DATABASE PROF. MAURIZIO NALDI ABILITÀ INFORMATICHE

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1 DATABASE PROF. MAURIZIO NALDI ABILITÀ INFORMATICHE

2 BASI DI DATI Collezione (organizzata, persistente, condivisa, di notevoli dimensioni e varietà) di dati Una sola rappresentazione che eviti ridondanze, disallineamenti e inutili ripetizioni di operazioni; Si possono controllare meglio (concorrenza su dati condivisi e rispetto vincoli di integrità); Accesso gestito e regolato da un sistema di gestione della base dati (DBMS) che assicura: efficienza, usabilità, riservatezza e affidabilità dei dati (in generale tramite un database server accessibile in un ambiente distribuito in rete a più stazioni di lavoro client)

3 DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM DBMS Sistema (software) in grado di gestire collezioni di dati che siano: di grandi dimensioni, i.e., (molto) maggiori della memoria centrale dei singoli sistemi di calcolo utilizzati (GB, TB, ) persistenti: periodo di vita indipendente dalle singole esecuzioni dei programmi che le utilizzano (i.e., memoria secondaria) condivise: utilizzate da applicazioni e utenti diversi in maniera consistente assicurando nel contempo che i DB siano: affidabili: alta tolleranza ai guasti (hw e sw) con funzionalità avanzate di ripristino e backup. sicuri: una disciplina e controllo degli accessi (meccanismi di autenticazione). efficienti: performance accettabili (utilizzando al meglio le risorse di spazio e tempo del sistema e rendendo produttive le attività dei suoi utilizzatori).

4 CENNI STORICI DBMS Modello gerarchico Modello reticolare Modello relazionale Modello orientato a oggetti

5 MODELLO RELAZIONALE Progettato nel 1970 da Edgar F. Codd (IBM) * Insieme di tabelle messe in relazione tra loro tramite i campi Campi comuni tra tabelle stabiliscono le relazioni della base di dati OPERAZIONI RELAZIONALI La Proiezione è una visualizzazione "verticale" della tabella (solo alcune colonne). La Selezione e una visualizzazione "orizzontale" della tabella (solo alcune righe che soddisfano una condizione). Il Join e l unione di record che sono memorizzati su tabelle diverse. * E. F. Codd A relational model of data for large shared data banks. Commun. ACM 13, 6 (June 1970), (oltre 7000 citazioni)

6 ESEMPIO DB RELAZIONALE studente esame corso docente

7 ESEMPI DI DBMS Access DB2 Oracle Informix Sybase SQLServer My SQL Postgresql.

8 MODELLO DEI DATI Un modello di dati è un insieme di concetti utilizzati per organizzare i dati di interesse e descriverne la struttura in modo che essa risulti manipolabile da un computer. Modello Relazionale: organizza i dati in tabelle con record (righe) aventi un numero fisso di campi (colonne) Righe= { Record Corso Codice Corso Nome Docente Idraulica 0121 Oscar Dabbagno Gastronomia applicata 1213 Colonne=Campi del record Gustavo Lamerenda Meccanica dei motori 1455 Guido Maluccio

9 MODELLO RELAZIONALE: PANORAMICA In pratica, una base di dati di dimensioni medio/grandi può essere costituita da molte tabelle CORSI Nome Corso Codice Corso ESAMI Codice Docente Corso Studente Voto Idraulica Gastronomia applicata L Meccanica dei motori STUDENTI Matricola Cognome Nome Data Nascita Rossi Giorgio 12/12/ Bianchi Michele 04/12/ Verdi Marco 11/04/1988

10 LINGUAGGI PER L INTERROGAZIONE DI BASI DI DATI Un altro contributo all efficacia: la disponibilità di vari linguaggi ed interfacce linguaggi testuali interattivi (SQL Structured Query Language) comandi (SQL) immersi in un linguaggio ospite (Java, C, C++...) comandi (SQL) immersi in un linguaggio ad hoc, con anche altre funzionalità (es. per grafici o stampe strutturate) con interfacce amichevoli (senza linguaggio testuale)

11 DIAGRAMMA ENTITÀ/RELAZIONE (insiemi di) entità con (insiemi di) associazioni che esprimono le informazioni significative associazioni binarie, ma anche ternarie, e, in generale, n- arie modello grafico per descrivere (utente, documentazione) lo schema concettuale convenzioni per indicare entità, associazioni, ruoli e loro proprietà

12 QUINDI IL DIAGRAMMA E/R RACCHIUDE: Entità: ente o avvenimento Ha un insieme di attributi Attributi: proprietà di una entità, che ne descrive una qualità Relazioni: collegamento tra entità

13 ENTITÀ ED ELEMENTI Un entità identifica un insieme di elementi distinti omogenei Clienti è l Entità Mario Rossi, Luigi Bianchi, sono gli elementi Nel database le entità diventeranno le tabelle, gli elementi diventeranno i record, e gli attributi i campi (field) dello schema

14 RELAZIONI TRA ENTITÀ Le entità sono di solito in relazione tra loro Si parla appunto di database relazionali Una relazione indica che un elemento di un entità è collegato ad un elemento di un altra entità L entità Clienti è in relazione con l entità Fatture

15 TIPI DI RELAZIONE Supponiamo due entità A e B in relazione Relazione Uno a Uno (1 : 1) 1 elemento di A : 1 elemento di B 1 elemento di B : 1 elemento di A Relazione Uno a Molti (1 : n) 1 elemento di A : più elementi di B 1 elemento di B : 1 elemento di A Relazione Molti a Molti (n : m) 1 elemento di A : più elementi di B 1 elemento di B : più elementi di A

16 TIPI DI RELAZIONE A B Regioni 1 1 Capoluoghi Relazione Uno a Uno Clienti 1 n Fatture Relazione Uno a Molti Clienti n m Prodotti Relazione Molti a Molti

17 RAPPRESENTAZIONE DELLE RELAZIONI

18 IDENTIFICAZIONE UNIVOCA DEI RECORD Obiettivo: assenza di ridondanza (record identici) Identificazione univoca dei record Scelta di uno o più campi in modo tale che tutti i record di quella tabella presentino valori diversi in quei campi Chiave primaria = Campi impiegati per distinguere i record (Chiavi primarie semplici un solo campo - e composte più campi) Uso di identificativi numerici progressivi Esempi di chiavi primarie Codice ISBN di un libro Matricola di uno studente universitario Numero di una carta di credito Codice PIN Partita IVA Codice fiscale

19 DEFINIZIONE DI CHIAVE E SUPERCHIAVE Una superchiave è un insieme di campi tali che non esistono due record che abbiano lo stesso valore di quei campi Una chiave è una superchiave minimale (cioè non esiste un altra superchiave che la contenga)

20 ESEMPI DI CHIAVI L insieme {Matricola, Corso} è superchiave Il campo Matricola è una chiave

21 VINCOLI DI INTEGRITÀ Servono a garantire la correttezza dei dati inseriti Vincoli all interno di una tabella Vincoli di valore (sul singolo campo) Vincoli sul singolo record Vincoli tra tabelle

22 ESEMPIO DI VINCOLI ALL INTERNO DI UNA TABELLA Vincolo sul voto del singolo esame, compreso tra 18 e 30 (vincolo sul singolo campo) Vincolo sulla presenza della lode, solo se il voto è 30 (vincolo tra due campi)

23 VINCOLI DI INTEGRITÀ REFERENZIALE Per ogni coppia di tabelle collegate da una relazione occorre garantire che il riferimento utilizzato sia reperibile Se consideriamo una relazione tra la tabella A e la tabella B, per ogni record della tabella A il valore scritto nella chiave esterna deve essere presente nella chiave primaria della tabella B

24 ESEMPIO DI TABELLA CON VINCOLI DI INTEGRITÀ SODDISFATTI

25 RAPPRESENTAZIONE DELLE RELAZIONI Relazione Infrazioni-Agenti: Chiave esterna=agente Relazione Infrazioni-Auto: Chiave esterna=provincia+numero

26 ESEMPIO DI TABELLA CON VINCOLI DI INTEGRITÀ NON SODDISFATTI

27 DATI STRUTTURATI E NON STRUTTURATI Dati strutturati Sono di lunghezza, tipo e formato prestabilito, Dati non strutturati Non hanno un formato predefinito e possono includere dati dalle più svariate fonti, come messaggi di posta elettronica, tweet, messaggi di testo, chat

28 BIG DATA: DEFINIZIONI Big data is high-volume, high-velocity and/or highvariety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation. (Gartner IT Glossary) Raccolta di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore (Wikipedia)

29 DA DOVE VENGONO I BIG DATA? 12+ TBs of tweet data every day 30 billion RFID tags today (1.3B in 2005) 4.6 billion camera phones world wide? TBs of data every day 25+ TBs of log data every day 76 million smart meters in M by s of millions of GPS enabled devices sold annually 2+ billion people on the Web by end 2011

30 CARATTERISTICHE DEI BIG DATA Cost efficiently processing the growing Volume x ZB Responding to the increasing Velocity 30 Billion RFID sensors and counting Collectively Analyzing the broadening Variety 80% of the worlds data is unstructured Establishing the Veracity of big data sources 1 in 3 business leaders don t trust the information they use to make decisions