Informazioni generali sul corso

Transcript

1 Informazioni generali sul corso Database Relazionali Obiettivi del corso Conoscere i Database Relazionali 2 1

2 Argomenti Definizioni Caratteristiche DB Progetto DBR: Concettuale, Logica, Fisica Elementi DBR: Tabelle, Relazioni, Chiavi Normalizzazione: 1NF, 2NF, 3NF Linguaggio SQL 3 Informazioni Sistema informativo: organizza e gestisce le informazioni necessarie a perseguire gli scopi di un organizzazione. Esempio: archivi di banche o servizi anagrafici. Sistema informatico porzione automatizzata del sistema informativo. 4 2

3 Sistemi informatici: una classificazione On-Line Transaction Processing Systems(OLTP): per i processi operativi Decision support systems (DSS): fortemente integrati, di supporto ai processi direzionali richiedono operazioni non previste a priori coinvolgono spesso grandi quantità di dati, anche storici e aggregati coinvolgono dati provenienti da varie fonti operative, anche esterne 5 Implementazione di un OLTP modello Entità-Relazione si cerca di eliminare il più possibile la ridondanza maggiore efficienza delle operazioni di aggiornamento Si cerca di applicare le regole di normalizzazione Ogni entità è caratterizzata da una chiave primaria che la definisce 6 3

4 Informazioni Dato ciò che è immediatamente presente alla conoscenza, prima di ogni elaborazione; elementi di informazione che devono essere elaborati. Esempio: Mario Rossi Informazione notizia dato od elemento che consente di avere conoscenza più o meno esatta di fatti, situazioni, modi di essere. Esempio: Mario Rossi, tutor del corso 7 Database Definizione classica di base di dati: collezione di dati, utilizzati per rappresentare le informazioni di interesse per un sistema informativo. 8 4

5 Cos'è un database La parola DATABASE indica l'insieme dei dati utilizzati in uno specifico sistema informativo, di tipo aziendale, scientifico, amministrativo o altro. E' composto da due diversi tipi di informazioni, dai significati diversi: DATI rappresentano le entità presenti nel sistema da rappresentare STRUTTURE descrivono le caratteristiche comuni delle varie categorie di dati 9 Un database... Deve rappresentare, oltre ai dati, le relazioni fra i dati, ovvero le connessioni logiche presenti fra le varie categorie, rispettando certi requisiti: 1. Ridondanza minima 2. Possibilità di multiutenza 3. Sicurezza 10 5

6 Data Base Manager System - DBMS Sistema di gestione di basi di dati sistema software in grado di gestire collezioni di dati: grandi; condivise; persistenti; assicurando: affidabilità; privatezza. 11 Database Nuova definizione di base di dati: collezione di dati gestita da un DBMS. 12 6

7 Database - caratteristiche Precisiamo le caratteristiche delle basi di dati: 1. Grandi: nel senso che possono avere dimensioni enormi (10e12 byte), superiori alla dimensione della memoria principale. 2. Condivise: nel senso che applicazioni e utenti diversi possono accedere a dati comuni, evitando ridondanza ed inconsistenze. Il DBMS usa a tale scopo il controllo di concorrenza. 13 Database -. caratteristiche 3. Persistenti: il tempo di vita dei dati e illimitato, non legato al tempo di vita del programma che li utilizza, come accade per quelli gestiti in memoria centrale. 4. Affidabilità: capacità del sistema di conservare intatto il contenuto della base di dati (o di permetterne la ricostruzione) in caso di malfunzionamento hardware e software. 14 7

8 Database -. caratteristiche 5. Privatezza: solo gli utenti autorizzati possono svolgere determinate azioni sui dati comuni, evitando ridondanza ed inconsistenze. 6. Efficienza: capacità di svolgere operazioni utilizzando un insieme di risorse (tempo e spazio) accettabile per gli utenti. 7. Efficacia: capacità della base di dati di rendere produttive le attività dei suoi utenti. 15 Database Approccio: filesystem Appl. 1 Appl. 2 Appl

9 Database Approccio: DBMS Appl. 1 1 Appl. 2 2 D B M S Appl DBMS - Vantaggi Indipendenza dei dati dalla applicazione Riservatezza nell'accesso ai dati Gestione della integrità fisica dei dati Gestione della integrità logica dei dati Sicurezza e ottimizzazione nell'uso dei dati 18 9

10 Modelli dei dati Un modello stabilisce le convenzioni per esprimere i diversi aspetti della realtà e costituisce un supporto alla sua rappresentazione I passi fondamentali per la progettazione di un database sono: 1. Progetto concettuale 2. Progetto logico 3. Progetto fisico 19 Fasi di progettazione di un database 20 10

11 Progettazione concettuale Si usano modelli semantici; il più conosciuto è quello E-R (ENTITA'-RELAZIONE) Per prima cosa si classificano gli oggetti concreti o astratti più rilevanti, i cui insiemi si chiamano ENTITA' Le proprietà di ciascuna entità sono descritte mediante gli ATTRIBUTI 21...Progettazione concettuale Ogni ATTRIBUTO è caratterizzato dal suo nome e dall'insieme dei valori che può assumere Nel modello vengono rappresentati i vincoli di integrità, cioè quelle regole a cui soddisfano le entità nella realtà I rapporti logici fra ENTITA' sono descritti tramite le RELAZIONI, che consentono di aggregare le varie entità 22 11

12 Progettazione logica Deve tradurre lo schema concettuale già prodotto in una rappresentazione mediante un modello logico dei dati Un MODELLO LOGICO è la tecnica di organizzazione e accesso ai dati di una specifica categoria di DBMS 23 Progettazione logica Lo schema logico dipende quindi strettamente dal tipo di DBMS usato e quindi dal suo modello logico dei dati: - gerarchico; - reticolare; - relazionale 24 12

13 Progettazione fisica Viene definita l'organizzazione in archivi e file system delle strutture definite nello schema logico Dipende dal DBMS, ma anche dal sistema operativo e dall'hardware del sistema su cui è installato il DBMS 25 Modalità d'uso dei RDBMS Per le varie attività da svolgere sono definiti tre tipi di linguaggi: 1. DDL (Data Description Language) per definire lo schema logico 2. DML (Data Manipulation Language) per interrogare e modificare i dati 3. DCL (Data Control Language) per il controllo e la gestione delle funzionalità del DBMS Esempio: SQL 26 13

14 Utenti dei RDBMS Si definiscono almeno tre classi di utenti per i DBMS: 1. Utenti finali (utilizzatori di applicazioni preconfezionate o di strumenti di interrogazione libera) 2. Programmatori (realizzano applicazioni per gli utenti finali) 3. Amministratori del DBMS (progettano e mantengono in esercizio il DBMS) 27 Tabelle - RDBMS Sono basati su un modello teorico dei dati, sviluppato da CODD nel 1970 presso l' IBM San Josè Research Lab Per indicare una relazione algebrica si usa il termine TABELLA Per indicare la singola n-upla si parla di RIGA (di tabella) Per indicare un attributo della relazione algebrica si parla di COLONNA 28 14

15 Regole fondamentali - RDBMS Le entità dello schema concettuale diventano TABELLE nello schema logico Dalla definizione di TABELLA come insieme, derivano 2 conseguenze fondamentali: in una tabella non possono esistere due righe uguali. l ordine tra le righe di una tabella non è significativo. 29 Primary Key In fase di creazione dello schema logico dovremo : individuare, in ciascuna tabella, un insieme di attributi che identifichino univocamente le singole righe. Questo insieme di colonne prende il nome di chiave primaria della tabella, PRIMARY KEY

16 ..Primary Key Se non è possibile trovare una chiave i cui valori sono sempre tutti disponibili, allora è necessario aggiungere un nuovo attributo, un codice, generato in qualche modo ed attributo a ciascuna tupla all'atto dell inserimento. Gli attributi facenti parte della chiave primaria sono caratterizzati dalla presenza della sottolineatura nello schema della relazione. 31 Esempio 1 - chiavi Una relazione con valori nulli su tutte le chiavi: STUDENTI(Matricola, Cognome, Nome, Nascita, Corso) Matricola Cognome Nome Nascita Corso NULL Rossi Mario NULL Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/61 Ing. Civile 4586 Neri Luca NULL NULL NULL Neri Luca 05/03/58 Ing. Civile 32 16

17 Esempio 2 - chiavi Una relazione con chiave primaria: STUDENTI(Matricola, Cognome, Nome, Nascita, Corso) Matricola Cognome Nome Nascita Corso 3976 Rossi Mario NULL Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/61 Ing. Civile 4586 Neri Luca NULL NULL 5591 Neri Luca 05/03/58 Ing. Civile 33 Relazioni - RDBMS Il termine RELAZIONE nell'uso comune rappresenta sempre una associazione fra dati diversi, come nel modello Entità- Relazioni 34 17

18 Foreign Key Le relazioni dello schema concettuale vengono rappresentate nello schema logico con chiavi esterne (FOREIGN KEY) La chiave esterna di una tabella è l insieme di attributi che identificano la chiave primaria di un altra tabella stabilendo così una relazione fra esse. 35 Relazioni 1:1 Agli attributi della tabella T1 vanno aggiunti, come chiave esterna, gli attributi che costituiscono la chiave primaria della tabella T2, o alternativamente a T2 vanno aggiunti, come chiave esterna, gli attributi che costituiscono la chiave primaria di T

19 Esempio - Relazione 1:1 37 Relazioni 1:N Agli attributi della tabella T2 vanno aggiunti, come chiave esterna, gli attributi che costituiscono la chiave primaria di T

20 Esempio - Relazione 1:N 39 Relazioni M:N Va definita una nuova tabella T3 che contiene, come chiavi esterne, le chiavi primarie sia di T1 che di T2. In questo caso la chiave primaria di T3 può essere costituita dalla totalità dei suoi attributi

21 Esempio - Relazione M:N 41 Sono rappresentate le relazioni STUDENTI, ESAMI, CORSI, con la relazione ESAMI che lega dati presenti nelle prime due ESEMPIO - ER Matricola Cognome Rossi Verdi Neri Bianchi Spirito Mario Carlo Marco Luca Nome Gianfranco STUDENTI Data di nascita 7/6/71 5/5/73 8/5/72 8/8/74 12/11/70 Codice Titolo Database Reti Linguaggi CORSI Docente Alto Basso Magro Studente Voto Corso ESAMI

22 Pausa 43 Ripresa

23 Vincoli d integrità Vincolo d integrità: proprietà che deve essere soddisfatta dalle istanze che rappresentano informazioni corrette per l applicazione. Ad uno schema di base dati si associano un insieme di vincoli, considerando corrette ( o lecite o ammissibili) le istanze soddisfacenti tutti i vincoli. 45..vincoli d integrità 1.Vincolo intrarelazionale: il suo soddisfacimento è definito rispetto a singole relazioni della base di dati. 2.Vincolo di tupla: vincolo intrarelazionale valutato su ciascuna tupla indipendentemente dalle altre. E possibile esprimerli mediante espressioni booleane (con connettivi OR, AND, NOT) con atomi che confrontano (con gli operatori =, >,<,<>) valori di attributo od espressioni aritmetiche su valori di attributo

24 ..vincoli d integrità 3. Vincolo di dominio ( o su valori): vincolo intrarelazionale che impone una restrizione sul dominio dell attributo. 4. Vincolo interrelazionale: vincolo che coinvolge più relazioni. 47 Esempio - Vincoli d Integrità STUDENTI Matricola Cognome Nome 1000 Rossi Mario 2000 Verdi Carlo 3000 Neri Marco 4000 Bianchi Luca 4000 Spirito Franco Studente Data di nascita 7/6/71 5/5/73 8/5/72 8/8/74 12/11/70 Voto Codice Lode lode CORSI Titolo Docente Database Alto Reti Basso Linguaggi Magro ESAMI Corso

25 .esempio - Vincoli d Integrità Con riferimento alla base di dati rappresentata in figura: STUDENTI (Matricola, Cognome, Nome, Data di nascita), ESAMI (Studente, Voto, Corso) CORSI (Codice, Titolo, Docente) Nella prima tupla della relazione ESAMI abbiamo il valore 36, nel sistema italiano non ammissibile. Violazione di un vincolo di dominio! 49.esempio - Vincoli d Integrità Nella seconda tupla della relazione ESAMI viene indicato che è stata conseguita la lode, impossibile dal momento che il voto non è 30. Violazione di un vincolo di tupla! Nella ultime due righe della relazione STUDENTI vi sono due numeri di matricola eguali, impossibile, data l univocità, in una stessa università, dei numeri di matricola. Violazione di un vincolo intrarelazionale! 50 25

26 .esempio - vincoli d integrità La quarta tupla della relazione ESAMI presenta, per l attributo studente, un valore che non compare tra i numeri di matricola della relazione studenti. La prima tupla presenta inoltre un codice che non compare nella relazione CORSI. Violazione di un vincolo interrelazionale! 51 RDBMS Normalizzazione E il processo che consente di verificare la correttezza del modo in cui è stato impostato uno schema logico relazionale. Può portare a modificare la struttura dello schema stesso al fine di renderlo ottimale nella gestione dei dati

27 Prima forma normale 1NF Se la relazione ha una chiave primaria Se ogni n-upla ha lo stesso numero di campi Se ogni campo di tabella corrisponde ad un attributo semplice Allora la tabella è in Prima forma normale 53.Prima forma normale La prima forma normale stabilisce che in una tabella non possono esistere colonne definite per contenere una molteplicità di valori. Una tabella quindi non può contenere una struttura vettoriale o array

28 Esempio 1 - Prima forma normale 55 Esempio 2 - Prima forma normale Cod_cli Cognome Tel1 Tel2 Tel3 1 ROSSI Cod_cli Tel Cod_cli 1 Cognome ROSSI

29 Seconda forma normale 2NF Se una schema è in 1FN Se ogni attributo non chiave dipende funzionalmente e completamente dalla chiave primaria Allora la tabella è in Seconda forma normale. E l operazione di eliminazione degli attributi non-chiave che dipendono funzionalmente solo da una parte della chiave primaria 57 Seconda forma normale Riguarda le tabelle in cui la chiave primaria sia composta da più attributi e stabilisce che, in questo caso, tutte le colonne corrispondenti agli attributi devono dipendere dall intera chiave primaria

30 Esempio 1 - Seconda forma normale 59 Esempio 2 - Seconda forma normale Cod_cli Cod_prod Tel Prezzo 1 Viti Bulloni Cod_cli 1 Tel 1111 Cod_prod Viti Bulloni Prezzo

31 Terza forma normale - 3NF Se una schema è in 2FN Se ogni attributo non chiave dipende in modo non transitivo dalla chiave primaria Allora la tabella è in Terza forma normale. E l operazione di eliminazione degli attributi non-chiave che dipendono funzionalmente da un altro attributo nonchiave (scoperta delle chiavi nascoste). 61.Terza forma normale Stabilisce che non devono esistere dipendenze tra le colonne di una tabella se non basate sulla chiave primaria

32 Esempio 1 - Terza forma normale 63 Esempio 2 - Terza forma normale Cod_dip 1 2 Cod_fisc Rss Vrd Nome Rossi Verdi Cod_dip 1 2 Cod_fisc Rss Vrd Cod_fisc Rss Vrd Nome Rossi Verdi 64 32

33 Viste 1. sono definite per mezzo di espressioni del SQL, non registrate ma utilizzabili nelle query come se lo fossero. 2. devono essere ricalcolate per ogni query, ma non presentano problemi di consistenza. 65 Viste a. risultano utili, ad esempio, nel caso di ristrutturazioni di un database, quando sostituiscono relazioni non più esistenti nello schema, cui fanno riferimento applicazioni scritte prima della ristrutturazione; b. possono essere associate a meccanismi di regolazione degli accessi; c. possono essere usate nella definizione di altre viste semplificando così espressioni molto complesse

34 SQL Acronimo di Structured Query Language è un linguaggio unificato che consente l esecuzione di tutte le operazioni necessarie alla gestione e all utilizzo di un database. Consente infatti di effettuare, oltre alla consultazione del database, anche la definizione e la gestione dello schema, La manipolazione dei dati e l esecuzione di operazioni di amministratore. Può quindi essere utilizzato da tutte le categorie di utenza del database, dall utente finale all amministratore. 67 SQL Interrogazione del database I comandi di interrogazione (query) consentono di effettuare operazioni di ricerca sui dati contenuti nelle tabelle del database, impostando le condizioni che tali dati devono soddisfare. Tutte le interrogazioni vengono effettuate Attraverso l operazione SELECT 68 34

35 SQL - Select Opera su tabelle e restituisce come risultato una tabella. La sintassi è: SELECT [ALL DISTINCT] <lista_di_selezione> <FROM...> [WHERE...] [GROUP BY...] [HAVING...] [ORDER BY...] 69 Operatore di correlazione - Join 1. Join Naturale: è un operatore che correla dati in relazioni diverse, sulla base di valori uguali in attributi con lo stesso nome

36 Esempio Join naturale INFRAZIONI (Codice, Data, Agente, Prov, Targa) AUTO (Targa, Prov, Proprietario) Prov. RM MI MI JOIN (Codice, Data, Agente, Prov., Targa, Proprietario) AUTO Targa Proprietario 4E5432 2S4444 5S666 Gennaro Cretella Emilio Rossi Gino Spirito Codice Data INFRAZIONI Agente Prov. RM RM Targa 4E5432 4E5432 Codice 1234 Data Agente 001 Prov. RM Targa 4E5432 Proprietario Gennaro Cretella JOIN RM 4E5432 Gennaro Cretella RM 2S4444 Emilio Rossi MI 2S4444 Emilio Rossi MI 2S4444 Emilio Rossi 71 Operatore di correlazione - Join 2. Join completo: se ciascuna tupla dei due operandi contribuisce ad almeno una tupla del risultato

37 Operatore di correlazione - Join 3. Outer Join: join che consente a tutte le tuple di partecipare al risultato finale,esteso con valori NULL ove manca la controparte. Esistono tre varianti dell outer join 73 Outer Join a. Left: che estende solo le tuple del primo operando b. Right: che estende solo le tuple del secondo operando c. Full: che estende tutte le tuple 74 37

38 Esempio: Left Outer Join R1 Impiegato Dipartimento Rossi Vendite Verdi Produzione Gialli Produzione Dipartimento Produzione Acquisti R2 Capo Gennaro Cretella Emilio Rossi Impiegato Rossi Verdi Gialli Left outer join di R1, R2 Dipartimento Capo Vendite NULL Produzione Gennaro Cretella Produzione Gennaro Cretella 75 Esempio: Right Outer Join R1 Impiegato Rossi Verdi Gialli Dipartimento Vendite Produzione Produzione Dipartimento Produzione Acquisti R2 Capo Gennaro Cretella Emilio Rossi Right outer join di R1,R2 Impiegato Dipartimento Verdi Produzione Gialli Produzione NULL Acquisti Capo Gennaro Cretella Gennaro Cretella Emilio Rossi 76 38

39 Esempio: Full Outer Join R1 Impiegato Dipartimento Rossi Vendite Verdi Produzione Gialli Produzione Dipartimento Produzione Acquisti R2 Capo Gennaro Cretella Emilio Rossi Impiegato Rossi NULL Verdi Gialli Full outer join di R1, R2 Dipartimento Capo Vendite NULL Acquisti Emilio Rossi Produzione Gennaro Cretella Produzione Gennaro Cretella 77 Esercizi query SQL IMPIEGATI Matricola 101 Nome Bianchi Carlo Età 34 Salario 40 SUPERVISORI Gialli Andrea Rossi Giulio Verdi Luca Neri Aldo Capo Impiegato Alti Aldo Bassi Mario Gialli Andrea Verdi Luca

40 Sono date le due relazioni IMPIEGATI (Matricola, Nome, Età, Salario) SUPERVISORI (Capo, Impiegato) con vincolo d integrità tra gli attributi Capo ed Impiegato della relazione SUPERVISORI e la relazione IMPIEGATI. Formulare un interrogazione per ottenere il Numero, il Nome e l Età degli impiegati che guadagnano più di 40 mila Euro. Soluzione:. Esercizio 1 SELECT numero,nome,eta FROM impiegati WHERE salario > Esercizio 2 Sono date le due relazioni IMPIEGATI (Matricola, Nome, Età, Salario) SUPERVISORI (Capo, Impiegato) con vincolo d integrità tra gli attributi Capo ed Impiegato della relazione SUPERVISORI e la relazione IMPIEGATI. Formulare un interrogazione per ottenere il Numero di registrazione dei capi degli impiegati che guadagnano più di 40 mila Euro. Soluzione: SELECT capo FROM impiegati,supervisori WHERE matricola=impiegato AND salario >

41 Bibliografia Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone - Basi Di Dati (Modelli e Linguaggi di Interrogazione) - McGraw Hill, 2003 Atzeni, Ceri, Fraternali, Paraboschi, Torlone - Basi Di Dati (Architetture e Linee Di Evoluzione) - McGraw Hill, 2003 Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe - Fundamentals of Database Systems, Fourth Edition - Addison Wesley, 2003 Tamer-Ozsu, P. Valduriez - Principles of Distributed Database Systems - Prentice Hall, 1999 Ramakrishnan, Gehrke. Sistemi di basi di dati, McGraw- Hill, 2004, edizione italiana a cura di Tiziana Catarci. Albano. Costruire sistemi per basi di dati, Addison- Wesley, Domande 82 41

42 Saluti 83 42