SQL (IV) Data Definition Language/ Data Manipulation Language

2 Inserire (I) insert into NomeTabella [( ListaAttr )] <values ( ListaDiValori ) | SelectSQL > Esempio 1: insert into Dipart (Nome,Citta) values (‘produzione’, ‘Torino’) Esempio 2: insert into Prodotti-Milanesi (select Cod,Descr from Prodotto where Luogo = ‘Milano’) query

3 Inserire (II) Conta l’ordine con cui si elencano gli attributi (anche nella query) e i valori Se i valori non sono specificati: o null o valore di default (a seconda di come è stata creata la tabella, per esempio se c’è vincolo not null ) Di solito vengono fornite delle form che nascondono le insert

4 Delete (I) delete from NomeTabella [where Condizione ] Esempio 1: delete from Dipart where Nome = ‘produzione’ Esempio 2: delete from Dipart where Nome not in (select Dip from Impiegato)

5 Delete (II) Se non c’è nessuna condizione, cancella tutta la NomeTabella (attenzione ai cascade !!!) 1. delete from Dipart diverso da 2. drop table Dipart cascade diverso da 3. drop table Dipart restrict 1. cancella le righe della tabella (se c’era cascade, cancella righe di altre tabella legate da vincoli integrità referenziale) 2. rimuove la tabella 3. non cancella la tabella se ha tuple

6 Update (I) update NomeTabella set Attributo = < Espressione | SelectSQL | null | default> {, Attributo = } [where Condizione ] Esempio 1: update Dipendente set Stip = StipBase + 5 where matr = ‘666’ Senza condizione, si modificano tutte le tuple

7 Update (II) Esempio 2: update Impiegato set Stip = Stip*1.1 where Stip <= 30 update Impiegato set Stip = Stip*1.15 where Stip > 30 Occorre invertirle, sennò non funziona, infatti SQL è set-oriented e non tuple-oriented (come alternativa paraziale uso dei cursori…) 15 % 10 %

8 Vincoli (I) Ci sono i vincoli predefiniti ( unique, primary key, not null, foreign key … ) In SQL2 si ha anche check check Condizione Serve per dare condizioni di correttezza della BD ed è molto potente

9 Vincoli (II) Esempio: create table Impiegati (Matr character(6) check (Matr is not null and 1 = (select count(*) from Impiegato I where Matr = I.Matr)), Cogn character(20) check (Cogn is not null and 2 > (select count(*) from Impiegato I where Nome = I.Nome and Cogn = I.Cogn)), Nome character(20) check (Nome is not null and 2 > (…)), Dip character(5) check (Dip in (select NomeD from Dipartimento)))

10 Vincoli (II) Esempio: create table Impiegati (Matr character(6) check (Matr is not null and 1 = (select count(*) from Impiegato I where Matr = I.Matr)), Cogn character(20) check (Cogn is not null and 2 > (select count(*) from Impiegato I where Nome = I.Nome and Cogn = I.Cogn)), Nome character(20) check (Nome is not null and 2 > (…)), Dip character(5) check (Dip in (select NomeD from Dipartimento))) Vincolo di integrità Un solo impiegato con stesso nome/ cognome

11 Vincoli (III) Esempio: create table Impiegati (Matr … primary key, Cogn … not null, Nome … not null, Dip … references Dipartimento(NomeD), unique(Cogn,Nome)) Così è più semplice (e più efficiente dal punto di vista dell’implementazione) ma check utile per vincoli complessi (per esempio, libro pagina 138)

12 Asserzioni (I) Asserzione = vincolo su schema di relazione e non su istanza (tabella) o attributo che permettono di avere DB consistente La drop può cancellare anche le asserzioni create assertion NomeAsserzione check ( Condizione ) Per esempio: create assertion Alm-Un-Imp (check (1 <= (select count(*) from Impiegato))

13 Check e Asserzioni 1. Immediati: verificate dopo ogni modifica (per esempio, i vincoli predefiniti) 2. Differiti: solo dopo una serie di operazioni (transazione) set constraint NomeVincolo

14 Check e Asserzioni Se i dati non soddisfano i vincoli: 1. Roll-back parziale: si disfa la modifica 2. Roll-back: si disfa tutta la transazione Quando si rileva una violazione di un vincolo differito al termine di una transazione, non c’è modo di individuare l’operazione che ha causato la violazione  si disfa la transazione

15 Viste (tabelle virtuali) (I) create view NomeVista [( ListaAttr )] as SelectSQL [with [local | cascaded] | check option] Esempio 1: create view ImpAmm(Matr,Nome,Cogn,Stip) as select Matr,Nome,Cogn,Stip from Impiegato where Dip = ‘Amm’ and Stip > 10 possibile modificare

16 Viste (II) Utili per interrogazioni complesse Le viste possono usare altre viste, ma non possono esserci dipendenze ricorsive immediate (esempio: V1 usa V1) o transitive (esempio: V1 usa V2 che usa V3… che usa V1)

17 Viste (III) Su certe viste possibile fare modifiche che si ripercuotono sulle tabelle di base (“reali”) In generale, problemi se ci sono join molto complessi Regola: 1 tupla vista = 1 tupla tabella di base Nei sistemi commerciali viste definite su una sola tabella reale e l’insieme attributi della vista contengono chiave primaria della tabella

18 Controllo dell’accesso (I) Utente identificato in modo univoco (per esempio, il system administrator, predefinito e molto potente) Si da il controllo e l’accesso a risorse tramite “privilegi” grant e revoke per dare e revocare i privilegi

19 Controllo dell’accesso (II) I privilegi sono: insert (es. tabelle, viste, asserzioni), update (es. tabelle, viste, attributi), delete (es. tabelle, viste, asserzioni), select (es. tabelle, viste, attributi nelle interrogazioni), reference (es. tabelle usate per vincoli di integrità referenziali), usage (es. domini nella definizione di schemi), drop/alter: solo il creatore può usarli

20 Controllo dell’accesso (III) grant Privilegi on Risorse to Utenti [with grant option] revoke Privilegi on Risorse from Utenti [restrict | cascade] Per propagare i priv Solo chi dà può revocare

Metodologie e modelli per il progetto

22 Introduzione alla progettazione Il problema: progettare una base di base di dati a partire dai suoi requisiti Progettare: definire la struttura, caratteristiche e contenuto

23 Il ciclo di vita dei sistemi informativi La progettazione costituisce solo una delle componenti del processo di sviluppo Va inquadrato in un contesto più ampio: il ciclo di vita dei sistemi informativi

24 Il ciclo di vita dei sistemi informativi Studio di fattibilità Raccolta e analisi dei requisiti Progettazione Implementazione Validazione e collaudo Funzionamento

25 Il ciclo di vita dei sistemi informativi Studio di fattibilità: definire i costi delle varie alternative possibili Raccolta e analisi dei requisiti: individuazione delle proprietà e delle funzionalità che il sistema dovrà avere Progettazione: dei dati (la struttura e l’organizzazione che i dati dovranno avere) e delle applicazioni (le caratteristiche dei programmi applicativi)

26 Il ciclo di vita dei sistemi informativi Implementazione: realizzazione del sistema informativo Validazione e collaudo: serve a verificare il corretto funzionamento e la qualità del sistema informativo Funzionamento: il sistema informativo diventa operativo

27 Il ciclo di vita dei sistemi informativi Il processo non è quasi mai strettamente sequenziale  ciclo Focalizzeremo attenzione sulla terza fase del ciclo di vita: progettazione (dei dati)

28 Metodologie di progettazione Nell’ambito delle basi di dati: separare in maniera netta le decisioni relative a “cosa” rappresentare in una base di dati da quelle relative a “come” farlo Cosa: prima fase (progettazione concettuale) Come: seconda e terza fase (progettazione logica e fisica)

29 Metodologie di progettazione Progettazione concettuale Fa riferimento a un modello concettuale dei dati I modelli concettuali ci consentono di descrivere l’organizzazione dei dati a un alto livello di astrazione

30 Metodologie di progettazione Progettazione logica Traduzione dello schema concettuale nel modello di rappresentazione dei dati Fa riferimento a un modello logico dei dati Modello logico: indipendente dagli dettagli fisici, ma concreta Progettazione fisica Fa riferimento a un modello fisico dei dati Modello fisico: dipende dallo specifico sistema di gestione di basi di dati scelto

31 Guyguyguyguygu Hvvvuvuvuv Fvvvuvuvuvu Vvyuvuyvuvu Vyuvuyvuyvu Vyuvuyvuo Progettazione concettuale Progettazione logica Progettazione fisica Modello Entità-Relazionale Relazioni/ tabelle Livello fisica (memorizzazione)

32 Modello Entità-Relazione Il modello Entità-Relazione è un modello concettuale dei dati Fornisce una serie di strutture (costrutti) atte a descrivere la realtà di interesse

33 Modello Entità-Relazione Entità: rappresentano classi di oggetti che hanno proprietà comuni ed esistenza “autonoma” ai fini dell’applicazione di interesse Città, Dipartimento, Impiegato, Acquisto e Vendita (nel contesto di un’applicazione aziendale) Una occorrenza di una entità è un oggetto della classe che l’entità rappresenta Per esempio: Torino è un esempio di occorrenze dell’entità Città

34 Modello Entità-Relazione Entità: Una occorrenza di entità non è un valore che identifica un oggetto (p.e. nome, codice fiscale, …) ma l’oggetto stesso Questa è una differenza rispetto al modello relazionale (nel quale non possiamo rappresentare un oggetto senza conoscere alcune sue proprietà)

35 Modello Entità-Relazione Entità: Ogni entità ha un nome che la identifica univocamente Impiegato Dipartimento Città

36 Modello Entità-Relazione Relazione (o associazioni): Rappresentano legami logici tra due o più entità Per esempio:  Residenza: tra le entità Città e Impiegato  Esame: tra le entità Studente e Corso Un occorrenza di relazione è una n-upla costituita da occorrenza di entità Per esempio:  Residenza: Bologna, Rossi; oppure Firenze, Verdi

37 Modello Entità-Relazione Relazione (o associazioni): Ogni relazione ha un nome che la identifica univocamente Graficamente: un rombo, e linee che connettono la relazione con ciascuna delle sue componenti Studente Corso Esame

38 Modello Entità-Relazione Relazione (o associazioni): Possono esistere relazioni diverse che coinvolgono le stesse entità ImpiegatoCittà Residenza Sede di lavoro

39 Modello Entità-Relazione Relazione (o associazioni): È possibile avere relazione tra una entità e se stessa Impiegato Collega Sovrano Successione Predecessore Successore

40 Modello Entità-Relazione Relazione (o associazioni): È possibile avere relazione che coinvolgono più di due entità Dipartimento Fornitura ProdottoFornitore

41 Modello Entità-Relazione Attributi: Descrivono le proprietà elementari di entità o relazioni che sono di interesse ai fini dell’applicazione Per esempio:  Cognome, Stipendio e Età sono possibili attributi dell’entità Impiegato  Data e Voto sono possibili attributi della relazione Esame tra Studente e Corso

42 Modello Entità-Relazione Attributi: Un attributo associa a ciascuna occorrenza di entità o di relazione un valore appartenente a il dominio del attributo  Dominio: i valori ammissibili per l’attributo

43 Modello Entità-Relazione Attributi: Studente Corso Esame Anno di iscrizione Matricola VotoData esame Anno di corso Nome