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Informatica Introduzione alle basi di dati Lezione 1 Scienze e tecniche psicologiche dello sviluppo e dell'educazione, laurea magistrale Anno accademico:

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Presentazione sul tema: "Informatica Introduzione alle basi di dati Lezione 1 Scienze e tecniche psicologiche dello sviluppo e dell'educazione, laurea magistrale Anno accademico:"— Transcript della presentazione:

1 Informatica Introduzione alle basi di dati Lezione 1 Scienze e tecniche psicologiche dello sviluppo e dell'educazione, laurea magistrale Anno accademico:

2 2 Orario e aula Prima parte: 6 marzo – 3 aprile Lunedì 16: :00 Seconda parte: 10 aprile – fine del corso Lunedì 9: :00 Aula 9, corso San Maurizio 31/a

3 3 Libro P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone Basi di dati – Modelli e linguaggi di interrogazione McGraw-Hill, 2002 Capitoli: 1, 2, 3 (fino a 3.1.9), 4 (introduzione, sezione 4.2), 6 (introduzione, sezione 6.1, sezione 6.2), Appendice A (su Access)

4 4 Docente Jeremy Sproston Ufficio: Ufficio 33, Dipartimento di Informatica, corso Svizzera 185 (entrata: via Pessinetto 12) Indirizzo sproston[at]di.unito.it Telefono: Pagina web:

5 5 Docente Ore di ricevimento (Dip. di Informatica): Mercoledì 10:00 – 12:00 Per informazione aggiornata: didattica.html

6 1 - Introduzione 1a – Introduzione ai basi di dati 1b – Insiemi

7 7 Sistemi informativi e basi di dati Ogni organizzazione ha bisogno di memorizzare e mantenere informazioni specifiche. Per esempio: Utenze telefoniche Conti correnti bancari Studenti iscritti a un corso di laurea Quotazioni di azioni nei mercati telematici

8 8 Esempio:Rappresentazione astratta di utenze telefoniche Utente Codice Cognome Nome Comune ListaTelefonate Telefonata NumeroTelefonico OrarioInizio OrarioFine NumeroScatti

9 9 Sistemi informativi e basi di dati I sistemi informativi organizzano e gestiscono le informazioni necessarie alle attività di un’organizzazione: Inizialmente non erano automatizzati (per esempio, gli archivi bancari) Informatica  gestione automatica dei dati  basi di dati Informazione memorizzata in modo rigoroso

10 10 Informazione e dati Distinzione tra informazione i dati: Dati = elementi di informazione, che di per sé non hanno interpretazione  Mario Rossi  nome e cognome   numero matricola? Numero di abitanti di una città? CAP? Numero di telefono?

11 11 Informazione e dati Distinzione tra informazione i dati: Dati + interpretazione = informazione  Domanda: “Chi è il responsabile del ufficio tecnico e qual è il suo numero di telefono?”  interpretazione della risposta  Risposta: Mario Rossi,  dati  Domanda + risposta: informazione Nei sistemi informatici, le informazioni vengono rappresentate per mezzo di dati

12 12 Dati e applicazioni I dati possono variare nel tempo (per esempio, importo conto corrente) Le modalità con cui i dati sono rappresentati in un sistema sono di solito stabili Le operazioni sui dati variano spesso (per esempio, ricerche) separare i dati dalle applicazioni che operano su essi

13 13 Basi di Dati (DB) e DBMS Basi di dati = collezione di dati per rappresentare informazioni di interesse: grandi, condivise, persistenti

14 14 Caratteristiche dei basi di dati Grandi = miliardi di byte (gestione in memoria secondaria) Condivisibili = diverse applicazioni e utenti possono accedere a dati comuni Evitare le ridondanze Aggiornamenti agevoli Evitare le inconsistenze dovute agli accessi concorrenti Persistenti = dati sempre disponibili, non “vivono” dentro una sola applicazione

15 15 Basi di Dati (DB) e DBMS DBMS = Data Base Management System = software in grado di gestire collezioni di dati Un DBMS deve essere: affidabile, sicuro, efficiente, efficace

16 16 Caratteristiche dei DBMS Affidabilità = protezione dei dati, in caso di guasto HW o SW capacità di ripristinare i dati (almeno parzialmente) Sicurezza/privatezza = abilitazioni diverse a seconda dell’utente Efficienza = tempi di risposta e occupazione spazio accettabili (dipende molto dalla tecnica di memorizzazione dei dati) Efficacia = facilitare l’attività di organizzazione

17 17 Basi di dati vs. file system Tecnicamente, i basi di dati sono collezioni di file: Si potrebbero usare direttamente i file per memorizzare i dati… …ma si perdono le buone proprietà garantite dai DBMS  Normalmente, file pensati per una specifica applicazione e non per servire più di una applicazione, magari in parallelo

18 18 Come organizzare i dati in un base di dati Insieme di concetti per organizzare le informazioni di interesse e descriverne la struttura Meccanismi per strutturare tipi di dati complessi a partire da tipi semplici Per esempio: data =

19 19 Modello logico dei dati Sottointende una specifica rappresentazione dei dati (tabelle, alberi, grafi, oggetti…) Descrive i dati a un livello intermedio, tra ciò che vede l’utente e il livello dell’implementazione Molte proposte in DBMS commerciali Implemen- tazione Modello logico Utente

20 20 Modello concettuale Per la progettazione di un base di dati: analisi della realtà di interesse Modello astratto Indipendente dal modello logico Modello concettuale = rappresentazione dei concetti Modello logico = rappresentazione dei dati

21 21 Modello logico dei dati Modello gerarchico (anni ‘60) = struttura gerarchica (albero) Modello reticolare (inizio ‘70) = struttura a grafo Modello relazionale (fine ‘70) = struttura a tabelle Modello orientato agli oggetti (anni ‘80) = struttura a classi/oggetti

22 22 Modello logico dei dati Modello gerarchico (anni ‘60) = struttura gerarchica (albero) Modello reticolare (inizio ‘70) = struttura a grafo Modello relazionale (fine ‘70) = struttura a tabelle Modello orientato agli oggetti (anni ‘80) = struttura a classi/oggetti Per esempio: Microsoft Access

23 23 Modello relazionale Basato sul concetto di relazione Relazione = rappresentazione di un’entità complessa tramite attributi Graficamente, una relazione può essere rappresentata da una tabella: Colonna = attributo (oppure campo) Riga = valore degli attributi di un individuo appartenente all’entità

24 Esempio (modello relazionale) Dati relativi a docenti corsodocente InformaticaBianchi EconomiaRossi ArchitetturaVerdi Docenza nomi relazioni attributi individui

25 Esempio (modello relazionale) Dati relativi a corsi cdlmateriaanno InformaticaBasi di dati2 MatematicaAnalisi I1 LettereLatino1 InformaticaProgramma zione 1 OrganizzCorsidiLaurea nomi relazioni attributi individui

26 Esempio (modello relazionale) Dati relativi a corsi e docenti (Dbcorsi) corsodocente InformaticaBianchi EconomiaRossi ArchitetturaVerdi cdlmateriaanno InformaticaBasi di dati2 MatematicaAnalisi I1 LettereLatino1 InformaticaProgramma zione 1 Docenza OrganizzCorsidiLaurea

27 27 Schema di una relazione Schema di una relazione = definizione della struttura della relazione È formata dall’intestazione della relazione: NomeRelazione(Attr 1,…,Attr n ) Non varia nel tempo (modulo ristrutturazione del DB) Per esempio: in Dbcorsi Docenza(corso,docente)

28 28 Istanza di una relazione Istanza di una relazione = dati che descrivono gli individui appartenenti alla relazione (sono le righe della tabella) Varia nel tempo (aggiunta, modifica, eliminazione dei dati riguardanti gli individui)

29 29 Schema e istanza di un base di dati Schema di un base di dati = insieme degli schemi delle relazioni (struttura) Istanza (o stato) di un base di dati = valori dei dati nelle tabelle (righe)

30 30 Livelli di astrazione nel DBMS Architettura standard su 3 livelli: Livello esterno: descrizione di una porzione del base di dati (per vedere i dati da punti di vista diversi a seconda dell’utente) Livello logico: descrizione del base di dati tramite le strutture-dati del modello logico del DBMS (per esempio, le tabelle del modello relazionale) Livello interno: “mapping” tra schema logico e strutture fisiche di memorizzazione (file)

31 31 Livelli di astrazione del DBMS Livello esterno (viste) Livello interno (file) Livello logico (tabelle) Utente Organizzazione fisica di memorizzazione corsodocente InformaticaBianchi EconomiaRossi ArchitetturaVerdi cdlmateriaanno InformaticaBasi di dati2 MatematicaAnalisi I1 LettereLatino1 InformaticaProgrammazio ne 1 Docenza OrganizzCorsidiLaurea

32 32 Livelli di astrazione del DBMS Livello esterno (viste) Livello interno (file) Livello logico (tabelle) Utente Organizzazione fisica di memorizzazione Il DBMS lavora per “mettere d’accordo” i livelli

33 33 Indipendenza dei dati Garantita dai livelli di astrazione: Indipendenza fisica: permette di interagire con DB in modo indipendente da struttura fisica in cui sono memorizzati i dati  Se i dati vengono riorganizzati fisicamente, le applicazioni funzionano lo stesso Indipendenza logica: permette di accedere al DB in modo indipendente da struttura logica dei dati (per esempio, tabelle)  Modificare livello logico senza modificare le viste (livello esterno)  Estendere le viste senza alterare livello logico

34 34 Linguaggi per basi di dati Data Definition Language (DDL) = definisce livelli fisici, logici, esterni del DB (tratta anche le autorizzazioni di accesso) Data Manipulation Language (DML) = per formulare interrogazioni e aggiornamenti delle istanze del base di dati

35 35 DDL e DML relazionali Due paradigmi: Dichiarativo  SQL (Structured Query Language) Procedurale  algebra relazionale Varie proposte commerciali (non esiste un vero “standard SQL”, sintassi un po’ diverse)

36 36 Accesso ai dati Mediante linguaggi testuali (per esempio, SQL) Tramite comandi speciali integrati nei linguaggi di programmazione Tramite interfacce “amichevoli” (per esempio, Wizards, in Access, ecc.)

37 37 Accesso ai dati Esempio: Mediante linguaggi testuali (per esempio, SQL) … Tramite interfacce “amichevoli” (per esempio, Wizards, in Access, ecc.) Un esempio di codice SQL: SELECT Disco,GruppoMusicale FROM Gruppi WHERE GruppoMusicale=“Radiohead” OR GruppoMusicale=“Franz Ferdinand”

38 38 Utenti di un base di dati Amministratori del base di dati: progetta, controlla e amministra il base di dati Progettisti e programmatori di applicazioni: sviluppano i programmi che interagiscono con DBMS Utenti: usano il base di dati per trovare le informazioni di interesse (possono essere più o meno esperti)

39 39 Vantaggi dei DBMS Permettono di considerare i dati come risorsa di un’organizzazione Una risorsa comune: a disposizione di molteplici utenti e applicazioni Offrono un modello formale della realtà di interesse Preciso, riutilizzabile

40 40 Vantaggi dei DBMS Controllo centralizzato dei dati Riduzione di ridondanze e inconsistenze Indipendenza dei dati Sviluppo di applicazioni flessibili e modificabili

41 41 Svantaggi dei DBMS Complessi, costosi, hanno specifici requisiti in termini di software e hardware Difficile separare servizi utili da quelli inutili Inadatti alla gestione di poche informazioni condivise da un numero basso di utenti

42 42 Differenze rispetto ad un foglio elettronico (Excel) Un foglio elettronico è come una sola tabella Non abbiamo la possibilità di collegare più tabelle come in un base di dati Possibilità di informazione ripetuta Inserire in diverse parti (ridondanza) Modifiche devono essere propagate (per esempio, cambio di affiliazione) per mantenere la consistenza


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