Analisi soluzione DB esercizio 1

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Analisi soluzione DB esercizio 1"

Transcript

1 Analisi soluzione DB esercizio 1 Analisi del problema Il testo propone un database capace di archiviare fatture con i relativi dati dei clienti che acquistano e degli articoli trattati. I dati fondamentali contenuti in una fattura sono quindi gli articoli acquistati compresa la loro quantità ed il loro costo ed i dati del cliente che effettua l acquisto degli stessi. Ogni fattura ha poi una serie di dati relativi alla sua emissione, (n progressivo, data, ecc.). Prederemo quindi una entità capace di memorizzare le informazioni relative a tutte le fatture considerate. L entità Fatture potrà avere gli attributi: NFattura (attributo chiave), DataFattura (data di rilascio della fattura) Essa sarà relazionata ai Clienti, tenendo appunto conto di coloro a cui la merce viene venduta. L emittente della fattura, nel nostro caso, si considera che sia sempre il medesimo (una certa ditta). L entità Clienti avrà attributi classici, vale a dire: CodiceFiscale, Nome, Cognome, NomeDitta, Via, NCiv, Citta, NTele, NCell, Mail Infine vi sono gli Articoli acquistati. Per essi si prevede di considerare una ulteriore entità che permetta di elencarli. L entità Articoli avrà come attributi: CodiceArticolo, Nome, Descrizione, Quantita, Prezzo. Le associazioni tra le entità considerate saranno: tra Fatture e Cliente, con molteplicità n da Cliente verso Fatture, in quanto un cliente può avere intestate più fatture, ed 1 da Fatture verso Cliente, in quanto una fattura è intestata senz altro ad un solo cliente, ossia molteplicità tra Fatture e Articoli con molteplicità n da Fatture ad Articoli, in quanto in una fattura ci si riferisce a più articoli, e n da Articoli a Fatture, in quanto un articolo può essere presente in più fatture. Forma relazionale schema della base di dati Articoli(CodiceArticolo, Nome, Descrizione, Prezzo) Clienti(PartitaIVA, Nome, Cognome, NomeDitta, Via, NCiv, Citta, NTele, NCell, Mail) Fatture(NFattura, DataFattura, PartitaIVA) Articoli_Fatture(CodiceArticolo,NFattura, Quantita) Script SQL di implementazione del DB CREATE TABLE Articoli ( CodiceArticolo INT UNSIGNED PRIMARY KEY, NomeArt VARCHAR(40) NOT NULL, Descrizione VARCHAR(100) NOT NULL, Prezzo DECIMAL(6,2) NOT NULL ); CREATE TABLE Clienti ( Nome VARCHAR(40), Cognome VARCHAR(40), NomeDitta VARCHAR(60), Via VARCHAR(40) NOT NULL, NCiv SMALLINT UNSIGNED NOT NULL, Citta VARCHAR(40) NOT NULL, NTele VARCHAR(20), NCell VARCHAR(20), Pagina 1

2 Mail VARCHAR(40) ); CREATE TABLE Fatture ( NFattura INT UNSIGNED PRIMARY KEY, DataFattura DATE NOT NULL, PartitaIVA INT(11) UNSIGNED NOT NULL, FOREIGN KEY(PartitaIVA) REFERENCES Clienti(PartitaIVA) ); CREATE TABLE Articoli_Fatture ( CodiceArticolo INT UNSIGNED NOT NULL, NFattura INT UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY(CodiceArticolo, NFattura), Quantita INT UNSIGNED NOT NULL, FOREIGN KEY(CodiceArticolo) REFERENCES Articoli(CodiceArticolo), FOREIGN KEY(NFattura) REFERENCES Fatture(NFattura) ); Ulteriori considerazioni Riguardo alla entità Clienti si deve specificare che in alcuni casi essi potrebbero essere dei privati ed in altri delle ditte, e proprio per questo sono stati previsti degli attributi che possano essere utilizzati in modo alternativo, alcuni nel caso il cliente sia una ditta (NomeDitta) e altri nel caso sia un privato (Nome e Cognome). In tal caso si ha una situazione di generalizzazione, che in questo caso viene risolta utilizzando un'unica tabella ed alternando quando necessario valori del tipo di attributo attinente e valori NULL negli attributi non utilizzati (ad esempio per un cliente privato saranno valorizzati gli attributi Nome e Cognome, mentre rimarrà NULL l attributo NomeDitta, e l inverso per un cliente che sia una ditta ). Si noti che potenzialmente gli attributi convolti in questo scambio potrebbero essere in un numero ben superiore (ad esempio una ditta potrebbe avere anche attributi come RagioneSociale e/o NumDipendenti) e un privato Professione e/o TitoloStudio ). Anche questi saranno quindi coinvolti in una valorizzazione che si alterna (alcuni valorizzati se ditta, altri se privato, mentre alcuni valorizzati sempre, NTel o NCell o Mail, ad esempio, perché non dipendenti da questa differenza). Un'altra considerazione riguarda le chiavi primarie ed esterne della relazione Articoli_Fatture. In questa relazione abbiamo come attributi chiave primaria una coppia di attributi: CodiceArticolo e NFattura. Infatti: Un certo articolo compare in una fattura se il suo codice è abbinato a quello di quella fattura. In modo simmetrico si può dire che una fattura tratta un certo articolo per la medesima osservazione. In realtà queste coppie di valori presenti in quella che diviene la tabella ponte Articoli_Fatture, hanno senso se ripetute una sola volta, in quanto non ha senso che uno stesso articolo compaia più volte in una stessa fattura. Ecco quindi che il valore combinato CodiceArticolo e NFattura è logico sia considerato chiave primaria in modo combinato (chiave primaria su due campi, ossia combinata). Tuttavia questi campi fungono singolarmente anche da chiavi esterne (CodiceArticolo sull entità Articoli e NFattura sull entità Fatture). In questo senso quindi in modo combinato i due campi fungono da chiave primaria, ma ognuno di essi è anche chiave esterna dei relativi campi chiave primaria nelle entità Articoli e Fatture. Si consideri anche che lo script SQL implementa anche, per completezza, istruzioni per i vincoli di integrità referenziali. Pagina 2

3 Diagramma UML del DB Modello alternativo Tenuto conto della generalizzazione Clienti -> Ditte / Privati considerata in precedenza, vale a dire che un cliente può essere sia una ditta che un privato e quindi devono essere presenti attributi opportuni per rappresentare entrambe le tipologie di cliente, una implementazione più razionale del DB potrebbe considerare di inserire nel diagramma E/R delle sottoentità che isolino tali differenze in apposite entità, a differenza dal primo modello dove tutti gli attributi erano accorpati nell entità Clienti (con largo uso di valori NULL). Tale variante è senza dubbio da preferire appena il numero di attributi sia anche solo poco più di una coppia. Questo comporterebbe un diagramma costituito dalle entità: Ditte dati specifici di clienti di tipo ditte Privati dati specifici di clienti di privati Clienti dati generici dei clienti (sia che siano ditte o che siano privati) Fatture dati relativi alle fatture Pagina 3

4 Articoli dati relativi agli articoli (pensati come tipo di articolo in senso astratto) In particolare le associazioni e le molteplicità di questa variante rimangono uguali a quelle precedenti escludendo la parte oggetto della generalizzazione Clienti -> Ditte / Privati. Infatti tra Clienti e Fatture si è detto e definito che corrisponde una associazione n a m. Viceversa tra Clienti e Ditte esiste una relazione 1 a 1, ossia ad alcuni clienti generici corrisponderà una ditta. In modo inverso anche ai dati di una ditta corrisponderanno dati generici di un ben preciso cliente. In modo analogo ad alcuni clienti generici corrisponderanno i dati di uno ed un solo cliente privato. Quindi una istanza su Clienti sarà collegata un unica istanza di Privati. Viceversa ad un privato corrisponderanno precisi dati generici di un certo cliente. Certamente siccome queste due istanze sono esclusive, una istanza su Clienti avrà corrispondenza con i dati contenuti nell una o nell altra entità. In questo caso potendo considerare la suddivisione dei clienti in ditte e privati totale, ossia tutti i clienti ricadranno per forza in queste due categorie, i dati presenti in clienti verranno sempre associati ad una ed una sola istanza in Ditte o in Privati in modo alternativo. In tal caso si è scelto come chiave primaria sia di Clienti che di Ditte e di Privati il campo PartitaIVA, ma c e da osservare che in Ditte e Privati essi funge anche da chiave esterna. Questo può succedere grazie al fatto che PartitaIVA funge da collegamento per una associazione 1 a 1, quindi ad ogni numero di partita IVA di Clienti, sarà in corrispondenza di una ed una sola istanza di Ditte o in alternativa una ed una sola istanza di Privati. Quindi inserito un record in Clienti, avremo un solo record in Ditte o in Privati che abbia partita iva coincidente. Anzi avremo sicuramente un record con il medesimo codice di partita iva in una delle due entità (perché il cliente è sicuramente una ditta o un privato). Quindi abbiamo il caso piuttosto particolare che sia in Ditte che in Privati la chiave primaria funge anche da chiave esterna. Forma relazionale schema della base di dati Articoli2(CodiceArticolo, Nome, Descrizione, Prezzo) Clienti2(PartitaIVA, Via, NCiv, Citta, NTele, NCell, Mail) Ditte2(PartitaIVA, NomeDitta) Privati2(PartitaIVA, Nome, Cognome, Professione) Fatture2(NFattura, DataFattura, PartitaIVA) Articoli_Fatture2(CodiceArticolo,NFattura, Quantita) Script SQL di implementazione del DB CREATE TABLE Articoli2 ( CodiceArticolo INT UNSIGNED PRIMARY KEY, NomeArt VARCHAR(40) NOT NULL, Descrizione VARCHAR(100) NOT NULL, Prezzo DECIMAL(6,2) NOT NULL ); CREATE TABLE Clienti2 ( Via VARCHAR(40) NOT NULL, NCiv SMALLINT UNSIGNED NOT NULL, Citta VARCHAR(40) NOT NULL, NTele VARCHAR(20), NCell VARCHAR(20), Mail VARCHAR(40) ); Pagina 4

5 CREATE TABLE Ditte2 ( RagSoc VARCHAR(10) NOT NULL, NomeDitta VARCHAR(60) NOT NULL, NDipendenti INT UNSIGNED NOT NULL, FOREIGN KEY(PartitaIVA) REFERENCES Clienti2(PartitaIVA) ); CREATE TABLE Privati2 ( Nome VARCHAR(30) NOT NULL, Cognome VARCHAR(30) NOT NULL, Professione VARCHAR(60) NOT NULL, FOREIGN KEY(PartitaIVA) REFERENCES Clienti2(PartitaIVA) ); CREATE TABLE Fatture2 ( NFattura INT UNSIGNED PRIMARY KEY, DataFattura DATE NOT NULL, PartitaIVA INT(11) UNSIGNED NOT NULL, FOREIGN KEY(PartitaIVA) REFERENCES Clienti2(PartitaIVA) ); CREATE TABLE Articoli_Fatture2 ( CodiceArticolo INT UNSIGNED NOT NULL, NFattura INT UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY(CodiceArticolo, NFattura), Quantita INT UNSIGNED NOT NULL, FOREIGN KEY(CodiceArticolo) REFERENCES Articoli2(CodiceArticolo), FOREIGN KEY(NFattura) REFERENCES Fatture2(NFattura) ); (segue diagramma UML del DB) Pagina 5

6 Diagramma UML del DB Pagina 6

A. Veneziani Analisi e soluzione esercizio 2 pagina 53

A. Veneziani Analisi e soluzione esercizio 2 pagina 53 A. Veneziani Analisi e soluzione esercizio 2 pagina 53 Testo del problema Rappresenta i dati e le relazioni tra i dati necessari a gestire un sistema di prenotazione di un teatro di 1000 posti suddivisi

Dettagli

GESTIONE ASSICURAZIONI AUTO

GESTIONE ASSICURAZIONI AUTO GESTIONE ASSICURAZIONI AUTO S i v o g l i o n o g e s t i r e i d a t i d i i n t e r e s s e d e l l e c o m p a g n i e d i a s s i c u r a z i o n i r a m o R C A. N e l d a t a b a s e s i d e v o

Dettagli

GESTIONE MAGAZZINO 1

GESTIONE MAGAZZINO 1 GESTIONE MAGAZZINO 1 Un azienda vuole automatizzare la procedura di gestione delle scorte del suo magazzino di prodotti organizzato per reparti. Il sistema informativo deve essere in grado di : produrre

Dettagli

GESTIONE ABBONAMENTI RIVISTE

GESTIONE ABBONAMENTI RIVISTE GESTIONE ABBONAMENTI RIVISTE Si vogliono gestire, con una base di dati, le informazioni relative agli abbonamenti a riviste da parte di utenti di cui si deve tener conto della città di residenza. Gli elementi

Dettagli

ESERCITAZIONE: Fornitore-Fornisce-Articolo

ESERCITAZIONE: Fornitore-Fornisce-Articolo ESERCITAZIONE: Fornitore--Articolo PROGETTAZIONE CONCETTUALE Sia dato il diagramma ER rappresentativo di una certa realtà di interesse Cognome CodF Nome DataN CodA Descrizione Prezzo Fornitore N N E Fornito

Dettagli

GESTIONE MAGAZZINO 1

GESTIONE MAGAZZINO 1 GESTIONE MAGAZZINO 1 Un azienda vuole automatizzare la procedura di gestione delle scorte del suo magazzino di prodotti organizzato per reparti. Il sistema informativo deve essere in grado di : produrre

Dettagli

Gestione NARRATIVA del 900

Gestione NARRATIVA del 900 Gestione NARRATIVA del 900 Si vuole progettare una base di dati contenente informazioni sulla narrativa del 900. Gli autori sono identificati da cognome e nome. Di essi interessa l anno ed il luogo di

Dettagli

GESTIONE ABBONAMENTI RIVISTE

GESTIONE ABBONAMENTI RIVISTE GESTIONE ABBONAMENTI RIVISTE Si vogliono gestire, con una base di dati, le informazioni relative agli abbonamenti a riviste da parte di utenti di cui si deve tener conto della città di residenza. Gli elementi

Dettagli

Conversione Modello ER in Modello Relazionale. A.Bardine - Conversione Modello ER in Modello Relazionale

Conversione Modello ER in Modello Relazionale. A.Bardine - Conversione Modello ER in Modello Relazionale Basi di Dati A.Bardine - Il Modello Relazionale che rappresenta la realtà di interesse può essere ricavato direttamente dal Modello ER attraverso una sequenza di operazioni di conversione. Entità: Una

Dettagli

Esame di Basi di Dati, SOLUZIONE APPELLO 09/06/2009

Esame di Basi di Dati, SOLUZIONE APPELLO 09/06/2009 Esame di Basi di Dati, SOLUZIONE APPELLO 09/06/2009 1. Si effettui la progettazione concettuale della base di dati secondo la specifica che segue fornendo un diagramma ER. Un azienda che gestisce gli eventi

Dettagli

Laboratorio di Basi di Dati Esercizio 8.4/9.1

Laboratorio di Basi di Dati Esercizio 8.4/9.1 Laboratorio di Basi di Dati Esercizio 8.4/9.1 Pierluigi Pierini Technolabs S.p.a. [email protected] Università degli Studi di L Aquila Dipartimento di Informatica Technolabs S.p.A. R&D Department

Dettagli

Fondamenti di Informatica 2 Simulazione d esame dell 11 Dicembre 2009

Fondamenti di Informatica 2 Simulazione d esame dell 11 Dicembre 2009 Esercizio 1 (6 punti) Date le seguenti strutture dati: int elementi[5]; int numeroelementi; Vettore; int elementi[5][5]; int numerorighe; int numerocolonne; Matrice; Fondamenti di Informatica 2 Simulazione

Dettagli

GESTIONE MAGAZZINO 2

GESTIONE MAGAZZINO 2 GESTIONE MAGAZZINO 2 Un azienda vuole automatizzare la procedura di gestione delle scorte del suo magazzino di articoli organizzato per reparti e classificati in base alla categoria merceologica. Nella

Dettagli

GESTIONE MAGAZZINO 2

GESTIONE MAGAZZINO 2 GESTIONE MAGAZZINO 2 Un azienda vuole automatizzare la procedura di gestione delle scorte del suo magazzino di articoli organizzato per reparti e classificati in base alla categoria merceologica. Nella

Dettagli

Fondamenti di Informatica 2

Fondamenti di Informatica 2 Matricola Nome Cog Firma Es.1 Es.2 Es.3 Es.4 Es.5 Tot. Esercizio 1 (6 punti) Data la seguente struttura dati: typedef struct{ int elementi[5][5]; int numerorighe; int numerocolonne; Matrice; Fondamenti

Dettagli

Esercizio 6. Progettare la seguente base di dati: Studio Fotografico. L'archivio delle attività di uno studio fotografico.

Esercizio 6. Progettare la seguente base di dati: Studio Fotografico. L'archivio delle attività di uno studio fotografico. Esercizio 6 Progettare la seguente base di dati: Studio Fotografico L'archivio delle attività di uno studio fotografico. Nello studio fotografico lavorano come dipendenti diversi fotografi e segretarie.

Dettagli

SCHEMA E/R DI UNA UNIVERSITA'

SCHEMA E/R DI UNA UNIVERSITA' UNIVERSITÀ: SCHEMA E/R & PROGETTO LOGICO Lo schema descrive i professori, gli studenti e i corsi di una università. I professori afferiscono ad un dipartimento e tengono dei corsi; gli studenti hanno nel

Dettagli

Il sistema informativo deve essere di tipo centralizzato e accessibile mediante un computer server installato nella rete locale dell albergo.

Il sistema informativo deve essere di tipo centralizzato e accessibile mediante un computer server installato nella rete locale dell albergo. PROBLEMA. Un albergo di una grande città intende gestire in modo automatizzato sia le prenotazioni sia i soggiorni e realizzare un database. Ogni cliente viene individuato, tra l altro, con i dati anagrafici,

Dettagli

PROGETTAZIONE LOGICA. Prof. Ing. Alfredo GARRO 1/6. Artista. Cantante. DataDiNascita. Codice. Nazionalità

PROGETTAZIONE LOGICA. Prof. Ing. Alfredo GARRO 1/6. Artista. Cantante. DataDiNascita. Codice. Nazionalità PROGETTAZIONE LOGICA L obiettivo della fase di progettazione Logica è progettare lo Schema Logico della Base di Dati partendo da quanto prodotto nella fase di progettazione Concettuale. Si ricorda che,

Dettagli

GESTIONE VOTI SCOLASTICI

GESTIONE VOTI SCOLASTICI GESTIONE VOTI SCOLASTICI Progettare un modello di dati per la gestione delle informazioni riguardanti le prove, nelle diverse materie, sostenute dagli studenti di una scuola media superiore. Il sistema

Dettagli

DATABASE - MODELLO E-R CHIAVI E ATTRIBUTI TRATTO DA CAMAGNI-NIKOLASSY, CORSO DI INFORMATICA, VOL 2, HOEPLI. Informatica

DATABASE - MODELLO E-R CHIAVI E ATTRIBUTI TRATTO DA CAMAGNI-NIKOLASSY, CORSO DI INFORMATICA, VOL 2, HOEPLI. Informatica DATABASE - MODELLO E-R CHIAVI E ATTRIBUTI TRATTO DA CAMAGNI-NIKOLASSY, CORSO DI INFORMATICA, VOL 2, HOEPLI Informatica Introduzione Vedremo: Attributi di chiave primaria Attributi di chiave esterna Attributi

Dettagli

GESTIONE VOTI SCOLASTICI

GESTIONE VOTI SCOLASTICI GESTIONE VOTI SCOLASTICI Progettare un modello di dati per la gestione delle informazioni riguardanti le prove, nelle diverse materie, sostenute dagli studenti di una scuola media superiore. Il sistema

Dettagli

Analisi DB Ospedale ( esercizio 6 pag. 53 )

Analisi DB Ospedale ( esercizio 6 pag. 53 ) Analisi DB Ospedale ( esercizio 6 pag. 53 ) Testo del problema Rappresenta i dati e le relazioni tra dati relativi alla gestione dei reparti di un ospedale. Suggerimento: un ospedale è composto da diversi

Dettagli

Basi di Dati 1 Prof. L. Tanca e F. A. Schreiber APPELLO DEL 1 OTTOBRE 2015 Tempo: 2h30m

Basi di Dati 1 Prof. L. Tanca e F. A. Schreiber APPELLO DEL 1 OTTOBRE 2015 Tempo: 2h30m Basi di Dati 1 Prof. L. Tanca e F. A. Schreiber APPELLO DEL 1 OTTOBRE 2015 Tempo: 2h30m Si consideri il seguente schema di base di dati, che vuole memorizzare informazioni relative ai viaggi di lavoro

Dettagli

A. Veneziani Analisi e sviluppo DB Ospedale

A. Veneziani Analisi e sviluppo DB Ospedale A. Veneziani Analisi e sviluppo DB Ospedale Il problema e sua analisi Il problema ha come traccia l esercizio 6 a pagina 53 del libro di testo. Riporto il testo per praticità: Rappresenta i dati e le relazioni

Dettagli

ESAME di INFORMATICA e ARCHIVIAZIONE

ESAME di INFORMATICA e ARCHIVIAZIONE UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI UDINE Facoltà di Medicina e Chirurgia CORSO DI LAUREA IN TECNICHE DI RADIOLOGIA MEDICA PER IMMAGINI E RADIOTERAPIA ESAME di INFORMATICA e ARCHIVIAZIONE 8 settembre 2011 1 Progettazione

Dettagli

BASE DI DATI. Esercizi Progettazione concettuale Progettazione logica. Informatica Umanistica Università di Pisa

BASE DI DATI. Esercizi Progettazione concettuale Progettazione logica. Informatica Umanistica Università di Pisa BASE DI DAI Esercizi Progettazione concettuale Progettazione logica Informatica Umanistica Università di Pisa Esercizio: Parcheggi Si consideri la seguente realtà riguardante una società di gestione dei

Dettagli

Basi di Dati CREAZIONE E POPOLAMENTO DI UNA BASE DI DATI

Basi di Dati CREAZIONE E POPOLAMENTO DI UNA BASE DI DATI Basi di Dati CREAZIONE E POPOLAMENTO DI UNA BASE DI DATI La finalità di questa esercitazione è quella di creare, date delle specifiche progettuale, appositi script di creazione e popolamento di una base

Dettagli

Progettazione concettuale di una base di dati

Progettazione concettuale di una base di dati Progettazione concettuale di una base di dati Progettazione concettuale Analisi dei requisiti I requisiti devono innanzitutto essere acquisiti Le fonti possono essere molto diversificate tra loro: utenti,

Dettagli

SOLUZIONE ESAME DI STATO 2015/2016 Indirizzo: ITSI - AMMINISTRAZIONE, FINANZA E MARKETING ARTICOLAZIONE SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI

SOLUZIONE ESAME DI STATO 2015/2016 Indirizzo: ITSI - AMMINISTRAZIONE, FINANZA E MARKETING ARTICOLAZIONE SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI SOLUZIONE ESAME DI STATO 2015/2016 Indirizzo: ITSI - AMMINISTRAZIONE, FINANZA E MARKETING ARTICOLAZIONE SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Giselda De Vita 2016 La traccia di esame, pubblicata dal Ministero,

Dettagli

Corso di. Basi di Dati I. 11. Esercitazioni in SQL: Altri esercizi

Corso di. Basi di Dati I. 11. Esercitazioni in SQL: Altri esercizi Corso di Basi di Dati 11. Esercitazioni in SQL: Altri esercizi A.A. 2016 2017 Esempio: consideriamo le seguenti tabelle Articoli(Id, Nome, Colore) Fornitori(Id, Nome, Indirizzo) Catalogo(Articolo, Fornitore,

Dettagli

Unità 2.2 Comandi sulle tabelle

Unità 2.2 Comandi sulle tabelle A) CONOSCENZA TERMINOLOGICA Dare una breve descrizione dei termini introdotti: Vincoli intra-relazionali Vincoli di integrità Comando CREATE Comando ALTER Comando DROP Comando SHOW TABLES Comando DESCRIBE

Dettagli

Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone Basi di dati McGraw-Hill, SQL

Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone Basi di dati McGraw-Hill, SQL Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone Basi di dati McGraw-Hill, 1996-2002 : SQL SQL originariamente "Structured Query Language", ora "nome proprio" linguaggio con varie funzionalità: contiene sia il DDL sia

Dettagli

Lezione 4. Dallo schema ER al relazionale

Lezione 4. Dallo schema ER al relazionale Lezione 4 Dallo schema ER al relazionale Pag.1 Insieme di entità ER e tabelle relazionali CREATE TABLE ( CHAR(15), CHAR(20), INTEGER, PRIMARY KEY ()) Pag.2 Traduzione di relazioni ER (segue) dal r rid

Dettagli

Progettazione concettuale usando il modello Entità-Relazione (ER)

Progettazione concettuale usando il modello Entità-Relazione (ER) Progettazione concettuale usando il modello Entità-Relazione (ER) 1 Introduzione alla progettazione delle basi di dati Progettazione concettuale (in questa fase si usa il modello ER) Quali sono le entità

Dettagli

Universita di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in elearning C. Batini 6. SQL DDL 6.2 Data Description Language - 2

Universita di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in elearning C. Batini 6. SQL DDL 6.2 Data Description Language - 2 Universita di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in elearning C. Batini 6. SQL DDL 6.2 Data Description Language - 2 Vincoli di integrita 2 Cosa e un vincolo di integrita E una proprieta sempre valida

Dettagli

Verifica di Informatica. Cognome e Nome: Classe 5ª Ci, Data

Verifica di Informatica. Cognome e Nome: Classe 5ª Ci, Data Verifica di Informatica Cognome e Nome: Classe 5ª Ci, Data Progettare la base di dati di una palestra. E necessario memorizzare le informazioni relative ai clienti che riguardano: codice fiscale, cognome

Dettagli

Le Basi di dati: progettazione concettuale

Le Basi di dati: progettazione concettuale Le Basi di dati: progettazione concettuale Progettazione di una base di dati requisitidel Sistema Informativo progettazione concettuale SCHEMA CONCETTUALE SCHEMA FISICO progettazione fisica progettazione

Dettagli

A. Veneziani Soluzione (parte di Informatica) della simulazione di seconda prova Aprile 2019

A. Veneziani Soluzione (parte di Informatica) della simulazione di seconda prova Aprile 2019 A. Veneziani Soluzione (parte di Informatica) della simulazione di seconda prova Aprile 2019 Analisi del problema La traccia si suddivide in problematiche relative a sistemi ed altre relative ad informatica,

Dettagli

4/16/07. Le Basi di Dati Relazionali. Concetti Fondamentali. Base di dati, tabella, ennupla, attributo, dominio. Valori nulli

4/16/07. Le Basi di Dati Relazionali. Concetti Fondamentali. Base di dati, tabella, ennupla, attributo, dominio. Valori nulli Base di dati, tabella, ennupla, attributo, dominio Le Basi di Dati Relazionali Concetti Fondamentali Valori nulli Vincoli di chiave, di ennupla, di riferimento 2 Modello logico dei DBMS (Data Base Management

Dettagli

Unità 3. Modello Relazionale

Unità 3. Modello Relazionale Unità 3 Modello Relazionale Modello Logico Modelli logico che deriva da concetti Matematici Permette di descrivere in modo corretto ed efficiente tutte le informazioni contenute nel modello E/R Meno astrato

Dettagli

Soluzione esercitazione 01

Soluzione esercitazione 01 Soluzione esercitazione 01 Sistemi Informativi L-A Home Page del corso: http://www-db.deis.unibo.it/courses/sil-a/ Versione elettronica: SolEse01.pdf Sistemi Informativi L-A Videonoleggio - caso A: tabella

Dettagli

Basi di Dati. Esercitazione Algebra Relazionale e SQL. Ing. Paolo Cappellari. 15 maggio 2006

Basi di Dati. Esercitazione Algebra Relazionale e SQL. Ing. Paolo Cappellari. 15 maggio 2006 Basi di Dati Esercitazione Algebra Relazionale e SQL 15 maggio 2006 Ing. Paolo Cappellari Esercitazione Considerando la seguente base di dati: Fornitori (CodiceFornitore, Nome, Indirizzo, Città) Prodotti

Dettagli

Concettuale. Giuseppe Amato

Concettuale. Giuseppe Amato Esercitazione Progettazione Concettuale 14 Aprile 2010 Giuseppe Amato Esercitazione Progettazione Concettuale Si considerino i i seguenti fttidi fatti interesse di un agenzia immobiliare. Immobili in vendita:

Dettagli

Basi di Dati Corso di Laura in Informatica Umanistica

Basi di Dati Corso di Laura in Informatica Umanistica Basi di Dati Corso di Laura in Informatica Umanistica Appello del 26/07/2010 Parte 1: Algebra Relazionale e linguaggio SQL Docente: Giuseppe Amato Sia dato il seguente schema di base di dati per la gestione

Dettagli

Laboratorio di Basi di Dati

Laboratorio di Basi di Dati Laboratorio di Basi di Dati Esercizi di progettazione concettuale Anno accademico 2017-2018 Paolo Perlasca Esercizio Lezioni erogate da un centro di formazione regionale 2 Analisi dei requisiti! Si vuole

Dettagli

Basi di dati Appello del Soluzione del compito B

Basi di dati Appello del Soluzione del compito B Basi di dati Appello del 10-01-2012 Soluzione del compito B Anno Accademico 2011/12 Problema 1 - Schema ER (0,7) Palestra Ubicata Comune NumAbitanti Categoria Nome Attrezzistica SportSquadra AnnoApertura

Dettagli

Esercitazione seconda prova Esame di Stato Prova di Informatica Gestionale ITC Programmatori e Mercurio. Note introduttive

Esercitazione seconda prova Esame di Stato Prova di Informatica Gestionale ITC Programmatori e Mercurio. Note introduttive Note introduttive Il metodo di lavoro proposto ripercorre il ciclo di vita di un sistema informativo automatizzato attraverso l analisi, il progetto, la realizzazione e il testing. Il sistema informativo

Dettagli

I.I.S. G. COSSALI - ORZINUOVI DATABASE. Marzo 2017 Prof. Dario Tomasoni 1

I.I.S. G. COSSALI - ORZINUOVI DATABASE. Marzo 2017 Prof. Dario Tomasoni 1 I.I.S. G. COSSALI - ORZINUOVI DATABASE Marzo 2017 Prof. Dario Tomasoni 1 IMPOSTAZIONE 60 min = Database concetti + Esercizi; 10 min = pausa; 30 min = Linguaggio SQL; 30 min = Database prove LibreOffice

Dettagli