lahko dostopamo do zapisov na nižjih nivojih v strukturi.

• Vsak vozel ima prirejen na višjem nivoju en sam vozel (oče), na nižjem nivoju pa poljubno število vozlov (otroci).

• Struktura natančno določa poti, po katerih pridemo do zapisov na nižjih nivojih.

Page 26: Obdelava podatkov

Mrežni podatkovni model

ODDELEK

DEL._MESTO ZAPOSLENI

NASLOV PLAČA VZDRŽEVANI

PROJEKT

Page 27: Obdelava podatkov

Mrežni podatkovni model

• Je generalizacija hierarhičnega.• Zapisi so poljubno povezani med seboj, tako da

tvorijo mrežo.– Na najvišjem nivoju je lahko več vozlov, tako dobimo

več vstopnih poti do zapisov na nižjih nivojih. – Zapisi znotraj strukture imajo lahko poljubno število

nadrejenih in prav tako poljubno število podrejenih zapisov.

• Na ta način imamo precej več svobode pri dostopu do zapisov, ki so povezani v mrežni strukturi.

Page 28: Obdelava podatkov

Relacijski podatkovni model• Odlikujejo ga naslednje lastnosti:

– formalno je definiran in osnovan na matematičnih strukturah – relacijah;

– ne vsebuje elementov fizičnega shranjevanja podatkov, s čimer je zagotovljena podatkovna neodvisnost;

– relacije so predstavljive s tabelami, ki so človeku dobro razumljive.

• Vsaka entitetna množica je predstavljen z eno ali več relacijami = TABELAMI.

Page 29: Obdelava podatkov

Relacijski podatkovni model

• Stolpci v tabeli (relaciji) predstavljajo atribute entitetne množice.

• Vrstice predstavljajo primerke entitetne množice (zapis/record).

• Povezave med relacijami niso vnaprej določene in vgrajene v strukturo (kot je to pri hierarhični oz. mrežni strukturi).

• Vzpostavijo se v skladu s trenutnimi informacijskimi potrebami.

Page 30: Obdelava podatkov

30

Relacijska podatkovna baza: terminologija (1)

• atribut: podatkovni element, ki opisuje določeno lastnost

Atributi (lastnosti)

Šif_dijaka Ime_dijaka oprav_ure

• relacijska shema (entitete): skupina atributov, odvisna samo in izključno od ključa

• ključ: en ali več atributov, ki enolično določijo vsako vrstico (zapis) znotraj relacije. Ključ se ne sme spreminjati!

Relacijska shemaKljuč

Page 31: Obdelava podatkov

31

Relacijska baza podatkov: terminologija (2)

Ključ

Zapis(record)

Vrednostiatributov

• domena: zaloga vrednosti, ki jih lahko zavzame atribut (črke, znaki, datum, celo število, …) in njegove omejitve (obvezen vnos, pozitivna števila, točno 8 znakov…)

• relacijska shema (entitete): : skupina atributov, odvisna samo in izključno od ključa

• ključ: en ali več atributov, ki enolično določijo vsako vrstico (zapis) znotraj relacije. Ključ se ne sme spreminjati!

Šif_dijaka Ime_dijaka oprav_ure

113114

112 JanezMickaKlemen

35730

Page 32: Obdelava podatkov

Ponovitev

• Kaj je – relacijska shema (entitete) in kako imenujemo

lastnost entitete?– ključ, primarni ključ, tuji ključ, sestavljeni ključ– kaj je domena zaloge vrednosti– kaj je potrebno postoriti preden se lotimo izdelave

BP?

Page 33: Obdelava podatkov

Priprava logičnega modela

• s programom za relacijske PB Access

• ?????

Page 34: Obdelava podatkov

Realizacija domače naloge

• Izdelajmo PB za vodenje evidence, izpise in potrdila o opravljenih obveznostih

OIV.1. model E-R (pozor podvajanje podatkov!!!!)

– Katere entitete nastopajo?– Katere njihove lastnosti so za naš primer

zanimive?– Kakšna so razmerja in kakšna je števnost?

2. izdelava PB.

Page 35: Obdelava podatkov

Model E-RDijak

DejavnostŠifra dijakaIme in priimekSpolDatum rojstvaUlicaPoštna številkaTelefon

Šifra tečajaIme tečajŠtevilo urNosilec tečajaCena tečaja

MNobiskuje

Page 36: Obdelava podatkov

Model E-RDijak

Šifra dijakaIme in priimekSpolDatum rojstvaUlicaPoštna številkaTelefon

Dejavnost

Šifra tečajaIme tečajŠtevilo urNosilec tečajaCena tečaja

N N

Dijak - Dejavnost

Šifra dijakaŠifra tečajaDatum OcenaOpr_ure

1N1 N

Page 37: Obdelava podatkov

Koraki izgradnje baze v Accessu

(ER model je izdelan)

• izdelava tabel– določitev lastnosti enot (entitet)– določitev podatkovnih tipov– določitev primarnega ključa

• povezava tabel

• …