Principi di Progettazione del Software a.a

Transcript

1 Principi di Progettazione del Software a.a Fondamenti di basi di dati: dal modello Entità-Relazioni al modello Relazionale Prof. Università del Salento

2 Obiettivi della lezione Trasformare uno schema Entità-Relazioni in uno schema Relazionale Per una presentazione completa P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone Basi di dati: modelli e linguaggi di interrogazione McGraw-Hill Italia, terza edizione, 2009 Per apprendere i rudimenti di estrazione data di database seguire il corso online default.asp 2

3 Relazione matematica, esempio D 1 ={a,b} D 2 ={x,y,z} prodotto cartesiano D 1 D 2 a a a b b b x y z x y z Una relazione r D 1 D 2 a a b x z y 3

4 Relazione matematica, proprietà Una relazione matematica è un insieme di "ennuple " (anche dette "tuple") ordinate: (d 1,, d n ) tali che d 1 D 1,, d n D n Una relazione è un insieme; quindi: non c'è ordinamento fra le ennuple; le ennuple sono distinte ciascuna ennupla è ordinata: l i-esimo valore proviene dall i-esimo dominio 4

5 Relazione matematica, esempio Partite string string int int Juve Lazio Juve Roma Lazio Milan Roma Milan Ciascuno dei domini ha due ruoli diversi, distinguibili attraverso la posizione: La struttura è posizionale 5

6 Struttura non posizionale A ciascun dominio si associa un nome (attributo), che ne descrive il "ruolo" Casa Juve Lazio Juve Roma Fuori Lazio Milan Roma Milan RetiCasa RetiFuori

7 Tabelle e relazioni Una tabella rappresenta una relazione se i valori di ogni colonna sono fra loro omogenei le righe sono diverse fra loro le intestazioni delle colonne sono diverse tra loro In una tabella che rappresenta una relazione l ordinamento tra le righe è irrilevante l ordinamento tra le colonne è irrilevante Il modello è basato su valori i riferimenti fra dati in relazioni diverse sono rappresentati per mezzo di valori dei domini che compaiono nelle ennuple 7

8 studenti Matricola Cognome Nome Data di nascita 6554 Rossi Mario 05/12/ Neri Paolo 03/11/ Verdi Luisa 12/11/ Rossi Maria 01/02/1978 esami Studente Voto Corso corsi Codice Titolo Docente 01 Analisi Mario 02 Chimica Bruni 04 Chimica Verdi 8

9 studenti Matricola Cognome Nome Data di nascita 6554 Rossi Mario 05/12/ Neri Paolo 03/11/ Verdi Luisa 12/11/ Rossi Maria 01/02/1978 esami Studente Voto Corso corsi Codice Titolo Docente 01 Analisi Mario 02 Chimica Bruni 04 Chimica Verdi 9

10 Vantaggi della struttura basata su valori Indipendenza dalle strutture fisiche che possono cambiare dinamicamente Si rappresenta solo ciò che è rilevante dal punto di vista dell applicazione L utente finale vede gli stessi dati dei programmatori I dati sono portabili più facilmente da un sistema ad un altro I riferimenti tra dati realizzati con link sono direzionali 10

11 Schema di relazione e di base dati Schema di relazione: un nome R con un insieme di attributi A 1,..., A n : R(A 1,..., A n ) Schema di base di dati: insieme di schemi di relazione: R = {R 1 (X 1 ),..., R k (X k )} 11

12 Vincoli di integrità Esistono istanze di basi di dati che, pur sintatticamente corrette, non rappresentano informazioni possibili per l applicazione di interesse 12

13 Una base di dati "scorretta" Esami Studente Voto Lode Corso e lode e lode Studenti Matricola Cognome Rossi Neri Bianchi Nome Mario Piero Luca 13

14 Vincolo di integrità Proprietà che deve essere soddisfatta dalle istanze che rappresentano informazioni corrette per l applicazione Un vincolo può essere soddisfatto (vero) oppure non soddisfatto (falso) 14

15 Vincoli di integrità, perché? Descrizione più accurata della realtà Contributo alla qualità dei dati Utili nella progettazione (vedremo) Usati dai DBMS nella esecuzione delle interrogazioni 15

16 Tipi di vincoli Vincoli intrarelazionali vincoli su valori (o di dominio) vincoli di ennupla Vincoli interrelazionali 16

17 Esempi di vari tipi di vincoli violati Esami Studente Voto Lode Corso e lode e lode Studenti Matricola Cognome Rossi Neri Bianchi Nome Mario Piero Luca 17

18 Vincoli di ennupla Esprimono condizioni sui valori di ciascuna ennupla, indipendentemente dalle altre ennuple Caso particolare vincoli di dominio: coinvolgono un solo attributo 18

19 Vincoli di ennupla, esempio Stipendi Impiegato Rossi Neri Bruni Lordo Ritenute Netto Lordo = (Ritenute + Netto) 19

20 Identificazione delle ennuple Matricola Cognome Rossi Rossi Neri Neri Rossi Nome Mario Mario Piero Mario Piero Corso Ing Inf Ing Inf Ing Mecc Ing Inf Ing Mecc Nascita 5/12/78 3/11/76 10/7/79 3/11/76 5/12/78 Non ci sono due ennuple con lo stesso valore sull attributo Matricola Non ci sono due ennuple uguali su tutti e tre gli attributi Cognome, Nome e Data di Nascita 20

21 Chiave Insieme di attributi che identificano le ennuple di una relazione Formalmente un insieme K di attributi è superchiave per r se r non contiene due ennuple distinte t 1 e t 2 con t 1 [K] = t 2 [K] K è chiave per r se è una superchiave minimale per r (cioè non contiene un altra superchiave) 21

22 Una chiave Matricola Cognome Rossi Rossi Neri Neri Rossi Nome Mario Mario Piero Mario Piero Corso Ing Inf Ing Inf Ing Mecc Ing Inf Ing Mecc Nascita 5/12/78 3/11/76 10/7/79 3/11/76 5/12/78 Matricola è una chiave: è superchiave contiene un solo attributo e quindi è minimale 22

23 Un'altra chiave Matricola Cognome Rossi Rossi Neri Neri Rossi Nome Mario Corso Ing Inf Nascita 5/12/78 Mario Ing Inf 3/11/76 Piero Mario Ing Mecc Ing Inf 10/7/79 3/11/76 Piero Ing Mecc 5/12/78 Cognome, Nome, Nascita è un altra chiave: è superchiave minimale 23

24 Esistenza delle chiavi Una relazione non può contenere ennuple distinte ma uguali Ogni relazione ha come superchiave l insieme degli attributi su cui è definita Quindi ha (almeno) una chiave 24

25 Importanza delle chiavi L esistenza delle chiavi garantisce l accessibilità a ciascun dato della base di dati Le chiavi permettono di correlare i dati in relazioni diverse Questa è una conseguenza del fatto che il modello relazionale è basato su valori 25

26 Chiave primaria Chiave su cui non sono ammessi valori nulli Notazione: sottolineatura Matricola Cognome Rossi Neri Neri Neri Nome Mario Piero Mario Mario Corso Ing Civile Ing Mecc Ing Inf NULL Nascita NULL Mario Ing Inf 5/12/78 3/11/76 10/7/79 NULL 5/12/78 26

27 Integrità referenziale Informazioni in relazioni diverse sono correlate attraverso valori comuni In particolare, valori delle chiavi (primarie) Le correlazioni devono essere "coerenti" 27

28 28 Matricola Vigili Cognome Rossi Neri Neri Nome Luca Piero Mario Mori Gino 7543 Infrazioni Codice Data 1/2/95 4/3/95 5/4/96 5/2/98 Vigile Prov Numero MI TO PR PR 39548K E

29 Infrazioni Codice Data /2/ /3/ /4/ /2/98 Vigile Prov Numero MI 39548K TO E39548 PR PR Auto Prov Numero MI 39548K TO E39548 PR Cognome Rossi Rossi Neri Nome Mario Mario Luca 29

30 Progettazione concettuale Requisiti della base di dati Schema concettuale Progettazione logica Schema logico Progettazione fisica Dove si posiziona la progettazione logica nel processo di sviluppo di una base dati Schema fisico 30

31 Progettazione logica Obiettivo della progettazione logica "tradurre" lo schema concettuale in uno schema logico che rappresenti gli stessi dati in maniera corretta ed efficiente Ingresso schema concettuale (informazioni sul carico applicativo) Uscita schema logico Osservazione uno schema E-R ristrutturato non è (più) uno schema concettuale nel senso stretto del termine 31

32 Carico applicativo Schema E-R Ristrutturazione dello schema E-R Traduzione nel modello logico Schema E-R ristrutturato Schema logico 32

33 Cognome (0,1) Direzione (1,1) Telefono (1,N) Codice Impiegato (0,N) Partecipazione (1,N) (0,1) (1,N) Afferenza (0,1) Data Dipartimento (1,1) Composizione (1,N) Nome Budget Progetto Nome Via CAP Indirizzo Sede Città 33

34 Attività della ristrutturazione Analisi delle ridondanze Eliminazione delle generalizzazioni Partizionamento/accorpamento di entità e relazioni Scelta degli identificatori primari 34

35 Analisi delle ridondanze Una ridondanza in uno schema E-R è una informazione significativa ma derivabile da altre In questa fase si decide se eliminare le ridondanze eventualmente presenti o mantenerle Ridondanze vantaggi semplificazione delle interrogazioni svantaggi appesantimento degli aggiornamenti maggiore occupazione di spazio fisico 35

36 Forme di ridondanza in uno schema E-R Attributi derivabili da altri attributi della stessa entità (o relazione) da attributi di altre entità (o relazioni) Relazioni derivabili dalla composizione di altre relazioni in presenza di cicli 36

37 Attributo derivabile Importo netto Impiegato IVA Importo lordo 37

38 Attributo derivabile da altra entità Importo totale Acquisto (1,N) (1,N) Composizione Prezzo Prodotto 38

39 Ridondanza dovuta a ciclo Studente (0,N) Frequenza (1,N) Corso (1,1) Insegnamento (1,1) (0,N) Docenza (1,N) Professore 39

40 Analisi di una ridondanza Numero abitanti Persona Residenza Città 40

41 Analisi di una ridondanza (cont.) Operazione 1 memorizza una nuova persona con la relativa città di residenza (500 volte al giorno) Operazione 2 stampa tutti i dati di una città (incluso il numero di abitanti) (2 volte al giorno) Concetto Tipo Volume Città E 200 Persona E Residenza R E = entità R = relazione 41

42 Presenza di ridondanza Operazione 1 Concetto Costrutto Accessi Tipo Persona Entità 1 S Residenza Relazione 1 S Città Entità 1 L Città Entità 1 S Operazione 2 Concetto Costrutto Accessi Tipo Città Entità 1 L S = operazione di scrittura L = operazione di lettura 42

43 Assenza di ridondanza Operazione 1 Concetto Costrutto Accessi Tipo Persona Entità 1 S Residenza Relazione 1 S Operazione 2 Concetto Costrutto Accessi Tipo Città Entità 1 L Residenza Relazione 5000 L 43

44 Analisi di una ridondanza (cont.) Presenza di ridondanza costi operazione 1: accessi in scrittura e 500 accessi in lettura al giorno operazione 2: trascurabile contiamo doppi gli accessi in scrittura totale di accessi al giorno Assenza di ridondanza costi operazione 1: accessi in scrittura operazione 2: accessi in lettura al giorno contiamo doppi gli accessi in scrittura totale di accessi al giorno 44

45 Eliminazione delle gerarchie Il modello relazionale non può rappresentare direttamente le generalizzazioni Entità e relazioni sono invece direttamente rappresentabili Si eliminano perciò le gerarchie, sostituendole con entità e relazioni Ci sono tre differenti possibilità accorpamento delle figlie della generalizzazione nel genitore accorpamento del genitore della generalizzazione nelle figlie sostituzione della generalizzazione con relazioni 45

46 A01 A02 E0 R1 E3 E1 E2 R2 A11 A21 E4 46

47 A11 A21 (0,1) (0,1) A01 E0 A02 R1 E3 TIPO (0,..) R2 E4 Accorpamento delle figlie della generalizzazione nel genitore 47

48 A01 A02 E0 R1 E3 E1 E2 R2 A11 A21 E4 48

49 R11 R12 E3 E1 E2 R2 A01 A11 A02 A01 A21 A02 E4 Accorpamento del genitore della generalizzazione nelle figlie 49

50 A01 A02 E0 R1 E3 E1 E2 R2 A11 A21 E4 50

51 A01 A02 E0 R1 E3 RG1 (0,1) (1,1) (0,1) (1,1) RG2 E1 E2 R2 A11 A21 E4 Sostituzione della generalizzazione con relazioni 51

52 Eliminazione delle gerarchie La scelta fra le alternative si può fare con metodo simile a quello visto per l'analisi delle ridondanze (però non basato solo sul numero degli accessi) E possibile seguire alcune semplici regole generali soluzione 1: conviene se gli accessi al padre e alle figlie sono contestuali soluzione 2: conviene se gli accessi alle figlie sono distinti soluzione 3: conviene se gli accessi alle entità figlie sono separati dagli accessi al padre 52

53 Partizionamento/accorpamento di entità e relazioni Ristrutturazioni effettuate per rendere più efficienti le operazioni in base a un semplice principio Gli accessi si riducono separando attributi di un concetto che vengono acceduti separatamente raggruppando attributi di concetti diversi acceduti insieme Casi principali partizionamento di entità partizionamento di relazioni eliminazione di attributi multivalore accorpamento di entità/relazioni 53

54 Cognome Indirizzo Data nascita Codice Impiegato Livello Stipendio Ritenute 54

55 Cognome Codice Stipendio Livello Dati anagrafici (1,1) (1,1) R Dati lavorativi Indirizzo Data nascita Partizionamento di un entità Ritenute 55

56 Nome Indirizzo Agenzia Città (1,N) Telefono 56

57 Città Nome Numero Agenzia (1,N) (1,1) Utenza Telefono Indirizzo Partizionamento di un entità 57

58 Cognome Codice fiscale Interno Indirizzo Persona (0,1) (1,1) Intestazione Appartamento Indirizzo Data nascita 58

59 Cognome Indirizzo Data nascita Codice fiscale Persona Interno (0,1) Indirizzo (0,1) Accorpamento di un entità 59

60 Ruolo Cognome Città Nome Giocatore (1,N) (1,N) Composizione Squadra Data acquisto (0,1) Data cessione 60

61 Ruolo Data acquisto (1,1) Comp. (1,N) attuale Nome Giocatore Squadra Cognome (1,N) Comp. passata (1,N) Città Partizionamento di una relazione Data acquisto Data cessione 61

62 Scelta degli identificatori primari Operazione indispensabile per la traduzione nel modello relazionale Criteri assenza di opzionalità semplicità utilizzo nelle operazioni più frequenti o importanti Se nessuno degli identificatori soddisfa i requisiti visti? si introducono nuovi attributi (codici) contenenti valori speciali generati appositamente per questo scopo 62

63 Traduzione verso il modello relazionale Idea di base le entità diventano relazioni sugli stessi attributi (mapping delle entità) le relazioni diventano relazioni sugli identificatori delle entità coinvolte, più gli attributi propri (mapping delle relazioni) Durante il mapping delle relazioni bisogna distinguere tra distinguere tra relazioni molti a molti relazioni ricorsive relazioni n-arie relazioni uno a molti relazioni uno a uno 63

64 Mapping delle entità Conviene inserire in ogni tabella un campo chiave apposito (un identificatore, tipicamente numerico, gestito dal DBMS) E preferibile non utilizzare i campi applicativi per la chiave primaria, ma utilizzarli come meccanismi secondari di identificazione delle informazioni Attributi BLOB (Binary Long Object) contengono valori di grandi dimensioni (immagini, video, ecc.) possono essere memorizzati internamente alla base dati oppure esternamente (cioè nel file system) internamente nella stessa tabella o in una tabella separata esternamente con memorizzazione esplicita del percorso nella tabella o con un legame implicito basato su convenzioni nei nomi dei file 64

65 Mapping delle entità (cont.) Nome Giocatore Ruolo VideoPres Giocatore(Nome, Ruolo) VideoPres(NomeGiocatore, Video) 65

66 Mapping delle relazioni molti a molti Si introduce una tabella dedicata che rappresenta la relazione (tabella ponte) La tabella ponte contiene gli attributi chiave delle due entità che partecipano alla relazione, più gli attributi propri La chiave primaria della tabella ponte è composta dalle colonne con le chiavi primarie delle due entità che partecipano alla relazione 66

67 Mapping delle relazioni molti a molti (cont.) Cognome Matricola Data inizio Codice Nome Impiegato (0,N) Partecipazione (1,N) Progetto Stipendio Impiegato(Matricola, Cognome, Stipendio) Progetto(Codice, Nome, Budget) Budget Partecipazione(Matricola, Codice, DataInizio) Con vincoli di integrità referenziale fra Matricola in Partecipazione e (la chiave di) Impiegato, e fra Codice in Partecipazione e (la chiave di) Progetto 67

68 Mapping delle relazioni ricorsive Si introduce una tabella che rappresenta la relazione In tale tabella vengono inseriti attributi che permettono di memorizzare esplicitamente i ruoli della relazione, più gli attributi propri La chiave primaria di questa tabella è composta dagli attributi che rappresentano i ruoli 68

69 Mapping delle relazioni ricorsive (cont.) Quantità (0,N) (0,N) Composizione Composto Prodotto Componente Costo Nome Codice Prodotto(Codice, Nome, Costo) Composizione(Composto, Componente, Quantità) 69

70 Mapping delle relazioni n-arie Si introduce una tabella dedicata che rappresenta la relazione n-aria Tale tabella contiene gli attributi chiave delle n entità che partecipano alla relazione, più gli attributi propri La chiave primaria di questa tabella può essere composta dalle colonne con le chiavi primarie delle n entità che partecipano alla relazione 70

71 Mapping delle relazioni n-arie (cont.) Nome Partita IVA Quantità Genere Codice Fornitore (0,N) Fornitura (1,N) Prodotto (1,N) Dipartimento Nome Telefono Fornitore(PartitaIVA, Nome) Prodotto(Codice, Genere) Dipartimento(Nome, Telefono) Fornitura(Fornitore, Prodotto, Dipartimento, Quantità) 71

72 Mapping delle relazioni uno a molti Si introduce una colonna alla tabella dell entità che partecipa alla relazione con molteplicità massima pari a 1. In tale colonna si inserisce l attributo chiave dell altra tabella (molteplicità massima pari a n). Inoltre si aggiungono gli attributi propri della relazione Come nel caso del mapping di relazioni molti a molti, può essere aggiunto un vincolo di integrità referenziale tra le due tabelle 72

73 Mapping delle relazioni uno a molti (cont.) Cognome Data Ingaggio nascita Città Nome (1,1) (0,N) Giocatore Contratto Squadra Ruolo Colori sociali Giocatore(Cognome, DataNasc, Ruolo, Squadra, Ingaggio) Squadra(Nome, Città, ColoriSociali) Con vincolo di integrità referenziale fra Squadra in Giocatore e (la chiave di) Squadra 73

74 Mapping delle relazioni uno a uno Esistono le seguenti possibilità fondere tutto in un unica tabella eseguire il mapping come se fosse un caso particolare di relazione uno a molti, fondendo quindi la relazione (i suoi attributi propri) verso una delle due entità che vi partecipano 74

75 Mapping delle relazioni uno a uno (cont.) Data inizio Cognome Codice Sede Nome (0,1) (1,1) Direttore Direzione Dipartimento Stipendio Telefono Direttore (Codice, Cognome, Stipendio) Dipartimento (Nome, Sede, Telefono, CodDir, InizioD) Con vincoli di integrità referenziale fra CodDir in Dipartimento e (la chiave di) Direttore 75

76 Documento di progetto Con l aggiunta del modello logico, il documento di progetto ora può assumere la sua forma finale Indice del documento di progetto 1. Descrizione del dominio 2. Requisiti della base dati e dell applicazione 3. Schema concettuale della base dati 3.1 Diagramma E-R (opportunamente descritto e commentato) 3.2 Dizionario dei dati 4. Schema logico della base dati 4.1 Schemi di relazione (opportunamente descritti e commentati) 4.2 Report della struttura delle tabelle implementate nel DBMS prescelto 76