MEMORIA DI MASSA. Dispositivi per la memorizzazione di massa. sequenziali nastri magnetici tape cassette

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1 MEMORIA DI MASSA Dispositivi per la memorizzazione di massa sequenziali nastri magnetici tape cassette ad accesso diretto floppy-disk dischi magnetici CD-ROM DVD La memorizzazione L archivio (file) Il record fisico Il record logico Il campo G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 1/31

2 L ORGANIZZAZIONE DELLA MEMORIZZAZIONE sequenziale il campo chiave e l ordinamento la ricerca di un record logico (algoritmo dicotomico) l inserimento di nuovi elementi (archivio variazionale) ad accesso calcolato l allocazione dei record (algoritmo di hashing) la risoluzione dei conflitti di sinonimia (primo posto libero e aree di overflow) ad indice il file indice l indice unique e l indice multiple G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 2/31

3 BASE DI DATI definizione e proprietà è una collezione di dati organizzati in maniera da poter soddisfare agevolmente le interrogazioni o ricerche riferite ai dati stessi, gestiti da procedure pubbliche (o programmi standard) costituenti il Data Base Management System (DBMS). Le procedure di un DBMS garantiscono: consistenza e minima ridondanza dei dati; privatezza dei dati; integrità dei dati; disciplina della concorrenza nell accesso ai dati. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 3/31

4 BASE DI DATI punti di vista e indipendenza Un DBMS fornisce tre diversi punti di vista sui dati contenuti nel data-base: lo schema esterno, che presenta i dati che interessano un particolare utente o gruppo di utenti in forma compatibile con le necessità degli utilizzatori la vista sui dati lo schema logico, che evidenza l organizzazione dei dati in ragione della loro struttura e delle relazioni tra di essi esistenti; lo schema fisico, che guarda alla base di dati come insieme di record e archivi dislocati sulle memorie di massa. Un DBMS deve garantire: l indipendenza fisica della base di dati, intesa come capacità di modificare lo schema fisico (cambio della memoria di massa, diversa dislocazione degli spazi dedicati ad ospitare la base di dati, ecc.) senza dover modificare lo schema logico, cioè l organizzazione dei dati e, conseguentemente, i programmi; l indipendenza logica della base di dati, intesa come capacità di estendere lo schema logico o quello esterno, senza dover apportare modificazioni alle viste pre-esistenti. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 4/31

5 BASE DI DATI modelli dei dati e linguaggi Un DBMS prevede l organizzazione e strutturazione dei dati in base ad uno dei seguenti modelli: gerarchico, basato sulla struttura gerarchica dei rapporti tra dati; reticolare (o Codasyl), basato sulla struttura a grafo dei rapporti tra dati; relazionale, che si rifà agli insiemi ed alle relazioni tra insiemi (algebra relazionale), strutturando i dati tramite tabelle; ad oggetti, che si fonda sui concetti di base della progettazione e programmazione ad oggetti (classe, oggetto, ecc.). La progettazione dello schema logico della base di dati (data-base design) secondo un particolare modello è un attività delicata e complessa, che precede la fase di utilizzo del data-base, durante la quale il valore dei dati viene istanziato o modificato. Il DBMS deve fornire quindi: un linguaggio per definire lo schema logico della base di dati (Data Definition Language o DDL); un linguaggio per manipolare la base di dati (Data Manipulation Language o DML). G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 5/31

6 BASE DI DATI la progettazione Il design di una base di dati comporta, una volta deciso il modello organizzativo, lo svolgimento delle seguenti principali attività: definizione dello schema concettuale, attraverso la individuazione dei particolari aspetti della realtà di cui si vogliono descrivere le caratteristiche; normalizzazione dello schema, intesa come raffinamento dello schema concettuale, al fine di meglio garantire consistenza e riduzione della ridondanza dei dati; definizione dello schema logico, intesa come assestamento ed organizzazione dei dati che sono presenti nella base di dati. Se si assume di far uso del modello relazionale, lo schema concettuale viene realizzato costruendo il modello Entità- Relazioni della specifica base di dati da realizzare. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 6/31

7 BASE DI DATI Fasi della progettazione LO SCHEMA CONCETTUALE Cosa è: una rappresentazione di alto livello dei dati Cosa contiene: una descrizione dettagliata dei dati, delle relazioni e dei vincoli, ma non dei dettagli fisici relativi alla memorizzazione dei dati Come si definisce: mediante il modello Entità - Relazioni (Entity-Relationship) Come si descrive: mediante il diagramma Entità - Relazioni (Entity-Relationship Diagram o ERD) G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 7/31

8 IL DIAGRAMMA ENTITÀ - RELAZIONI Entità: una classe (o insieme) di oggetti omogenei (astratti o tangibili) appartenenti alla realtà e capaci di rappresentarne gli aspetti di interesse Attributi: le proprietà che caratterizzano ciascuna entità nel contesto di interesse Cognome Nome Data_di_ nascita Numero_ matricola STUDENTE Indirizzo Telefono La singola occorrenza di una entità (1 singolo esemplare della classe) sarà caratterizzata da valori assunti dagli attributi. Esempio: {STUDENTE} 1 {STUDENTE} 2 Cognome = Genchi Nome = Nicola Numero_matricola = V Cognome = Paradiso Nome = Germana Numero_matricola = S G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 8/31

9 IL DIAGRAMMA ENTITÀ - RELAZIONI Tipi particolari di attributo: Attributo Composto: è suddivisibile in parti più piccole che hanno ancora una propria specificità. esempio: Indirizzo Via, Civico, CAP, Città, Stato. Utile quando preveda riferimenti a singole parti dell attributo (via e civico). Attributo Multivalore: può assumere più di un singolo valore per ciascuna occorrenza di una entità. esempio: Telefono, titoli_di_studio, sedi. Attributo derivato: attributo che è possibile o conveniente determinare a partire da altri attributi. esempio: Età è derivabile da data di nascita (è anche conveniente?) G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 9/31

10 IL DIAGRAMMA ENTITÀ - RELAZIONI Il dominio di un attributo: è l insieme dei valori che possono essere assegnati ad un attributo di una entità. esempio: altezza mt nome insieme delle stringhe di caratteri. Definizione: un attributo A di una entità E il cui insieme di valori è V, è definibile come: A : E -> P(V) dove P(V) è l insieme dei sotto-insiemi di V. Il valore nullo: quando per un attributo in un esemplare di entità non sia possibile determinare un valore, viene creato il valore Null. Il suo significato può essere duplice: 1-Ignoto; 2- Non applicabile. esempio: 1- Voto_di_maturità = null (non è noto il valore, ma la maturità è stata conseguita). 2- Civico = null (non esiste una numerazione poiché l urbanizzazione non è completa). G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 10/31

11 IL DIAGRAMMA ENTITÀ - RELAZIONI La chiave di una entità Come distinguere tra occorrenze di una stessa entità? Assumiamo l esistenza di un vincolo di unicità sugli attributi. Esiste cioè un sotto-insieme di attributi (che può ridursi ad uno) di una entità, la cui combinazione di valori è distinta per ciascuna occorrenza di una entità. Tale sotto-insieme viene detto chiave dell entità. Il vincolo di unicità è relativo allo schema dell entità, non ad un particolare insieme di occorrenze di entità. Essa pertanto vale sempre. La chiave va determinata quindi sulla base delle proprietà della realtà che la base di dati rappresenta. Una entità può avere più di un insieme di attributi che verificano il vincolo di chiave. Esempio: Numero di telaio e numero di targa per l entità AUTOVETTURA. Numero di matricola e Cognome-Nome- Data_di_nascita per l entità STUDENTE. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 11/31

12 IL DIAGRAMMA ENTITÀ - RELAZIONI Relazione: associazione o legame logico esistente tra due o più entità. Formalmente è una funzione che associa ad uno o più esemplari di un insieme-entità, uno o più esemplari dell altro insieme-entità. Studente frequenta Corso_di_ Laurea Studente frequenta Corso_di_ Laurea Grado di una relazione: numero di entità partecipanti. Studente frequenta Corso_di_ Laurea Disciplina_di_ studio Una entità può essere in relazione con se stessa. In tal caso si utilizzano esplicitamente nomi di ruolo per chiarire la partecipazione Studente elegge G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 12/31

13 IL DIAGRAMMA ENTITÀ - RELAZIONI Cardinalità di una relazione: specifica il numero di occorrenze di relazione cui le occorrenze di entità possono partecipare. Le cardinalità vengono espresse normalmente come 1:1, 1:N, M:N. 1:1 (uno a uno), alla relazione partecipa una singola occorrenza di entità per ciascuna delle 2 entità partecipanti; 1:N (uno a molti), alla relazione possono partecipare, per una singola occorrenza di entità di una delle entità partecipanti, svariate occorrenze dell altra entità; M:N (molti a molti), vale anche il viceversa della precedente definizione. Docente presidenza Corso_di_ Laurea Corso_di_ Laurea iscrizione Studente Studente frequenza Disciplina_di_ studio La relazione può essere interpretata in senso inverso. La cardinalità può anche prevedere l assenza di corrispondenza. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 13/31

14 IL DIAGRAMMA ENTITÀ - RELAZIONI Gerarchie ISA (o entità deboli) Rappresentano legami logici tra una entità E (padre o entità forte) e una o più entità E1, E2,..,EN (figli o entità deboli). Il padre è più generale dei figli, che sono considerabili specializzazioni. ISA IS-A è un esempio: Un liceale è uno studente; un universitario è uno studente. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 14/31

15 LO SCHEMA CONCETTUALE Riepilogo: Va costruito dopo una adeguata attività di raccolta di requisiti. Consente una descrizione ad alto livello dei dati. Aiuta a chiarire ulteriormente i requisiti Consente di esplicitare numerosi vincoli E soggettivo: numerose scelte sono possibili e vanno adeguatamente ponderate. Se costruito in modo adeguato consente la mappatura immediata nel modello logico relazionale. Richiede comunque ulteriori raffinamenti e verifiche (normalizzazione). G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 15/31

16 BASE DI DATI LO SCHEMA LOGICO Il modello relazionale Basato sul lavoro di Codd (~1970) E attualmente il modello più utilizzato nel mondo dei database (Oracle, Informix, IBM, Microsoft, etc.) E basato su una struttura dati semplice ed uniforme, la relazione. Ha solide basi teoriche. Concetti base del modello Una base di dati è rappresentata come una collezione di relazioni. Possiamo informalmente considerare una relazione come una tabella. Ciascuna riga rappresenta una collezione di valori di dati tra loro collegati Il nome della relazione e quelli delle colonne consentono di comprendere il significato dei valori delle righe. Tutti i valori di una colonna sono del medesimo tipo, appartengono cioè ad un medesimo dominio. Cognome Nome Matricola Genchi Nicola V Paradiso Germana S G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 16/31

17 BASE DI DATI LO SCHEMA LOGICO Dominio: un insieme di valori atomici, cioè indivisibili. Esempio: voti_università valori tra 0 e 30. nomi_propri l insieme dei nomi di persona. A ciascun dominio si associa un tipo di dato o formato. Schema di una relazione: è specificato come un nome R e una lista di attributi (A 1, A 2,.., A N ). Ciascun attributo A i corrisponde ad un dominio D(A i ) nello schema relazionale. Esempio: Studente (nome, cognome, matricola, data_nascita, data_immatr) Grado della relazione: numero di attributi. Istanza di R: r(r), è un insieme di tuple r = (t 1, t 2,.., t m ). Ciascuna tupla t è una lista ordinata di valori t = < v 1, v 2,.., v n >; Ciascun valore v i dom(a i ) null (dove null rappresenta uno speciale valore, sconosciuto, inapplicabile). G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 17/31

18 BASE DI DATI LO SCHEMA LOGICO Cardinalità: il numero di tuple nella estensione r(r). Vincolo di dominio: i valori di ciascun attributo sono valori atomici appartenenti al corrispondente dominio. Vincolo di chiave: per ogni relazione R esiste un sotto-insieme di attributi sk tale che t 1 [sk] t 2 [sk]. Il sottoinsieme sk dicesi superchiave. Dicesi chiave un sottoinsieme di attributi che goda della ulteriore proprietà di essere minimo, cioè privo di attributi ridondanti. Es.: studente(nome, cognome, matricola, data_nascita) Il sottoinsieme nome, cognome, matricola è superchiave, come pure cognome, matricola. Matricola è chiave (non ridondante) In genere possono esserci più sotto-insiemi di attributi che verificano le due proprietà: chiavi candidate. La chiave designata è detta chiave primaria. Integrità di entità: nessuna chiave primaria può assumere valore null. Integrità referenziale: una tupla in una relazione R 1 che si riferisca ad un altra relazione R 2 deve riferirsi ad una tupla esistente in R 2. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 18/31

19 BASE DI DATI Dal modello concettuale al modello relazionale Creare una relazione per ogni entità con gli attributi semplici della stessa entità, scegliendo come chiave primaria una delle chiavi dell entità. Per le entità deboli, creare una relazione con gli attributi dell entità e includere, inoltre, come chiave esterna, la chiave primaria dell entità proprietaria. La chiave primaria della nuova relazione sarà la combinazione della chiave esterna piuù la chiave parziale. Per ogni associazione binaria 1:1, identificare le entità partecipanti S e D. Scegliere una entità S con partecipazione totale ed includere in essa, come chiave esterna, la PK di D. Includere in S anche eventuali attributi dell associazione. Per ogni associazione binaria 1:N, identificare le entità partecipanti. Scegliere l entità S dal lato N ed includere in essa, come chiave esterna, la PK dell altra. Includere in S anche eventuali attributi dell associazione. Per ogni associazione R di tipo M:N creare una nuova relazione R. Includere le chiavi esterne delle entità partecipanti; la loro combinazione formerà la PK di R; includere eventuali attributi di R. Per ogni attributo multivalore A, creare una nuova relazione che include A e la chiave primaria della entità di partenza come chiave esterna. La PK sarà la combinazione della chiave esterna e di A. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 19/31

20 L ALGEBRA RELAZIONALE è un linguaggio procedurale: le operazioni vengono specificate descrivendo il procedimento da seguire è un algebra chiusa: e costituita da un insieme di operatori definiti su relazioni che producono relazioni. il risultato di una operazione può essere ulteriormente manipolato. i principali operatori sono la selezione e la proiezione (operatori unari) e il join (operatore binario) esistono le operazioni tipiche dell insiemistica: unione, intersezione, differenza e il prodotto cartesiano G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 20/31

21 L ALGEBRA RELAZIONALE Selezione (SELECT) Consente di selezionare un sotto-insieme delle tuple di una relazione che soddisfino una condizione di selezione. L operazione è espressa in generale come: σ <condizione_di_selezione> (<relazione>) La condizione di selezione può prevedere comparazione tra attributi compatibili o con costanti, oltre a essere ottenuta collegando varie condizioni mediante connettivi logici (and, or, not). esempio σ data_nasc>1/1/1960.and.data_ass>1/6/1994 (impiegato) L operazione viene applicata a ciascuna tupla individualmente. La relazione risultante mantiene lo schema di quella di partenza, i.e. il grado rimane invariato. La cardinalità risultante è invece di quella di partenza. La selezione è commutativa: σ <cond1> (σ <cond2> (<R>) σ <cond2> (σ <cond1> (<R>) G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 21/31

22 Esempio di Selezione ALGEBRA RELAZIONALE S = σ data_nasc>1/1/1960.and.data_ass>1/6/1994 (impiegato) La relazione Impiegato Cognome Nome Data_nasc Titolo Data_ass Davolio Nancy 14/10/1958 Dott.essa 12/3/1987 Laforet Gennaro 1/3/1975 Ing. 15/9/2000 Esposito Giulio 28/7/1969 Dott. 30/10/1996 Kranz Silvana 22/11/1972 Ing. 25/11/1999 una tupla Taylor William 30/9/1967 Sig. 21/6/1997 Da Silva Cristobal 31/7/1955 Dott. 7/9/1986 Fonseca Gabriel 22/12/1950 Sig. 11/3/1985 D Amico Sergio 14/1/1963 Ing. 2/1/1993 Francavilla Stefano 11/4/1961 Dott. 1/5/1990 Al Housseini Ali Mustafa 15/8/1971 Dott. 31/10/1999 un attributo Il risultato dell operazione di selezione La relazione S Cognome Nome Data_nasc Titolo Data_ass Laforet Gennaro 1/3/1975 Ing. 15/9/2000 Esposito Giulio 28/7/1969 Dott. 30/10/1996 Kranz Silvana 22/11/1972 Ing. 25/11/1999 Taylor William 30/9/1967 Sig. 21/6/1997 Al Housseini Ali Mustafa 15/8/1971 Dott. 31/10/1999 G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 22/31

23 L ALGEBRA RELAZIONALE Proiezione (PROJECT) Consente di selezionare un sotto-insieme degli attributi di una relazione elencati in una lista di attributi di proiezione. L operazione è espressa in generale come: π <lista_di_attributi> (<relazione>) L operazione modifica, in generale, il grado, i.e. il numero di attributi. L operazione modifica, in generale, anche la cardinalità (perché?) L operazione non è commutativa. esempio π Cognome, Nome (impiegato) Trattando operazioni in una algebra chiusa è ovviamente possibile scrivere espressioni come sequenza di operazioni. π Cognome, Nome (σ Titolo = Dott. (impiegato)) Cognome Nome Esposito Giulio Da Silva Cristobal Francavilla Stefano Al Housseini Ali Mustafa G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 23/31

24 ALGEBRA RELAZIONALE Esempi di Proiezione π Cognome, Nome (impiegato) π Titolo (impiegato) La relazione Impiegato Cognome Nome Data_nasc Titolo Data_ass Davolio Nancy 14/10/1958 Dott.essa 12/3/1987 Laforet Gennaro 1/3/1975 Ing. 15/9/2000 Esposito Giulio 28/7/1969 Dott. 30/10/1996 Kranz Silvana 22/11/1972 Ing. 25/11/1999 una tupla Taylor William 30/9/1967 Sig. 21/6/1997 Da Silva Cristobal 31/7/1955 Dott. 7/9/1986 Fonseca Gabriel 22/12/1950 Sig. 11/3/1985 D Amico Sergio 14/1/1963 Ing. 2/1/1993 Francavilla Stefano 11/4/1961 Dott. 1/5/1990 Al Housseini Ali Mustafa 15/8/1971 Dott. 31/10/1999 un attributo Il risultato delle operazioni di proiezione Cognome Nome Titolo Davolio Nancy Dott.essa Laforet Gennaro Ing. Esposito Giulio Dott. Kranz Silvana Sig. Taylor William Da Silva Cristobal Fonseca Gabriel D Amico Sergio Francavilla Stefano Al Housseini Ali Mustafa G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 24/31

25 L ALGEBRA RELAZIONALE Unione (UNION): R S produce una relazione che include tutte le tuple presenti in R o in S o in entrambe. Intersezione (INTERSECTION): R S produce una relazione che include tutte le tuple presenti sia in R che in S. Differenza (DIFFERENCE): R-S produce una relazione che include tutte le tuple presenti in R, ma non in S. Sono operazioni binarie dell insiemistica. Hanno senso su relazioni compatibili, cioè con identici attributi o almeno appartenenti al medesimo dominio. Prodotto cartesiano E una operazione binaria su insiemi, ma non richiede la compatibilità delle relazioni partecipanti. E denotata con il simbolo X. Il grado della relazione risultante è pari alla somma dei gradi delle due relazioni partecipanti. La cardinalità è pari al prodotto di quelle delle due relazioni partecipanti. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 25/31

26 L ALGEBRA RELAZIONALE Join R S= σ ( R S) >< < condizione > < condizione > ove <condizione> è dello stesso tipo di quella già vista per la selezione. E l operazione utilizzata per combinare coppie di tuple provenienti da relazioni collegate in singole tuple. Consente di elaborare le associazioni tra relazioni. Il join con una condizione generica è detto theta join. Quando la condizione sia una uguaglianza l operazione è detta equi join. Questa operazione includerà due volte, nella tabella risultante, gli attributi su cui è posta la condizione di uguaglianza. Quando l operazione si limita a riportare una volta l attributo di comparazione nella tabella risultante parleremo di join naturale. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 26/31

27 Esempio di Join ALGEBRA RELAZIONALE Relazione R Cognome Nome Titolo Data_nasc Davolio Nancy Dott.essa 14/10/1958 Esposito Giulio Dott. 28/7/1969 Kranz Silvana Ing. 22/11/1972 Taylor William Sig. 30/9/1967 Relazione S Cognome Titolo Data_ass Davolio Dott.essa 12/3/1987 Laforet Ing. 15/9/2000 Esposito Dott. 30/10/1996 Kranz Ing. 25/11/1999 Taylor Sig. 21/6/1997 Da Silva Dott. 7/9/1986 Al Housseini Dott. 31/10/1999 <condizione> Cognome (R) = Cognome (S).and. Titolo (R) = Titolo (S) Cognome Nome Data_nasc Titolo Data_ass Davolio Nancy 14/10/1958 Dott.essa 12/3/1987 Esposito Giulio 28/7/1969 Dott. 30/10/1996 Kranz Silvana 22/11/1972 Ing. 25/11/1999 Taylor William 30/9/1967 Sig. 21/6/1997 G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 27/31

28 LA NORMALIZZAZIONE La modellazione E-R ci ha consentito di descrivere schemi relazionali Lo strumento base per la modellizzazione è stato finora la ragionevolezza Scelta degli attributi: Progettare lo schema in modo che sia semplice descrivere il suo significato, prestare cioè attenzione alla semantica degli attributi. Evitare di riunire in uno schema di relazione attributi propri di entità diverse del mondo reale. Ridurre la ridondanza: Ha un duplice scopo: ridurre la storage area e evitare le anomalie da aggiornamento Anomalie da aggiornamento: Anomalie da inserimento Anomalie da modifica Anomalie da cancellazione Ridurre il numero di valori null nelle tuple: Valori null possono essere variamente interpretati: non applicabile, sconosciuto, non inserito In molti casi conviene creare nuove relazioni per ridurre i null. Evitare le tuple spurie: Una tupla spuria (cioè con informazioni non corrette) può essere generata a seguito di un join naturale. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 28/31

29 LA NORMALIZZAZIONE Esistono però metodi formali per assicurare la scelta di buoni schemi relazionali. Tali metodi vengono essenzialmente utilizzati per verificare e raffinare lo schema. Dipendenze funzionali Una dipendenza funzionale è un vincolo tra due insiemi di attributi di una base di dati e dipende dalla semantica dello schema. Data uno schema relazionale R e due sotto-insiemi non vuoti di attributi X e Y esiste una dipendenza funzionale X Y (o Y dipende funzionalmente da X) se per ogni istanza r di R: t 1 r, t 2 r, Πx(t 1 ) = Πx(t 2 ) Πy(t 1 ) = Πy(t 2 ) Una dipendenza funzionale X Y è piena quando non esiste alcun attributo di Y che dipenda funzionalmente da un sotto-insieme degli attributi di X. In tal caso si dice che Y dipende pienamente da X. Una dipendenza funzionale X Y è transitiva se esiste un insieme di attributi W per cui valgono le dipendenze funzionali X W e W Y. In tal caso si dice che Y dipende transitivamente da X tramite W. Un attributo primo è un attributo che fa parte di almeno una chiave. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 29/31

30 LA NORMALIZZAZIONE Le forme normali Un metodo formale per analizzare le relazioni Consentono una eventuale decomposizione di relazioni in schemi che godono di migliori proprietà. 1 a forma normale Coincide in pratica con la definizione di relazione. Il dominio di ciascun attributo deve consistere di valori atomici e il valore di un attributo in una tupla deve essere un valore singolo del dominio. Ogni attributo non chiave dipende funzionalmente dalla chiave. 2 a forma normale Uno schema R è in questa forma se ogni attributo non primo ha una dipendenza piena dalla chiave di R. 3 a forma normale Uno schema R è in questa forma se è in seconda forma normale e se ogni suo attributo non primo non dipende transitivamente dalla chiave. G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 30/31

31 SQL Il DDL si basa sulle istruzioni CREATE TABLE CREATE INDEX DROP TABLE DROP INDEX Il DML si basa sulle istruzioni SELECT (attributi) FROM (relazioni) WHERE (condizioni) INSERT INTO (relazione): <tupla1>, <tupla2>, DELETE FROM (relazione) WHERE (condizioni) UPDATE (relazione) SET (attributo = espressione) WHERE (condizioni) G. Piscitelli Politecnico di Bari pag. 31/31