Basi di dati. Stefano Brocchi Stefano Brocchi Basi di dati 1 / 93

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1 Basi di dati Stefano Brocchi Stefano Brocchi Basi di dati / 9

2 Database, informazioni e dati Attualmente, pressoché in qualsiasi attività il compito della gestione ed organizzazione dei dati viene realizzata da un sistema informatico Diffusione capillare dell informatica a partire degli anni 80 e 90 Stefano Brocchi Basi di dati / 9

3 Database, informazioni e dati In molte applicazioni, è necessario avere dei dati organizzati in modo preciso seguendo degli standard universali Può non essere sufficiente il normale filesystem Vengono per questo introdotte le basi di dati (database) Stefano Brocchi Basi di dati / 9

4 Basi di dati Una base di dati è un insieme di dati strutturati gestibili in modo flessibile da soggetti diversi I programmi che realizzano e gestiscono le basi di dati si chiamano DBMS (Database Management System) Alcuni nomi dei programmi che fanno da DBMS: Oracle, MySQL, MSSQL,... Stefano Brocchi Basi di dati 4 / 9

5 Basi di dati: interfaccia Per interfacciarsi direttamente con una base di dati, esistono numerosi programmi ad interfaccia grafica Tramite questi programmi, si possono inserire, modificare ed estrarre dati, ma anche creare database e definirne la struttura Diversi dai programmi applicativi destinati all utente finale, che conoscendo il significato dei dati nel database forniscono un contesto più facilmente comprensibile all utente Per database su server, si può accedere spesso anche tramite un interfaccia web Questi programmi convertono i comandi dati tramite interfaccia grafica nel linguaggio del database Di seguito vedremo come è regolamentato l accesso Stefano Brocchi Basi di dati 5 / 9

6 Basi di dati: esempio Nel seguito, faremo riferimento ad un ipotetico esempio di una base di dati utilizzata in un laboratorio scientifico La base di dati conterrà innanzitutto una serie di dati anagrafici consultabili dal laboratorio Ogni esperimento eseguito verrà salvato permanentemente nella base di dati Stefano Brocchi Basi di dati 6 / 9

7 Basi di dati: esempio Altri utilizzi comuni delle basi di dati che coinvolgono svariate attività sono: Anagrafiche, per esempio di comuni Basi di dati per esami universitari Archivi di pagamenti per aziende o tassazioni Informazioni a proposito di siti web dinamici (es. forum) Prenotazioni per cinema, ristoranti, compagnie aeree,... Stefano Brocchi Basi di dati 7 / 9

8 Basi di dati: proprietà Le basi di dati devono mettere a disposizione le seguenti proprietà: Gestione grandi dimensioni di dati Condivisione Persistenza Affidabilità Riservatezza Efficienza Stefano Brocchi Basi di dati 8 / 9

9 Gestione grandi basi di dati Le basi dati devono essere in grado di gestire grandi quantità di dati Non ci devono essere limiti, se non quelli dati dalla macchina stessa dove risiede la base di dati Questo deve valere anche se non si conosce a priori la grandezza richiesta Una base di dati inizialmente piccola può crescere fino a grandi dimensioni Stefano Brocchi Basi di dati 9 / 9

10 Persistenza Una base di dati deve essere chiaramente persistente I dati devono rimanere salvati anche quando i programmi che li gestiscono vengono interrotti, o quando i computer vengono spenti Necessario quindi chiaramente salvare i dati su memoria di archivio Requisito necessario anche per realizzare basi di dati di grandi dimensioni, visto che la memoria di archivio è molto più grande di quella centrale Stefano Brocchi Basi di dati 0 / 9

11 Condivisione Un altro fattore fondamentale è la possibilità di condividere i dati con molti utenti Per fare in modo che tutti possano comunicare correttamente con la base di dati ed estrarne informazioni, è definito un linguaggio comune utilizzabile da tutti Vedremo in seguito il linguaggio SQL Tipicamente, questa funzionalità è realizzata tramite l uso di reti di calcolatori Stefano Brocchi Basi di dati / 9

12 Condivisione database in rete Il DBMS viene eseguito su di una macchina detta server che mette a disposizione il servizio Tramite rete, altre macchine dette client potranno inviare richieste al database per inserire o estrarre dati E possibile che l accesso avvenga con programmi diversi per diverse funzionalità La connessione può avvenire tramite internet o reti private Stefano Brocchi Basi di dati / 9

13 Identificazione utenti e permessi Tipicamente solo un numero ristretto di utenti autorizzati potrà accedere alla base di dati Per identificare i vari utenti, viene utilizzato un meccanismo di identificazione che richiede ad ognuno un nome utente ed una password Si possono imporre vincoli su quello che può fare un determinato utente, sia in funzione dei dati che può modificare o cancellare sia per quanto riguarda i dati che può estrarre Stefano Brocchi Basi di dati / 9

14 Permessi utenti Nel nostro esempio, tutte le macchine del laboratorio potranno accedere ai dati anagrafici, ma non modificarli Sarebbe possibile anche che ogni macchina possa accedere solo all anagrafica delle persone che hanno dato un consenso Dal laboratorio verosimilmente sarà possibile inserire dei risultati di analisi, ma solo a patto di attribuirli al laboratorio stesso Controllo sui dati inseriti: non si può attribuire un esame ad un altro laboratorio Si può immaginare inoltre che i test inseriti nel database non possano più venir modificati Stefano Brocchi Basi di dati 4 / 9

15 Permessi utenti I controlli sui vincoli degli utenti vengono fatti dal server con il DBMS Non dipendono quindi dai programmi installati sulle macchine locali: anche se una di queste tentasse di aggirare una limitazione, il server lo impedirebbe Questo non impedisce ai programmi sui client di imporre dei vincoli ulteriori Stefano Brocchi Basi di dati 5 / 9

16 Registro operazioni Inoltre, per database particolarmente critici per problematiche di segretezza o integrità dei dati, si possono memorizzare e raccogliere tutte le operazioni eseguite dagli utenti Se sfruttando una qualche falla del sistema qualcuno esegue modifiche non autorizzate, si può rintracciare l utente responsabile I dati vengono immagazzinati in un file detto registro o log Stefano Brocchi Basi di dati 6 / 9

17 Riservatezza I dati devono inoltre disporre di determinati requisiti di riservatezza Questo viene realizzato innanzitutto tramite i meccanismi di autenticazione e permessi visti Inoltre, per evitare che i dati possano essere intercettati e letti durante la comunicazione, si possono utilizzare protocolli di trasmissione criptati Senza disporre di una chiave di decodifica, i dati trasmessi risultano incomprensibili Stefano Brocchi Basi di dati 7 / 9

18 Affidabilità I database devono inoltre disporre di un alta affidabilità per i dati che vi sono contenuti Può succedere che una memoria abbia un guasto e che i dati contenuti vadano persi Una prima soluzione: utilizzare più dischi fissi sul server, e scrivere i dati su più di un disco in modo che se uno si guasta si possano recuperare dall altro Tecnologia detta RAID Stefano Brocchi Basi di dati 8 / 9

19 Affidabilità Una soluzione ancora migliore consiste nel salvare i dati su più server Si garantisce così il servizio anche in caso di guasto di un intera macchina Nel caso di un database pesantemente utilizzato, si mantengono inoltre le prestazioni alte grazie alla distribuzione del carico di lavoro Stefano Brocchi Basi di dati 9 / 9

20 Affidabilità: problematiche D altra parte, nascono così delle problematiche di consistenza: dobbiamo essere sicuri che quando un dato viene modificato, tutti i server siano aggiornati in modo concorde Immaginare per esempio la situazione dove due modifiche diverse vengono richieste contemporaneamente a due diversi server: c è bisogno di un meccanismo che gestisca il conflitto Esistono meccanismi elaborati che gestiscono tali situazioni, per cui eventuali problemi vengono evitati e l utente non se ne deve preoccupare Stefano Brocchi Basi di dati 0 / 9

21 Efficienza Un altra caratteristica di base per la realizzazione di database è l efficienza Le richieste di estrazione di dati o di modifiche devono essere eseguite in tempi molto brevi Anche con macchine molto veloci, per grandi quantità di dati questa caratteristica non è scontata, ma conseguenza di un attenta realizzazione Caratteristica necessaria anche perché un database può essere usato in contemporanea da molti utenti Stefano Brocchi Basi di dati / 9

22 Il modello relazionale Attualmente, la maggior parte dei database è rappresentata tramite il modello relazionale Il modello è indipendente dalla realizzazione fisica: possiamo rappresentare i dati per come sono strutturati a livello logico, indipendentemente da come verranno rappresentati nella macchina Altri modelli proposti ma meno utilizzati sono il modello gerarchico e reticolare Stefano Brocchi Basi di dati / 9

23 Il modello relazionale Il modello relazionale si basa su due concetti chiave: quello di tabella e quello di relazione Il concetto di tabella corrisponde a quello che si ha nel linguaggio comune Le relazioni servono a legare insieme i vari dati all interno di una tabella o tra tabelle diverse Stefano Brocchi Basi di dati / 9

24 Il modello relazionale: esempio Vediamo un esempio di una possibile tabella di una base di dati Nome Cognome Sesso Data_nascita Marco Rossi M Luca Verdi M Andrea Neri M Maria Bianchi F Stefano Brocchi Basi di dati 4 / 9

25 Tipi Generalmente ogni colonna di una tabella è vincolata a rappresentare dati di un unico tipo Dei molti tipi a disposizione, alcuni dei principali sono Numeri interi Numeri con cifre decimali (virgola mobile) Stringhe (cioè sequenze di caratteri) Valori booleani (vero/falso) Stefano Brocchi Basi di dati 5 / 9

26 Tipi Altri tipi possono rappresentare informazioni più complesse, come i seguenti Data e ora Dati binari generici L uso di questi tipi è uno dei vincoli imposti sui dati nel database che ci consente di garantire proprietà di coerenza Esempio: in un database anagrafico, che quello che compare nella colonna età sia un numero, mentre nomi e cognomi sono stringhe Stefano Brocchi Basi di dati 6 / 9

27 Indipendenza dalla rappresentazione fisica Le nostre richieste alla base di dati faranno riferimento a questa rappresentazione a tabelle Sul calcolatore, i dati potrebbero essere rappresentati diversamente Le motivazioni sono diverse, e sono legate a diversi fattori Pensare per esempio alla ricerca di una determinata riga in una tabella: delle strutture dati particolari consentono di individuare la riga rapidamente senza scorrere tutta la tabella Stefano Brocchi Basi di dati 7 / 9

28 Modello relazionale: relazioni Una riga di una tabella mette in relazione tra loro i dati contenuti nella riga stessa Spesso questa viene chiamata n-upla o tupla e rappresentata nella notazione matematica (valore, valore, valore,...) Il tipo di una tupla è determinato dalla combinazione dei tipi contenuti Per estrarre un singolo valore dalla tupla, si può utilizzare il nome della relativa colonna Un valore associato ad un certo tipo di colonna è anche detto campo Stefano Brocchi Basi di dati 8 / 9

29 Campi e tuple: esempio Un esempio Campi Nome Cognome Sesso Data_nascita Marco Rossi M Luca Andrea Verdi Neri M M Tuple Maria Bianchi F Stefano Brocchi Basi di dati 9 / 9

30 Modello relazionale: relazioni Le varie tabelle di una base di dati sono solitamente legate tra loro da altre relazioni Nel modello relazionale, si dice che queste relazioni sono basate su valori In termini un po semplicistici, si possono individuare tuple associate tra loro tramite la corrispondenza di determinati valori Stefano Brocchi Basi di dati 0 / 9

31 Modello relazionale: esempio Vediamo un esempio in un database anagrafico Identificativo Nome Cognome Sesso Data_nascita Marco Rossi M Luca Verdi M Andrea Neri M Maria Bianchi F Paziente Numero test Tipo test Descrizione esito Stefano Brocchi Basi di dati / 9

32 Valori nulli Spesso in un database alcuni campi i cui valori sono noti soltanto per alcune righe In un anagrafica, per alcune persone potremmo non conoscere data di nascita o residenza Una soluzione potrebbe essere di specificare alcuni valori speciali per questi campi sconosciuti, ma questo può creare ambiguità Es. per un anno di nascita ignoto, scrivere il valore - La soluzione adottata è di permettere un valore special detto null (o valore nullo) che rappresenta un valore non specificato Stefano Brocchi Basi di dati / 9

33 Valori nulli Il valore null può essere inserito in campi di qualsiasi tipo Può sostituire interi, stringhe, dati,... Si può comunque specificare che alcuni campi non possano essere uguali a null Il valore nullo può rappresentare, a livello logico, diverse casistiche come valori sconosciuti o inesistenti Stefano Brocchi Basi di dati / 9

34 Vincoli di integrità Perché i dati in un database siano ammissibili, devono venir imposti quelli che sono chiamati vincoli di integrità Questi vincoli sono rapprentati da alcune proprietà che devono valere sempre nel database Nel caso in cui vengano richieste alcune modifiche che violano i vincoli, queste vengono rigettate dal DBMS Stefano Brocchi Basi di dati 4 / 9

35 Vincoli di integrità Vediamo un esempio con dei voti di studenti: Matricola stud. Esame Data Voto Lode 984 Fisica null 984 Fisica null 7865 Informatica Si 945 Statistica No Stefano Brocchi Basi di dati 5 / 9

36 Vincoli di tupla Il tipo di vincolo più semplice imponibile è il vincolo di tupla Questo impone determinate proprietà che si possono controllare su ogni riga singolarmente Nell esempio precedente, la colonna lode può indicare un sì solo se il voto è uguale a 0 Un particolare di tipo di vincolo di tupla è il vincolo di dominio (o su valori) che specifica che valori possono assumere i vari campi Esempio: un voto di un esame superato deve essere 8 e 0 Ancora: il nome di uno studente può contenere solo lettere dell alfabeto, e non caratteri come *,!, / Stefano Brocchi Basi di dati 6 / 9

37 Vincoli di integrità Vincoli che invece coinvolgono più righe possibilmente in tabelle diverse di chiamano interrelazionali Utilizzati per imporre proprietà di coerenza più complesse Nell esempio, si può osservare un vincolo tipico: per ogni matricola specificata nella tabella esami, deve esistere nella tabella studenti una matricola corrispondente Inoltre, studenti diversi devono avere matricole diverse In altre parole, nella tabella studenti i valori nella colonna matricola devono essere unici Stefano Brocchi Basi di dati 7 / 9

38 Chiavi Uno dei vincoli più importanti sono i vincoli di chiave A livello logico, una chiave è un campo di una tupla che identifica univocamente la tupla stessa Se un campo è chiave di una determinata tabella, i valori in tale colonna devono essere quindi tutti distinti Stefano Brocchi Basi di dati 8 / 9

39 Uso di chiavi L uso di chiavi è talmente importante da essere spesso notabile anche dal punto di vista utente Una chiave identificativa usata nelle anagrafiche è il codice fiscale Ogni persona ha un codice fiscale diverso, e tale codice la identifica senza ambiguità ed evitando problemi di omonimie e date di nascita coincidenti Un altro esempio è la matricola universitaria; questo caso rispecchia maggiormente l uso di chiavi nei database, in quanto la matricola è un numero assegnato dal sistema e non derivato dai dati nella tupla Stefano Brocchi Basi di dati 9 / 9

40 Chiavi per vincoli tra tabelle Per stabilire quindi legami tra le varie tabelle, è naturale sfruttare i campi chiave Relazioniamo due tuple inserendo in una la chiave dell altra Si evitano quindi problemi di ambiguità nella relazione Se si usasse un alto campo con valori non distinti, potremmo non sapere a che tupla ci riferiamo Stefano Brocchi Basi di dati 40 / 9

41 Chiavi per vincoli tra tabelle: esempio Vediamo un esempio di relazione tra tabelle imposta tramite chiave Chiave tabella pazienti Identificativo Nome Cognome Sesso Data_nascita Marco Tabella PAZIENTI Rossi M Luca Verdi M Andrea Neri M Maria Bianchi F Paziente Chiave tabella esami Tabella ESAMI Identificativo Tipo test Descrizione esito Stefano Brocchi Basi di dati 4 / 9

42 Integrità referenziale Tali legami sono regolamentati dai vincoli di integrità referenziale Questi sono vincoli interrelazionali che impongono che determinate colonne debbano avere valori corrispondenti a chiavi di un altra tabella Una colonna corrispondente ad una chiave in un altra tabella si dice essere una chiave esterna Stefano Brocchi Basi di dati 4 / 9

43 Il linguaggio SQL Il linguaggio SQL è lo standard principale per interfacciarsi con database L esistenza di un linguaggio comune permette a tanti programmi diversi di comunicare con la base di dati Chi scrive un programma deve solo sapere come è strutturata una base di dati Così come i client, anche tutti i diversi DBMS sul server comprenderanno questo linguaggio SQL inizialmente era la sigla per Structured Query Language, ma adesso viene considerato un nome proprio Stefano Brocchi Basi di dati 4 / 9

44 Tipi SQL Vediamo innanzitutto i tipi in SQL Ad ogni colonna di una tabella dovrà essere associato un tipo che definisce che genere di informazione ci può essere contenuta Il tipo integer rappresenta un intero generico I tipo smallint e bigint sono interi rappresentati rispettivamente con un numero minore o maggiore di bit, per consentire un risparmio di spazio o offrire la possibilità di rappresentare numeri più grandi Il numero di bit varia spesso a seconda della macchina; quantità tipiche per questi tipi possono essere 6, e 64 bit Stefano Brocchi Basi di dati 44 / 9

45 Tipi SQL I tipi float e double rappresentano numeri anche non interi Rappresentazione in virgola mobile: si possono rappresentare numeri molto grandi e molto piccoli, ma può essere fatta un approssimazione Notazione scientifica a cifre significative: vengono memorizzati due numeri interi a e b, ed il numero rappresentato è 0.a b Un ulteriore bit viene utilizzato per il segno double ha una precisione maggiore Stefano Brocchi Basi di dati 45 / 9

46 Tipi SQL Le stringhe vengono rappresentate tramite il tipo varchar Oltre al tipo, viene specificata una lunghezza massima per una stringa Es. varchar(0) specifica che la relativa colonna contiene stringhe lunghe al più 0 caratteri Per evitare ambiguità, le stringhe vengono rappresentate tra apici 0 è un numero, 0 è una stringa Stefano Brocchi Basi di dati 46 / 9

47 Tipi SQL Per tempi e date, vengono utilizzati i tipi date e time Date rappresentate nel formato aaaa-mm-gg, i tempi come hh:mm:ss Date e tempi sono comparabili tramite gli operatori <,=,> Le date > sono tutte quelle posteriori al primo gennaio 0 Stefano Brocchi Basi di dati 47 / 9

48 Interrogazioni Uno dei costrutti più utilizzati in SQL è l operatore di selezione per estrarre dati dal database L operazione di interrogazione è anche chiamata query Questa operazione potrà restituire sia singoli valori che tabelle La sintassi più semplice è la seguente: SELECT attributi FROM tabella In questo modo, si ottiene da una tabella un altra tabella più piccola solo con i campi specificati Specificando il carattere * al posto degli attributi, si selezionano tutti gli attributi Stefano Brocchi Basi di dati 48 / 9

49 Interrogazioni: esempio Vediamo un esempio dove estraiamo nomi e cognomi da un anagrafica Tabella PAZIENTI Nome Cognome Sesso Data_nascita SELECT nome, cognome FROM pazienti Nome Cognome Marco Rossi M Marco Rossi Luca Verdi M Luca Verdi Andrea Neri M Andrea Neri Maria Bianchi F Maria Bianchi Stefano Brocchi Basi di dati 49 / 9

50 Interrogazioni: condizioni Si possono specifiare delle condizioni tramite la clausola WHERE: SELECT attributi FROM tabella WHERE condizioni Ogni tupla selezionata che non soddisfa la condizione viene scartata Esempio: SELECT nome, cognome FROM persone WHERE eta > 5 restituisce i nomi ed i cognomi delle persone con almeno 5 anni Consideriamo un campo età per semplicità: sarebbe sensato memorizzare nella base di dati non l età ma la data di nascita, che non varia con il tempo Nei campi del database, è bene evitare le lettere accentate che possono dare problemi Stefano Brocchi Basi di dati 50 / 9

51 Operatori logici Per combinare varie condizioni, si possono usare gli operatori logici AND, OR e NOT L operatore AND specifica che entrambe le condizioni devono essere verificate Es. per cercare tutte le persone di cognome rossi e maggiorenni, la query potrebbe essere SELECT nome, cognome FROM persone WHERE cognome = rossi AND eta >= 8 L operatore OR specifica che almeno una delle condizioni deve essere verificate Es. per cercare tutte le persone minorenni o con più di 65 anni SELECT nome, cognome FROM persone WHERE eta < 8 OR eta > 65 Stefano Brocchi Basi di dati 5 / 9

52 Operatori logici L operatore NOT specifica che una condizione non deve essere verificata Es. per cercare tutti i minorenni si potrebbe scrivere SELECT nome, cognome FROM persone WHERE NOT (eta >= 8) Si possono combinare operatori tramite l uso di parentesi SELECT nome, cognome FROM persone WHERE cognome = rossi AND (eta < 8 OR eta > 65) Vengono cercati tutti gli utenti di cognome Rossi ed età non compresa tra 8 e 65 Stefano Brocchi Basi di dati 5 / 9

53 Operatori logici Si possono creare condizioni su valori nulli con le espressioni IS NULL e IS NOT NULL Espressioni utilizzate al posto di = null, per non confondere null con un valore ma ricordare che rappresenta proprio l assenza di valori Un esempio che cerca tutte le persone nell anagrafica di cui l età non è specificata: SELECT nome, cognome FROM persone WHERE eta IS NULL Stefano Brocchi Basi di dati 5 / 9

54 Clausola like Nella ricerca di stringhe, si può utilizzare la clausola LIKE per cercare stringhe strutturate in un determinato modo Utile per esempio quando si effettua una ricerca e si ha un incertezza su alcuni caratteri Nella stringa da usare con LIKE, il carattere corrisponde ad un carattere qualsiasi, e % ad un qualsiasi numero di caratteri Es. SELECT... WHERE nome LIKE paol seleziona tutte le persone con nome che inizia con paol e seguito da un altro carattere (come paolo, paola ma non paolino ) Es. SELECT... WHERE nome LIKE s% seleziona tutte le persone con nome che inizia per s Stefano Brocchi Basi di dati 54 / 9

55 Ordinamento I dati restituiti da un interrogazione possono essere ordinati in base ad una colonna tramite la clausola ORDER BY: SELECT attributi FROM tabella WHERE condizioni ORDER BY attributi Gli attributi vengono ordinati in modo crescente, aggiungendo la parola chiave DESC in modo decrescente Specificando due (o più) attributi si definisce l ordinamento in caso di parità nel primo attributo Es. SELECT * FROM persone ORDER BY eta, cognome restituisce l intera tabella persone ordinata per età, e tra le persone con la stessa età per cognome Stefano Brocchi Basi di dati 55 / 9

56 Interrogazioni tra più tabelle Le interrogazioni più complesse coinvolgono più tabelle del database Le informazioni nelle varie tabelle devono essere legate, tenendo in considerazione di come sono gestite le chiavi esterne Il primo concetto che vedremo a riguardo è quello di prodotto cartesiano tra tabelle Stefano Brocchi Basi di dati 56 / 9

57 Interrogazioni tra più tabelle: esempio Nell esempio sottostante, supponiamo di voler cercare nomi e cognomi di tutte le persone che hanno subito un esame dopo il gennaio 0: dobbiamo combinare la tabella persone con quella esami Chiave Tabella PAZIENTI Nome Cognome Sesso Data_nascita Marco Rossi M Luca Verdi M Andrea Neri M Maria Bianchi F Paziente Tabella ESAMI Id_esame Data Stefano Brocchi Basi di dati 57 / 9

58 Interrogazioni tra più tabelle Specificando nella clausola FROM più di una tabella separata da virgole, la selezione viene fatta sul prodotto cartesiano Questo si ottiene, a partire da due tabelle di n ed m righe, creando una tabella di n m righe contenente tutte le combinazioni delle righe delle prime due tabelle Nel risultato, avremo righe con tutti i campi delle tabelle iniziali Nel caso in cui due nomi di campi coincidano, si possono distinguere in base alla tabella di origine con la notazione tabella.campo Stefano Brocchi Basi di dati 58 / 9

59 Interrogazioni tra più tabelle Nell esempio: Tabella PAZIENTI X ESAMI Chiave Nome Cognome Sesso Data_nascita Paziente Id Data Marco Rossi M Marco Rossi M Marco Rossi M Marco Rossi M Luca Verdi M Luca Verdi M Luca Verdi M Luca Verdi M Andrea Neri M Andrea Neri M Andrea Neri M Andrea Neri M Maria Bianchi F Maria Bianchi F Maria Bianchi F Maria Bianchi F Stefano Brocchi Basi di dati 59 / 9

60 Interrogazioni tra più tabelle Delle righe ottenute, solo quelle dove la chiave esterna di una tabella corrisponde alla chiave dell altra hanno un senso Dopo aver selezionato solo queste righe tramite clausola where, si possono eseguire le operazioni volute sui risultati ottenuti Nell esempio, la query corretta poteva essere: SELECT nome, cognome FROM persone, esami WHERE esami.paziente = persone.chiave AND data > Stefano Brocchi Basi di dati 60 / 9

61 Interrogazioni tra più tabelle Vediamo come la clausola WHERE rimuove le righe che non interessano: Tabella PAZIENTI X ESAMI Chiave Nome Cognome SessoData_nascita Marco Rossi M Marco Rossi M Marco Rossi M Marco Rossi M Luca Verdi M Luca Verdi M Luca Verdi M Luca Verdi M Andrea Neri M Andrea Neri M Andrea Neri M Andrea Neri M Maria Bianchi F Maria Bianchi F Maria Bianchi F Maria Bianchi F Paz. Id Data Paziente = Chiave Paziente = Chiave ma data < Stefano Brocchi Basi di dati 6 / 9

62 Interrogazioni tra più tabelle Infine l operazione di selezione lascia solo i campi interessati: Chiave Nome Cognome Sesso Data_nascita Luca Verdi M Andrea Neri M Paz. Id Data SELECT nome, cognome Nome Luca Andrea Cognome Verdi Neri Stefano Brocchi Basi di dati 6 / 9

63 Interrogazioni tra più tabelle Di fatto, un operazione del genere viene eseguita con un procedimento diverso, che porta però allo stesso risultato Motivazione: creare la tabella che rappresenta il prodotto cartesiano sarebbe un operazione lunga, e la maggior parte delle righe verrebbero comunque poi scartate Di fatto, vengono prima selezionate le righe delle due tabelle dove la condizione di chiave esterna stabilisce una corrispondenza Operazione detta di JOIN che non vediamo nel dettaglio Vengono utilizzate delle tecniche di ottimizzazione molto efficienti e facilmente automatizzabili Questo porta ad un grande vantaggio: l utente può scrivere interrogazioni nel modo che gli è più comodo senza preoccuparsi dell efficienza, gestita in automatico dal DBMS Stefano Brocchi Basi di dati 6 / 9

64 Modifiche Si possono modificare le righe di una tabella tramite il comando UPDATE: UPDATE tabella SET campo = valore WHERE condizioni Le righe che soddisfano le condizioni vengono modificate come richiesto Es. impostare che per lo studente con matricola 45 il cognome sia aggiornato a rossi UPDATE studenti SET cognome = rossi WHERE matricola = 45 Possibile impostare più campi contemporaneamente: UPDATE studenti SET cognome = rossi, nome = marco WHERE matricola = 45 Stefano Brocchi Basi di dati 64 / 9

65 Cancellazioni Le cancellazioni in un database possono essere effettuate con la sintassi DELETE FROM tabella WHERE condizioni Tutte le righe che soddisfino le condizioni verranno rimosse Es. per cancellare tutti gli esami anteriori al primo giugno 008 DELETE FROM esami WHERE data < Se si desidera eliminare una singola riga, specificare la chiave nelle condizioni Stefano Brocchi Basi di dati 65 / 9

66 Cancellazioni: problematiche La cancellazione di righe può generare delle problematiche, in quanto può causare la rottura di vincoli di chiave esterna Consideriamo di cancellare una persona dall anagrafica: tutti gli esami riferiti a quella persona avranno una chiave esterna non riconducibile ad una riga dell anagrafica Molte soluzioni possibili; una soluzione per esempio consiste nell eliminare anche le righe correlate a cascata La soluzione che esamineremo in dettaglio è quella della cancellazione logica Stefano Brocchi Basi di dati 66 / 9

67 Cancellazioni: problematiche Nella cancellazione logica, quando si vuole eliminare una tupla non si rimuove fisicamente, ma si imposta un campo speciale che indica che la tupla non è più valida Si mantengono in questo modo i vari vincoli relativi alle chiavi esterne In molte applicazioni, questo garantisce la tracciabilità di molte informazioni Un esempio con studenti universitari ed esami: volendo mantenere uno storico degli esami anche per studenti già laureati, quando uno studente conclude gli studi la relativa riga nel DB non verrà eliminata, ma un eventuale campo iscrizione verrà impostato a falso Stefano Brocchi Basi di dati 67 / 9

68 Cancellazioni logiche: esempio Consideriamo un esempio più complesso; immaginiamo un database per la gestione di un laboratorio biomedico Ipotizziamo tre tabelle, una anagrafica con i dati dei pazienti, una con i risultati dei test di laboratorio ed una, gestita da medici, con le diagnosi basata sui risultati di un test Vedremo in seguito come organizzare il DB se ad una diagnosi può corrispondere a più test e viceversa Ogni tabella avrà una chiave identificativa delle righe La tabella test tramite chiave esterna farà riferimento alla tabella anagrafica; analogamente la tabella diagnosi farà riferimento alla tabella test Stefano Brocchi Basi di dati 68 / 9

69 Cancellazioni logiche: esempio Graficamente: Identificativo 4 Tabella PAZIENTI Nome Cognome Sesso Data_nascita Marco Luca Andrea Maria Rossi Verdi Neri Bianchi M M M F Paziente Tabella ESAMI Identificativo Tipo test Descrizione esito Esame 4 Tabella DIAGNOSI Identificativo Tipo test Descrizione esito Stefano Brocchi Basi di dati 69 / 9

70 Cancellazioni logiche: esempio Desideriamo che i tecnici che eseguono i test possano indicare l invalidazione di un test, se per esempio dopo aver inserito il test nel database si accorgono di aver sbagliato nella sperimentazione Vogliamo però garantire che se una diagnosi è stata fatta sulla base di un test errato, possiamo sempre rintracciare questo test per determinare le responsabilità dell errore Inseriamo un campo nella tabella test per specificare se un test è valido o no Immaginando un applicazione che consente ad un medico di visualizzare i test eseguiti su un paziente, questa dovrà visualizzare solo quelli validi (o almeno segnalare quelli non validi) Se una diagnosi è stata eseguita sulla base di un test poi invalidato, i dati sul test errato sono comunque rintracciabili Stefano Brocchi Basi di dati 70 / 9

71 Cancellazioni logiche: esempio Per garantire il corretto funzionamento di questo meccanismo, il database dovrà impedire agli sperimentatori di cancellare i test Uno sperimentatore potrà solo aggiungere e modificare righe nella tabella test Inoltre, sarebbe sensato che ognuno potesse modificare solo i propri test e solo il campo di validità Per risalire dal test allo sperimentatore (o al laboratorio) che lo ha eseguito, possiamo immaginare una tabella con gli sperimentatori a cui la tabella test fa riferimento tramite chiave esterna Infine, per motivi di sicurezza si potrebbe rintracciare i dati di ogni cambiamento (l utente che lo ha richiesto, data ed ora di modifica) tramite il registro del database Stefano Brocchi Basi di dati 7 / 9

72 Tracciabilità Nell esempio, come si potrebbe mantenere la tracciabilità di un test? Desideriamo che ogni test sia riconducibile allo sperimentatore che lo ha inserito nel sistema Necessaria innanzitutto una tabella con le persone che possono inserire test Tramite chiave esterna, ogni riga della tabella TEST sarà collegata al suo responsabile in quest ultima tabella Questo campo verrà reso non modificabile per evitare alterazioni fraudolente o accidentali Stefano Brocchi Basi di dati 7 / 9

73 Creazione tabelle Una tabella può essere creata tramite il comando CREATE TABLE: CREATE TABLE nome ( campo tipo [vincoli], campo tipo [vincoli],... ) I vincoli impongono delle caratteristiche sul relativo campo Stefano Brocchi Basi di dati 7 / 9

74 Creazione tabelle Alcuni dei vincoli più comuni sono: PRIMARY KEY che specifica che il campo è la chiave della tabella I valori contenuti non possono avere duplicati, e ci può essere una sola chiave per tabella NOT NULL specifica che il campo non può avere valore nullo UNIQUE specifica che il campo non può avere duplicati Pensare per esempio al nome utente usato per l identificazione REFERENCES tabella(campo) specifica che il campo è una chiave esterna, e deve corrispondere al campo specificato della tabella indicata Vincoli più complessi possono essere imposti con tecniche che non approfondiremo Stefano Brocchi Basi di dati 74 / 9

75 Creazione tabelle Un esempio per una semplice tabella anagrafica: CREATE TABLE persone ( chiave INT PRIMARY KEY, nome VARCHAR(0) NOT NULL, cognome VARCHAR(0) NOT NULL, nascita DATE ) Stefano Brocchi Basi di dati 75 / 9

76 Relazioni Spesso è necessario legare le tuple di più tabelle tramite una relazione Abbiamo già visto questo meccanismo tramite il meccanismo delle chiavi esterne Un esame viene associato ad una persona inserendo la chiave della persona nella tupla rappresentante l esame Per distinguere i tipi di relazione, se ne analizza la cardinalità, ovvero a quante tuple di una tabella può essere associata una tupla in un altra Stefano Brocchi Basi di dati 76 / 9

77 Relazioni: a La cardinalità definisce come possono essere strutturate le chiavi esterne; chiamiamo le due tabelle da relazionare T e T Quando ad una tupla di T può corrispondere (al più) una tupla di T e viceversa, la relazione è di tipo a Esempio: considerando T e T come tabelle anagrafiche diverse per uomini e donne, i matrimoni possono essere rappresentati con relazioni a La chiave può essere contenuta equivalentemente in entrambe le tabelle Per i non sposati, si può specificare un valore NULL per questo campo Stefano Brocchi Basi di dati 77 / 9

78 Relazioni a : esempio Esempio: Tabella UOMINI Tabella DONNE Id Nome Cognome Sposato_con Id Nome Cognome Marco Rossi Paola Bianchi Luca Neri Laura Bianchi Andrea Neri null Marta Verdi Tabella UOMINI Tabella DONNE Id Nome Cognome Sposata_con Id Nome Cognome Marco Rossi null Paola Bianchi Luca Neri Laura Bianchi Andrea Neri Marta Verdi Stefano Brocchi Basi di dati 78 / 9

79 Relazioni a : esempio In questo caso, si poteva pensare anche di mantenere un unica tabella con una relazione tra le sue stesse tuple: Tabella PERSONE Id Nome Cognome Sesso Sposato_con Marco Rossi M 5 Luca Neri M 6 Andrea Neri M null 4 Paola Bianchi F null 5 Laura Bianchi F 6 Marta Verdi F Stefano Brocchi Basi di dati 79 / 9

80 Relazioni a n Si parla invece si relazioni a n quando ad una tupla di T possono corrispondere più tuple di T ma non viceversa Esempio: uno studente può dare più esami, ma un esame è relativo ad un unico studente Soluzione: mettere la chiave esterna nella tabella T Stefano Brocchi Basi di dati 80 / 9

81 Relazioni a n: esempio Una soluzione dell esempio potrebbe essere: Tabella PAZIENTI Id Nome Cognome... 4 Marco Luca Andrea Maria Rossi Verdi Neri Bianchi Tabella TEST Paziente Id Stefano Brocchi Basi di dati 8 / 9

82 Relazioni n a n Infine, in una relazione n ad n, una tupla di T può corrispondere a tante tuple di T e viceversa Consideriamo una tabella di diagnosi T basate su alcuni test in T: una diagnosi può basarsi su più test, ed un test può originare più diagnosi In questo caso la soluzione è più complessa: occorre creare una nuova tabella con entrambe le chiavi di T e T Stefano Brocchi Basi di dati 8 / 9

83 Relazioni n a n: esempio Soluzione nell esempio: Seguendo la relazione, si deduce per es. che la diagnosi è basata sui test e ; il test ha contribuito alla diagnosi e 4 Tabella TEST Chiave Descrizione Tabella RELAZIONE Chiave Diagnosi Chiave Test 4 Tabella DIAGNOSI Chiave Stefano Brocchi Basi di dati 8 / 9

84 Relazioni n a n ed interrogazioni Eseguendo interrogazioni su tabelle con relazioni n ad n sarà necessario tener presente questo doppio legame Una query per estrarre i test su cui è basata la diagnosi numero 498 potrebbe essere: SELECT test.chiave, test.descrizione FROM test, relazione, diagnosi WHERE diagnosi.chiave = 498 AND diagnosi.chiave = relazione.chiavediagnosi AND test.chiave = relazione.chiavetest Stefano Brocchi Basi di dati 84 / 9

85 Organizzazione dati in tabelle Nella progettazione di un database, uno dei fattori di cui tener conto è l evitare la ridondanza di dati Un criterio da considerare è il seguente: se un campo di una tabella diverso dalla chiave determina univocamente uno o più altri campi, si può risparmiare spazio spezzando la tabella in due parti Esempio: consideriamo un anagrafica, dove per ogni persona è indicata città di residenza, provincia e stato Tralasciando casi di omonimia, per ogni abitante della stessa città replichiamo dei dati inutilmente Stefano Brocchi Basi di dati 85 / 9

86 Organizzazione dati in tabelle: esempio Vediamo un esempio di tabella: Nome Cognome Citta Provincia Stato Marco Rossi Firenze Firenze Italia Luca Rossi Firenze Firenze Italia Andrea Neri Firenze Firenze Italia Maria Neri Firenze Firenze Italia Laura Bianchi Firenze Firenze Italia Andrea Bianchi Firenze Firenze Italia Giovanni Verdi Firenze Firenze Italia Stefano Brocchi Basi di dati 86 / 9

87 Organizzazione dati in tabelle: esempio In questo caso, la soluzione consente nel creare una tabella di città e collegata tramite chiave esterna: Tabella PERSONE Nome Cognome Citta Marco Luca Andrea Maria Rossi Rossi Neri Neri Laura Andrea Bianchi Bianchi Tabella CITTA Chiave Citta Firenze Scandicci Roma Provincia Stato Firenze Italia Firenze Italia Roma Italia Giovanni... Verdi Stefano Brocchi Basi di dati 87 / 9

88 Rappresentazione DB tramite diagrammi ER Un database può essere rappresentato a livello logico tramite un diagramma ER (Entity-Relationship) In questo diagramma, le entità, corrispondenti a tabelle, vengono rappresentate tramite rettangoli Le relazioni tramite rombi Gli attributi sono rappresentati tramite pallini collegati con la relativa tabella con una linea Stefano Brocchi Basi di dati 88 / 9

89 Rappresentazione DB tramite diagrammi ER Vediamo un esempio con due tabelle studenti-esami e la loro relazione Matricola Nome Cognome Chiave Nome Data Voto Lode Nascita Studenti Superamento Esami Stefano Brocchi Basi di dati 89 / 9

90 Rappresentazione DB tramite diagrammi ER Possiamo aggiungere vari altri dati per dare ulteriori informazioni, come il riempimento del pallino per le chiavi o l indicazione delle cardinalità delle relazioni Matricola Nome Cognome Chiave Nome Data Voto Lode Nascita Studenti (0..n) (..) Superamento Esami Stefano Brocchi Basi di dati 90 / 9

91 Rappresentazione DB tramite diagrammi ER Ci aspettiamo che relazioni n a n siano rappresentate con altre tabelle, mentre le altre tramite chiavi esterne nelle tabelle presenti Un diagramma ER ci da una rappresentazione logica che ci permette di capire facilmente quali sono i dati rappresentati nel database Stefano Brocchi Basi di dati 9 / 9

92 Database e fogli di calcolo Tramite appositi programmi, si possono importare ed esportare database in fogli di calcolo Varie opzioni a disposizione per specificare, per esempio, i nomi delle colonne In quest ultimo formato, i dati sono manipolabili più semplicemente, ma diventano più complessi controlli sull integrità o ricerche complesse Nei fogli di calcolo, è inoltre più difficile l automatizzazione e l efficienza decresce notevolmente rispetto ad una base di dati Stefano Brocchi Basi di dati 9 / 9

93 Domande di riepilogo Quali sono le qualità necessarie in un database? Come si garantisce l interazione di più utenti con un database? Come viene regolata questa interazione? Come si può descrivere un database nel modello relazionale? Come si realizzano i legami tra le varie tabelle? Come vengono realizzate le relazioni a n ed n a n? Quali sono i principali costrutti del linguaggio SQL? In particolare, come si possono articolare interrogazioni complesse tra più tabelle? Cosa è un diagramma ER, e come può essere utilizzato per rappresentare basi di dati? Stefano Brocchi Basi di dati 9 / 9