La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

Gestione Informazione

Presentazioni simili


Presentazione sul tema: "Gestione Informazione"— Transcript della presentazione:

1 Gestione Informazione
Modulo Gestione Informazione

2 Termine ‘informatica’
informazione automatica due parole elaboratore automatismo dati tre concetti “L’elaborazione dei dati, attraverso il computer, è una elaborazione automatica; Le operazioni una volta avviate, vengono svolte attraverso un meccanismo in grado di portarle a termine anche senza l’intervento diretto dell’uomo. Ovviamente il sistema di elaborazione deve in qualche modo “conoscere” il processo che porta dai dati di partenza al risultato finale.”

3 Struttura elaboratore
unità di ingresso: per l’inserimento dei dati unità di elaborazione: per effettuare manipolazioni dei dati unità di uscita: per comunicare i dati all’esterno unità di memoria di massa: per la conservazione di dati unità di elaborazione unità di ingresso unità di uscita unità di memoria di massa

4 Elaboratore: macchina programmabile
All’elaboratore vengono forniti: dati sui quali operare insieme di azioni da svolgere modalità di svolgimento programma dati elaboratore risultati programma

5 dato vs informazione L’elaboratore ‘tratta’ dati
L’uomo interpreta i dati ed ottiene informazioni. “Il dato in sé (indicatore) , da solo non ha alcun senso. Perché il dato assuma significato e quindi si trasformi in informazione deve essere associato ad almeno un descrittore.” 75 da solo non ha alcun senso, lo assume se lo associamo ad una unità di misura, ad esempio km Le cifre non comunicano nulla se non sappiamo che si tratta di un numero telefonico, … Cristoforo Colombo 125 Non ci dicono nulla se non pensiamo al nome di una via e ad un numero civico

6 dati: elementi che derivano dai fenomeni e dagli oggetti.
dati elementari, dati “grezzi” informazioni: dati selezionati, elaborati, confezionati, presentati e distribuiti in modo tale da avere un significato ed essere di utilità per un particolare compito o attività 1.http://www2.gest.unipd.it/labtesi/eb-didattica/ERCE/KM.ppt

7 Mario: ore 12.00, febbre: 36.5; ore 21.00, febbre: 38.5
Dati: Mario; 12,00; 36,5; 21,00; 38,5 Informazione Mario: ore 12.00, febbre: 36.5; ore 21.00, febbre: 38.5 1.http://www2.gest.unipd.it/labtesi/eb-didattica/ERCE/KM.ppt

8 Codice: FF150, richiesta: 1500 pezzi,disponibilità: 1200 pezzi
Dati: FF150, 1500, 1200 Informazione: Codice: FF150, richiesta: 1500 pezzi,disponibilità: 1200 pezzi 1.http://www2.gest.unipd.it/labtesi/eb-didattica/ERCE/KM.ppt

9 Un dato che assume significato diventa informazione
Informazione = dato + semantica* L’aggregazione di più informazioni genera, a sua volta, altre informazioni * Significato che il dato assume in un particolare contesto di riferimento

10 L’aggregazione di più informazioni genera, altre informazioni
km 255 500 300 90 ………… km da_citta a_citta 255 Roma Ancona 500 Venezia 300 Napoli Foggia 90 Macerata Spinetoli ………… ……….. L’aggregazione di più informazioni genera, altre informazioni

11 Lo schema è il risultato di una progettazione
Una base di dati è un insieme di dati organizzati secondo uno schema prefissato Lo schema è il risultato di una progettazione La progettazione si sviluppa attraverso tre fasi: 1° fase: progettazione concettuale 2° fase: progettazione logica 3° fase: progettazione fisica Ciascuna fase restituisce un schema di dati: progettazione concettuale  schema concettuale progettazione logica  schema logico progettazione fisica  schema fisico

12 Progettazione concettuale
Si parte da una descrizione verbale del problema, fatta da un esperto, del problema in questione. Dalla descrizione verbale si deve ottenere uno schema, chiamato Entità-Relazioni (Entity-Relationships), che rappresenta le principali entit๠nel dominio del problema, gli attributi2 delle entità e le relazioni tra le entità Esempio: rappresentare in un diagramma E-R l’insieme degli studenti di una Università, prendendo in considerazione i Corsi di Laurea e le Dipartimenti di appartenenza. Le entità sono: studenti, corsi_laurea, dipartimenti. Le entità hanno degli attributi che le definiscono: studenti: matricola, cognome, nome, indirizzo dipartimenti: codice_dipartimenti, nome, indirizzo corsi_laurea: codice_corso_laurea, nome, indirizzo Le entità sono rappresentate nel seguente modo: cod_f dipartimenti [1] oggetto del mondo reale distinguibile da altri oggetti [2] gli attributi rappresentano le proprietà elementari delle entità

13 Fra gli insiemi esistono delle relazioni; esse possono essere:
1:1  ad un elemento in un insieme corrisponde un solo elemento nell’altro insieme e viceversa; 1:n  ad un elemento del primo insieme corrispondono n elementi nel secondo e ad un elemento nel secondo corrisponde un solo elemento nel primo; n:m  ad una entità del primo insieme corrispondono n entità nel secondo e ad una entità nel secondo corrispondono m entità nel primo. Nel nostro esempio: fra dipartimenti e corsi_laurea  1:n, ad un dipartimento corrispondono più corsi di laurea; il viceversa è 1:1, un corso di laurea è di un dipartimento; fra corsi_laurea e studenti  1:n, ad un corso di laurea corrispondono più studenti; il viceversa è 1:1, uno studente è di un corso di laurea;

14 Il diagramma E-R risultante è il seguente
codice_dipartimento 1 n dipartimenti

15 Una relazione n:m (ad esempio fra studenti e materie) viene rappresentata nel seguente modo:
(non sono stati riportati tutti gli attributi dell’entità studenti) Uno studente può studiare più materie e una materia può essere studiata da più studenti.

16 E-R finale, prendendo in considerazione anche l’insieme entità ‘esami
1 n dipartimenti dc n m E-R finale, prendendo in considerazione anche l’insieme entità ‘esami

17 Progettazione logica Nella seconda fase della progettazione (progettazione logica), si sceglie il tipo di database che si vuole utilizzare per rappresentare la nostra realtà; è possibile scegliere fra database: gerarchico reticolare relazionale. Il modello che qui prendiamo in considerazione è quello relazionale. In esso il database è rappresentato come un insieme di tabelle chiamate ‘relazioni’. Relazione: tabella bidimensionale (chiamata semplicemente tabella). Una tabella è formata da righe chiamate record. Ciascun record è formato da campi. Esempio:

18 Nella progettazione logica occorre esplicitare le relazioni fra le entità individuate nel modello E-R. Una relazione uno-a-uno tab. nazioni cod_naz nazione 10 italia 20 francia 30 inghilterra tab. capitali cod_cap capitale 1 parigi 2 londra 3 roma fra due tabelle viene realizzata introducendo, come attributo, in una qualsiasi delle due tabelle la chiave[1] dell'altra. tab. nazioni cod_naz nazione 10 italia 20 francia 30 inghilterra tab. capitali cod_cap capitale cod_naz 1 parigi 20 2 londra 30 3 roma 10 [1] Chiave: campo del record il cui valore identifica in modo univoco il record nella tabella

19 Una associazione uno-a-molti
tabella corsi_laurea codice_corso_laurea nome indirizzo 10 Consulente del lavoro e per l'impresa   …………… 20 Operatore giudiziario  30 Scienze del servizio sociale ………… 40 Scienze giuridiche 50 Scienze dell’amministrazione 60 Scienze dell’educazione e della formazione 70 Formazione e management dei sistemi turistici 80 Formatore per l'e-learning e la multimedialità tabella dipartimenti codice_dipart nome indirizzo 10 Scienze della Formazione ……………. 20 Giurisprudenza ………… 30 40 50 viene realizzata introducendo, come attributo, nella tabella con cardinalità 'N' la chiave della tabella con cardinalità '1'. Ogni record della tabella 'N' avrà i suoi campi ed un valore che esprime l'associazione con il record corrispondente dell'altra tabella.

20 tabella corsi_laurea codice_corso_laurea nome indirizzo codice_dipart 10 Consulente del lavoro e per l'impresa   …………… 20 Operatore giudiziario  30 Scienze del servizio sociale ………… 40 Scienze giuridiche 50 Scienze dell’amministrazione 60 Scienze dell’educazione e della formazione 70 Formazione e management dei sistemi turistici 80 Formatore per l'e-learning e la multimedialità tabella dipartimenti codice_dipart nome indirizzo 10 Scienze della Formazione ………… 20 Giurisprudenza 30 40 50

21 Una relazione molti-a-molti
tab. materie cod_mater denominazione_mat 1 materia1 2 materia2 3 materia3 4 materia4 5 materia5 tab. studenti matricola studente1 10 Bianchi 20 rossi 30 neri 40 verdi 50 viola fra due tabelle viene realizzata introducendo un'apposita tabella, i cui record contengono le chiavi dei record che si corrispondono nelle due tabelle. tab. materie_studenti matricola cod_mater 10 1 20 3 30 5 4 2 50 40 tab. studenti matricola studente 10 Bianchi 20 rossi 30 neri 40 verdi 50 viola ..... .... tab. materie cod_mater denominazione_mat 1 materia1 2 materia2 3 materia3 4 materia4 5 materia5 .... [1] facendo riferimento agli attributi della entità ‘studenti’, descritta in precedenza, avremmo dovuto inserire gli attributi: cognome, nome, indirizzo

22 Il diagramma per il nostro esempio (materie, studenti, corsi di laurea, dipartimenti) sarà quindi:
codice_dipart dipartimenti dc codice_dipart Mettendo a confronto questo diagramma con quello realizzato nella progettazione concettuale, si notano i nuovi attributi ‘codice_dipart’, in ‘corsi_laurea’, ‘codice_corso_laurea’, in ‘studenti’, infine i nuovi attributi ‘matricola’ e ‘cod_mater’ in ‘stu_mat’; tutti questi attributi sono stati inseriti per esplicitare le associazioni.

23 Schema restituito dalla progettazione concettuale
dipartimenti Schema restituito dalla progettazione concettuale codice_dipart dipartimenti codice_dipart Schema restituito dalla progettazione logica notare

24 Vengono definite le strutture di memorizzazione dei dati:
Progettazione fisica Vengono definite le strutture di memorizzazione dei dati: dipartimenti(codice_dipart: testo(20 ch1), nome: testo(100 ch), indirizzo: testo(255 ch)) corsi_laurea(codice_corso_laurea: testo(20 ch), nome: testo(100 ch), indirizzo: testo(255 ch)) studenti(matricola: testo(10 ch), cognome: testo(80 ch), nome: testo(60 ch), indirizzo: testo(255 ch)) materie(cod_mater: intero, descrizione_mat: testo(200 ch)) stu_mat( cod_mater: intero, matricola: testo(10 ch)) Si tenga presente che quando il database viene creato su calcolatore occorre: creare le tabelle nella creazione delle tabelle occorre specificare l’elenco dei campi e, per ciascun campo, quale dato potrà contenere(insieme di caratteri, numero intero o con la virgola, valore logico, data, ..) [1] ch sta per carattere, intero per numero intero

25 Fasi della progettazione:
fase: progettazione concettuale; restituisce modello concettuale codice_dipart dipartimenti codice_dipart fase: progettazione logica; restituisce modello logico dipartimenti(codice_dipart: testo(20 ch1), nome: testo(100 ch), indirizzo: testo(255 ch)) corsi_laurea(codice_corso_laurea: testo(20 ch), nome: testo(100 ch), indirizzo: testo(255 ch)) studenti(matricola: testo(10 ch), cognome: testo(80 ch), nome: testo(60 ch), indirizzo: testo(255 ch)) materie(cod_mater: intero, descrizione_mat: testo(200 ch)) stu_mat( cod_mater: intero, matricola: testo(10 ch)) fase: progettazione fisica; restituisce modello fisico

26 DDL:Data Definition Language; DML:Data Manipulation Language;
Dopo aver progettato il db, utilizzando un DBMS (Data Base Management System), si passa alla sua costruzione sull’elaboratore. Un DBMS per un database di tipo relazionale è essenzialmente costituito da tre insiemi di comandi: DDL:Data Definition Language; DML:Data Manipulation Language; DCL:Data Control Language. DDL serve a creare, modificare o eliminare gli oggetti in un database. Sono i comandi DDL a definire la struttura del database e quindi dei dati ivi contenuti. Ma non fornisce gli strumenti per modificare i dati stessi: per tale scopo di usa il DML1 DML fornisce i comandi per inserire, modificare, eliminare o leggere i dati all'interno delle tabelle di un database. La struttura di questi dati deve già essere stata definita tramite il DDL2. DCL permette di gestire gli utenti e i permessi. [1][2]

27 Il comando da impostare è il seguente:
Come esempio vediamo alcuni comandi del secondo insieme: selezione(restrizione), proiezione, join. La selezione, su una tabella, restituisce un insieme di righe che è la totalità o un sottoinsieme delle righe della tabella che si interroga. L’insieme di righe restituito è determinato da un criterio di selezione. Il criterio di selezione è una espressione logica che viene valutata (vero/falso) su ciascuna riga: le righe per cui l’espressione vale “vero” sono selezionate e fanno parte del risultato, le altre, per cui l’espressione vale “falso” sono scartate. Se si vuole che l’insieme sia l’intera tabella si omette il criterio. Esprimiamo i comandi in linguaggio naturale ricordando che, dovendo interagire concretamente con un dbms relazionale (ad es. Access), i comandi vanno scritti utilizzando il linguaggio SQL (Structured Query Language) Esempio 1 ricercare nella seguente tabella ‘studenti_con_esami’, gli studenti con media maggiore di 21. Matricola Cognome Nome Esami_sost media 100 bianchi nicola 10 25 200 verdi franca 14 21 300 rossi enrica 28 400 neri mario 18 29 500 viola andrea 5 24 Il comando da impostare è il seguente: seleziona matricola, cognome, nome, esami_sost, media da studenti_con_esami dove media>21 e la tabella che verrà restituita sarà: Matricola Cognome Nome Esami_sost media 100 bianchi nicola 10 25 300 rossi enrica 28 400 neri mario 18 29 500 viola andrea 5 24

28 Visualizzare tutti gli studenti della tabella ‘studenti_con_esami’.
Esempio 2 Visualizzare tutti gli studenti della tabella ‘studenti_con_esami’. Il comando da impostare è il seguente: seleziona matricola, cognome, nome, esami_sost, media da studenti_con_esami e la tabella restituita sarà l’intera tabella ‘studenti_con_esami’ Matricola Cognome Nome Esami_sost media 100 bianchi nicola 10 25 200 verdi franca 14 21 300 rossi enrica 28 400 neri mario 18 29 500 viola andrea 5 24 Nel primo caso è stato impostato il criterio di selezione (‘dove media>21’); nel secondo non è stato impostato. La struttura del comando ‘seleziona’ è la seguente: seleziona <elenco campi da visualizzare> da <tabella presa in considerazione> dove <criterio di selezione> Il criterio di selezione può essere omesso o può anche essere formato da più condizioni; ad es:

29 Il comando da impostare è il seguente:
Esempio 3 Visualizzare tutti gli studenti della tabella ‘studenti_con_esami’ con media > 21 e < 28. Il comando da impostare è il seguente: seleziona matricola, cognome, nome, esami_sost, media da studenti_con_esami dove media > 21 e media < 28 e la tabella restituita sarà: Matricola Cognome Nome Esami_sost media 100 bianchi nicola 10 25 500 viola andrea 5 24 Esempio 4 Visualizzare tutti gli studenti della tabella ‘studenti_con_esami’ con media = 25 o media = 28 Il comando da impostare è il seguente: seleziona matricola, cognome, nome, esami_sost, media da studenti_con_esami dove media = 25 o media = 28 e la tabella restituita sarà: Matricola Cognome Nome Esami_sost media 100 bianchi nicola 10 25 300 rossi enrica 28

30 Il comando da impostare è il seguente: seleziona cognome, nome, media
L’operazione di proiezione consente di effettuare la scelta di particolari attributi di una relazione. Mentre la selezione elimina, se si applica un criterio di selezione, delle righe dalla tabella indicata, la proiezione elimina delle colonne. Contrariamente al caso della selezione il criterio di eliminazione non dipende da un’espressione da valutare, bisogna specificare direttamente l’insieme degli attributi che vanno selezionati Esempio: visualizzare gli attributi cognome, nome, media della seguente tabella ‘studenti_con_esami’ Matricola Cognome Nome Esami_sost media 100 bianchi nicola 10 25 200 verdi franca 14 21 300 rossi enrica 28 400 neri mario 18 29 500 viola andrea 5 24 Il comando da impostare è il seguente: seleziona cognome, nome, media da studenti_con_esami e la tabella che verrà restituita sarà: Cognome Nome media bianchi nicola 25 verdi franca 21 rossi enrica 28 neri mario 29 viola andrea 24

31 Tabella R Tabella S Tabella T =(RxS)
Il join è una operazione fra due o più tabelle e rappresenta un sottoinsieme del prodotto cartesiano fra le due o più tabelle. Il prodotto cartesiano crea una relazione avente per righe tutte le possibili combinazioni ottenibili combinando una riga del primo operando con una riga del secondo. Tabella R Tabella S Tabella T =(RxS) cr1 cr2 cr3 a a1 a2 b b1 b2 c c1 c2 cs1 cs2 x x1 y y1 a aa1 c cc1 cr1 cr2 cr3 cs1 cs2 a a1 a2 x x1 y y1 aa1 c cc1 b b1 b2 c1 c2 Prodotto cartesiano fra R e S: Il prodotto cartesiano raramente è utile, perché generalmente si vogliono ottenere solo le combinazioni di righe per le quali vale una certa proprietà. Esistono diversi tipi di join; vediamo il ‘natural join’: si combinano tra loro solo le righe in cui i valori delle relazioni in due attributi verificano la proprieta’ di uguaglianza nella tabella risultante; supponendo che gli attributi che debbono verificare l’uguaglianza siano ‘cr1’ e ‘cs1’, avremo

32 e quindi la tabella T(RxS) sara:
cr1 cr2 cr3 cs1 cs2 a a1 a2 x x1 y y1 aa1 c cc1 b b1 b2 c1 c2 e quindi la tabella T(RxS) sara: cr1 cr2 cr3 cs1 cs2 a a1 a2 aa1 c c1 c2 cc1 Il comando da impostare è il seguente: seleziona cr1, cr2, cr3, cs1, cs2 da R, S dove cr1=cs1

33 dipartimenti e corsi_laurea
Il comando Join viene utilizzato quando si ha la necessità di gestire dati che appartengono a tabelle diverse che sono in relazione fra loro. In questo caso occorre inserire nella clausola ‘dove’, l’elenco delle tabelle da prendere in considerazione e nel criterio la condizione (o le condizioni se le tabelle in join sono più di 2) di join. Esempio: visualizzare i dipartimenti con i propri corsi di laurea; le tabelle interessate sono: dipartimenti e corsi_laurea corsi_laurea dipartimenti codice_corso_laurea nome indirizzo codice_dipart sfp Scienze della Formazione Primaria ………… sdf fgru Formazione Gestione Risorse Umane let Lettere let_fil fil Filosofia …………. ……….. …. ………….. ……………… ……….. codice_dipart nome indirizzo sdf Scienze della Formazione ………… let_fil Lettere e Filosofia …………… …………. Il comando da impostare è il seguente: seleziona dipartimenti.nome, corsi_laurea.nome, corsi_laurea.indirizzo da dipartimenti, corsi_laurea dove dipartimenti.codice_dipart=corsi_laurea.codice_dipart¹ e la tabella risultato sarà: dipartimenti.nome corsi_laurea.nome corsi_laurea.indirizzo Scienze della Formazione Primaria …………….. Formazione Gestione Risorse Umane ………………….. Lettere e Filosofia Lettere …………………….. Filosofia [1] quando i nomi dei campi sono uguali, nelle due tabelle, occorre qualificarli attraverso il nome della tabella, secondo la notazione [nome tabella].[nome campo]

34 Da http://it. wikipedia
Da riportiamo la sintassi del comando ‘seleziona’ espressa in SQL Select Col comando select abbiamo la possibilità di estrarre i dati, in modo mirato, dal database. Sintassi del comando select SELECT [ ALL | DISTINCT ] lista_elementi_selezione FROM lista_riferimenti_tabella [ WHERE espressione_condizionale ] [ GROUP BY lista_colonne HAVING Condizione] [ ORDER BY lista_colonne ]; dove lista_elementi_selezione è l'elenco dei campi da estrarre, lista_riferimenti_tabella è l'elenco delle tabella da cui estrarre i dati, espressione_condizionale rappresenta l'elenco delle condizioni, ovvero dei requisiti che un campo deve rispettare per poter essere prelevato dall' interrogazione; lista_colonne è la colonna o le colonne che devono essere prese come riferimento per l'ordinamento dei dati in uscita. Un esempio è il seguente: SELECT cognome, nome, citta_residenza FROM utenti WHERE anni >= 18 ORDER BY citta_residenza Questa query estrae l'elenco di tutti gli utenti maggiorenni ordinando l'output in base alla città di residenza. La definizione di select è comunque molto più ampia, prevede molte altre opzioni ma in linea di massima con queste opzioni si compongono la maggior parte delle interrogazioni.


Scaricare ppt "Gestione Informazione"

Presentazioni simili


Annunci Google