Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
07/03/2014Basi di dati II , presentazione1 Basi di dati II Docente: Paolo Atzeni
Advertisements

29/02/2016Basi di dati II , presentazione1 Basi di dati II Docente: Paolo Atzeni
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Progettazione di una base di dati relazionale
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Rileaborato da M. Lenzerini - Basi di dati
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di Dati 1 in eLearning C
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di dati, Mc-Graw Hill
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di Dati 1 in eLearning C
Esercitazione Modello ER 1
Le operazioni relazionali (continua)
Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 3
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Progettazione di una base di dati relazionale
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
A. A – 2008 Basi di dati 1 Corso Prof
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill
CHE COS’E’? Il calcolo combinatorio è un particolare ramo della matematica applicata avente come scopo la costruzione e la misurazione del numero di.
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Progettazione di una base di dati relazionale
Raccolta ed Analisi dei Requisiti nella Progettazione
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di Dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
La normalizzazione delle relazioni
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Un’università vuole raccogliere ed organizzare in un database
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Il modello relazionale
Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
Dino Pedreschi Dipartimento di Informatica a.a. 2011– 2012
Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di dati 1 in eLearning C
SQL per la modifica di basi di dati
La modellazione concettuale
Basi di dati II , presentazione
Modello Relazionale Proposto agli inizi degli anni ‘70 da Codd
Basi di dati II , presentazione
ER Primo esonero Basi DATI 2015
APPUNTI SUL LINGUAGGIO C Esercizi su File e Alberi Binari
Il modello relazionale
Transcript della presentazione:

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Universita’ di Milano Bicocca Corso di Basi di Dati 1 in eLearning C. Batini 3.3. Il modello relazionale Strutture nidificate Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

La stessa realta’ puo’ essere rappresentata con piu’ schemi Matricola Cognome Nome Data di nascita 6554 Rossi Mario 05/12/1978 8765 Neri Paolo 03/11/1976 3456 Maria 01/02/1978 9283 Verdi Luisa 12/11/1979 studenti Studente Voto Corso 30 04 24 02 28 01 esami 26 Domanda 3.3.1 Prova a rappresentare le precedenti informazioni con una unica tabella Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Risposta Matricola Cognome Nome Data di nascita 6554 Rossi Mario 05/12/1978 8765 Neri Paolo 03/11/1976 3456 Maria 01/02/1978 9283 Verdi Luisa 12/11/1979 studenti Studente Voto Corso 30 04 24 02 28 01 esami 26 Matricola Cognome Nome Data di nascita Corso Voto 3456 Rossi Maria 01/02/1978 04 30 02 24 6554 Mario 05/12/1978 01 26 9283 Verdi Luisa 03/11/1976 28 8765 Neri Paolo Studenti Esami Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Abbiamo scoperto una caratteristica importante La stessa realta’ puo’ essere rappresentata con piu’ schemi, che sono equivalenti nel loro contenuto informativo, cioe’ forniscono complessivamente lo stesso insieme di informazioni Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Torniamo alla relazione StudentiEsami Cosa noti in questa rappresentazione? Cosa “ti da fastidio”? Stessa informazione Rappresentata piu’ volte Matricola Cognome Nome Data di nascita Corso Voto 3456 Rossi Maria 01/02/1978 04 30 02 24 6554 Mario 05/12/1978 01 26 9283 Verdi Luisa 03/11/1976 28 8765 Neri Paolo Nessuna informazione Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Scopriamo, per la prima volta, i valori nulli Matricola Cognome Nome Data di nascita Corso Voto 3456 Rossi Maria 01/02/1978 04 30 02 24 6554 Mario 05/12/1978 01 26 9283 Verdi Luisa 03/11/1976 28 8765 Neri Paolo Null Null significa: nessuna informazione Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Confronto tra le due rappresentazioni Due Tabelle [Studenti ed Esami]  Ogni informazione e’ rappresentata una volta sola Una Tabella [StudentiEsami]  Alcune informazioni sono rappresentata piu’ volte  Abbiamo piu’ difficolta’ a distiinguere i diversi concetti rappresentati Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Particolari tipi di relazioni Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Strutture nidificate Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Esempio Vogliamo rappresentare le ricevute fiscali di un ristorante. Ogni ricevuta riporta al suo interno: numero della ricevuta, data di emissione, e diverse voci di costo, ognuna delle quali corrisponde a un gruppo di portate (es. gli antipasti, i primi, ecc.), per ciascun gruppo il numero di portate e il costo del gruppo di portate. Infine, riporta il totale speso. Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Domanda 3.3.2 Prova a rappresentare la precedente descrizione, invece che con un testo continuo di parole, per mezzo di una descrizione nidificata e “indentata”, cioe’ con le parole che cominciano a partire da diverse colonne, sempre piu’ a destra. Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Risposta Vogliamo rappresentare le ricevute fiscali di un ristorante. Ogni ricevuta riporta al suo interno: 1. numero della ricevuta, 2. data di emissione, e 3. diverse voci di costo, ognuna delle quali corrisponde a 3.1 un gruppo di portate (es. gli antipasti, i primi, ecc.), con 3.2 per ciascun gruppo, il numero di portate, e 3.3. il costo del gruppo di portate. Infine riporta 4. il totale speso Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Domanda 3.3.3 Disegna su un foglio due distinte ricevute aventi la precedente struttura Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Possibile risposta Da Filippo Via Roma 2, Roma Da Filippo Via Roma 2, Roma Ricevuta Fiscale 1240 del 13/10/2000 2 Coperti 2,00 Orate 20,00 Primi 8,00 Antipasti 7,00 Caffè Totale 39,00 Ricevuta Fiscale 1235 del 12/10/2000 3 Coperti 3,00 2 Antipasti 6,20 3 Primi 12,00 2 Bistecche 18,00 Totale 39,20 Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Domanda 3.3.4 Da Filippo Via Roma 2, Roma Ricevuta Fiscale 1235 del 12/10/2000 3 Coperti 3,00 2 Bistecche 18,00 Primi 12,00 Antipasti 6,20 Totale 39,20 Da Filippo Via Roma 2, Roma Ricevuta Fiscale 1235 del 12/10/2000 3 Coperti 3,00 2 Bistecche 18,00 Primi 12,00 Antipasti 6,20 Totale 39,20 Da Filippo Via Roma 2, Roma Ricevuta Fiscale 1235 del 12/10/2000 3 Coperti 3,00 2 Bistecche 18,00 Primi 12,00 Antipasti 6,20 Totale 39,20 Da Filippo Via Roma 2, Roma Ricevuta Fiscale 1235 del 12/10/2000 3 Coperti 3,00 2 Bistecche 18,00 Primi 12,00 Antipasti 6,20 Totale 39,20 Rappresentiamo ora con una prima tabella: i numeri di ricevute, le date e i totali E le altre informazioni con una seconda tabella Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Possibile risposta Ricevute Numero Data Totale 1235 12/10/2000 39,20 1240 13/10/2000 39,00 3 Coperti 3,00 2 Bistecche 18,00 Primi 12,00 Antipasti 6,20 Pasti Quantità Descrizione Importo 1235 Numero 1240 2,00 … Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill La soluzione Ricevute Numero Data Totale 1235 12/10/2000 39,20 1240 13/10/2000 39,00 Pasti Numero Quantità Descrizione Importo 1235 3 Coperti 3,00 1235 2 Antipasti 6,20 1235 3 Primi 12,00 1235 2 Bistecche 18,00 1240 2 Coperti 2,00 … … … … Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Relazioni che rappresentano strutture nidificate - 1 Ricevute Numero Data Totale 1235 12/10/2000 39,20 1240 13/10/2000 39,00 Pasti Numero Quantità Descrizione Importo 1235 3 Coperti 3,00 1235 2 Antipasti 6,20 1235 3 Primi 12,00 1235 2 Bistecche 18,00 1240 2 Coperti 2,00 … … … … Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Strutture nidificate, riflessione e Domanda 3.3.5 Abbiamo rappresentato veramente tutti gli aspetti delle ricevute? Dipende da che cosa ci interessa! Supponiamo che l‘ordine delle righe sia rilevante, ad es. prima i coperti, poi gli antipasti, ecc. Come possiamo modificare le tabelle in modo da descrivere anche l‘ordine? Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Risposta 1235 39,20 12/10/2000 Numero Totale Data 1240 39,00 13/10/2000 Ricevute 3 Coperti 3,00 2 Bistecche 18,00 Primi 12,00 Antipasti 6,20 Dettaglio Qtà Descrizione Importo 1235 Numero 1240 2,00 … 1 4 Riga Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Esercizio 3.3.1 Svolgi l’esercizio 2.8 del testo di riferimento Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill Concetti introdotti Contenuto informativo di uno schema Equivalenza di contenuti informativi Struttura nidificata (o gerarchica) Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill