Prof Ing Gaetano La Rosa1 Corso di laurea di I livello in Tecnico di laboratorio biomedico Prof Ing Gaetano La Rosa

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1 Prof Ing Gaetano La Rosa1 Corso di laurea di I livello in Tecnico di laboratorio biomedico Prof Ing Gaetano La Rosa www.glrstudio.com Email info@glrstudio.cominfo@glrstudio.com Elaborazione dati informatici

2 Prof Ing Gaetano La Rosa2 Profilo professionale del TRM competenza informatica utile alla gestione dei sistemi informativi dei servizi, ed alla propria autoformazione; capacita nella gestione dei sistemi informativi ed informatici; capacità nella comunicazione con gli operatori professionali, con i fornitori e con gli utenti del servizio.

3 Prof Ing Gaetano La Rosa3 Introduzione i DBMS sono una componente fondamentale del sistema informatico di una grande organizzazione Il sistema informatico è una componente fondamentale del sistema informativo Il sistema informativo è una componente fondamentale del sistema organizzativo

4 Prof Ing Gaetano La Rosa4 Sistema Organizzativo complesso delle strutture, delle regole e delle procedure che regolano lo svolgimento delle attività Esempio: banca – regolamento apertura c/c anagrafe – procedure per la registrazione delle nascite

5 Prof Ing Gaetano La Rosa5 Sistema Informativo (1) La parte del sistema organizzativo che presiede ai processi di: Raccolta conservazione utilizzo delle informazioni Es: banca – registrazione prelievi su c/c, emissione estratto conto anagrafe – registrazione nascita, emiss. certificato di nascita

6 Prof Ing Gaetano La Rosa6 Sistema Informativo (2) Ogni organizzazione ha un sistema informativo Quasi sempre, il sistema informativo è di supporto ad altri sottosistemi e va quindi analizzato nel contesto in cui è inserito Il sistema informativo è in genere suddiviso in sottosistemi più o meno integrati.

7 Prof Ing Gaetano La Rosa7 Le risorse di una organizzazione persone denaro strutture, strumenti, materiali informazioni acquisizione delle informazioni conservazione delle informazioni elaborazione delle informazioni distribuzione, scambio di informazioni Funzioni di un sistema informativo

8 Prof Ing Gaetano La Rosa8 Sistemi informativi e Automazione Il concetto di sistema informativo è indipendente da quello di automazione: Esistono organizzazioni la cui ragion dessere è la gestione dinformazioni (p.e. servizi anagrafici e banche) altri che invece lo utilizzano come parte essenziale del sistema complessivo In elaborazione dati informatici siamo maggiormente interessati ai sistemi informativi automatizzati;

9 Prof Ing Gaetano La Rosa9 Sistema Informatico La porzione informatizzata del sistema informativo; Collezione di applicazioni che gestiscono i dati e i flussi informativi; In pratica, in molti casi: sistema informativo = sistema informatico

10 Prof Ing Gaetano La Rosa10 Sistema Informatico Struttura a livelli Organizzazione complessa (es: azienda) Sistema organizzativo Sistema informativo Sistema informatico DBMS obiettivo dei DBMS: il trattamento dei dati per ottenere informazioni

11 Prof Ing Gaetano La Rosa11 Gestione delle informazioni Nelle attività umane, le informazioni vengono gestite (registrate e scambiate) in forme diverse: Idee informali Linguaggio naturale Disegni, grafici, schemi Numeri e codici e su vari supporti Memoria umana, carta, dispositivi elettronici.

12 Prof Ing Gaetano La Rosa12 Gestione delle informazioni Nei sistemi informatici, le informazioni vengono rappresentate attraverso i dati Informazione: notizia, dato o elemento che consente di avere conoscenza più o meno esatta di fatti, situazioni, modi di essere. Dato: ciò che è immediatamente presente alla conoscenza, prima di ogni elaborazione; in informatica elementi di informazione costituiti da simboli che debbono essere elaborati.

13 Prof Ing Gaetano La Rosa13 Dati e Informazioni I dati devono essere interpretati per diventare informazioni (processo di conoscenza) Esempio: 1 3 10 12 17 20 21 30 Risultati del Totogol concorso n° x del gg/mm/aaaa 1 3 10 12 17 20 21 30 Quote 8pt: 215.594,00

14 Prof Ing Gaetano La Rosa14 Architettura Tradizionale dei S. I. Applicazioni e file Applicazione n.3 Es: erogazione contr. Applicazione n.2 Es: certif. elettorali Applicazione n.1 Es: dati nascite Disco File A File B File C assenza di integrazione ridondanza

15 Prof Ing Gaetano La Rosa15 Architettura Moderna dei S.I. Architettura basata su DBMS Appl. n.2 Appl. n.1 Base di Dati (dati) DBMS (servizi) integrazione efficienza

16 Prof Ing Gaetano La Rosa16 DataBase Management System DBMS (1) Sistema software in grado di gestire collezioni di dati che siano (anche): grandi (di dimensioni (molto) maggiori della memoria centrale dei sistemi di calcolo utilizzati) persistenti (con un periodo di vita indipendente dalle singole esecuzioni dei programmi che le utilizzano) condivise (utilizzate da applicazioni e utenti diversi)

17 Prof Ing Gaetano La Rosa17 DataBase Management System DBMS (2) Esso garantisce: affidabilità: resistenza a malfunzionamenti hardware e software; recupero dei dati in caso di guasti Esempio: in caso di malfunzionamento (alimentazione, rottura del disco) i dati devono poter essere recuperati Privatezza e sicurezza: controllo degli accessi; meccanismi di protezione dellaccesso meccanismi di autorizzazione Esempio: laccesso ai dati è protetto agli utenti non autorizzati; gli utenti autorizzati hanno diversi livelli di autorizzazione

18 Prof Ing Gaetano La Rosa18 DataBase Management System DBMS (3) efficienza: utilizzo efficiente delle risorse di spazio e tempo del sistema; efficacia: rendere produttive le attività dei suoi utilizzatori. centralizzazione dei servizi miglioramento della produttività semplicità della scrittura di applicazioni

19 Prof Ing Gaetano La Rosa19 Figure Coinvolte Base di Dati applicazioni DBMS utenti finali amministratori programmatoriapplicativi

20 Prof Ing Gaetano La Rosa20 Operazioni effettuabili su un DB immissione e cancellazione di dati, modifica di dati già introdotti, ricerca di dati attraverso criteri definiti dall'utente ordinamento e classificazione dei dati stampa di rapporti o relazioni.

21 Prof Ing Gaetano La Rosa21 Tipi di Database Database gerarchici Database reticolari Database ad oggetti Database relazionali

22 Prof Ing Gaetano La Rosa22 Database gerarchici Sviluppati negli anni 60, ma ancora utilizzati ai giorni nostri Sono basati su strutture ad albero

23 Prof Ing Gaetano La Rosa23 Database reticolari Sviluppati allinizio degli anni 70 Detti anche CODASYL o a rete; sono basati sulluso di grafi e sono stati sviluppati successivamente al modello gerarchico

24 Prof Ing Gaetano La Rosa24 Database ad oggetti Sono unevoluzione del modello relazionale. Sviluppati negli anni 80 estendono ai database il paradigma della programmazione ad oggetti

25 Prof Ing Gaetano La Rosa25 Database relazionali Non solo sono i più utilizzati, ma sono anche i più semplici perché si appoggiano ad un modo di rappresentate i dati a noi familiare: le tabelle Oggi i principali database in circolazione sono di tipo relazionale, e questo perché praticamente tutti gli insiemi di dati che corrispondono a entità complesse organizzate come imprese, scuole, associazioni,… implicano collegamenti tra i vari dati: ai fornitori sono collegate le merci, agli alunni i corsi, ai corsi i professori, e così via.

26 Prof Ing Gaetano La Rosa26 Esempi di DBMS Commerciali, fascia alta IBM DB2 Oracle Microsoft SQL Server Sybase Informix Commerciali, fascia bassa Microsoft Access FileMaker Open Source MySQL (www.mysql.com)www.mysql.com PostgreSQL (www.postgresql.org)

27 Prof Ing Gaetano La Rosa27 S.I. :sistema informativo Studio di fattibilità Raccolta e analisi dei requisiti Progettazione Implementazione Validazione e collaudo

28 Prof Ing Gaetano La Rosa28 Progettazione del SI Studio di fattibilità Raccolta e analisi dei requisiti Progettazione Implementazione Validazione e collaudo Progettazione concettuale Progettazione logica Progettazione fisica

29 Prof Ing Gaetano La Rosa29 Progettazione del SI: basi di dati relazionali Modello relazionale Entity Relation model

30 Prof Ing Gaetano La Rosa30 Modello relazionale dei dati In un database relazionale i dati sono organizzati in tabelle La tabella rappresenta un oggetto base del sistema informativo GRSMCL…GrassoMicheleVia Vasca 5 DMRCLR…Di MauroClaraVia Doria 22 PRSDNL…PrestiDanielaVia Napoli 97 MNCSVT…MonacoSalvatoreVia Augusta 28 Codice fiscaleCognomeNomeIndirizzo

31 Prof Ing Gaetano La Rosa31 Una tabella è caratterizzata da: tante righe quante sono le possibili istanze o esemplari dell'oggetto tante colonne quanti sono gli attributi che caratterizzano l'oggetto da una chiave che e data dallattributo (o attributi) che consentono di identificare in modo univoco un esemplare delloggetto (ovvero una riga della tabella) Codice fiscaleCognomeNomeIndirizzo Campo chiave GRSMCL…GrassoMicheleVia Vasca 5 DMRCLR…Di MauroClaraVia Doria 22 PRSDNL…PrestiDanielaVia Napoli 97 MNCSVT…MonacoSalvatoreVia Augusta 28

32 Prof Ing Gaetano La Rosa32 Modello relazionale dei dati Una tabella si chiama anche relazione Si definisce Schema di una relazione il nome della relazione seguito dai nomi dei suoi attributi CITTADINO (CF, Cognome, Nome, Indirizzo) PAZIENTE(CF,Cognome, Nome, dataingresso) Si definisce Istanza di una relazione linsieme delle sue righe

33 Prof Ing Gaetano La Rosa33 Modello relazionale dei dati Possiamo ora definire lindipendenza logica offerta dai DBMS: E possibile modificare il modo in cui gli utenti esterni interagiscono con il database senza modificare lo schema logico dei dati, e viceversa. ES. Ad una particolare classe di utenti interessa accedere solo al cognome, nome ed indirizzo e non al CF. Codice fiscaleCognomeNomeIndirizzo Relazione Cittadino GRSMCL…GrassoMicheleVia Vasca 5 DMRCLR…Di MauroClaraVia Doria 22 PRSDNL…PrestiDanielaVia Napoli 97 MNCSVT…MonacoSalvatoreVia Augusta 28

34 Prof Ing Gaetano La Rosa34 Vista del database Si definisce Vista del database la descrizione di una parte di esso Codice fiscaleCognomeNomeIndirizzo Relazione Cittadino Vista GRSMCL…GrassoMicheleVia Vasca 5 DMRCLR…Di MauroClaraVia Doria 22 PRSDNL…PrestiDanielaVia Napoli 97 MNCSVT…MonacoSalvatoreVia Augusta 28

35 Prof Ing Gaetano La Rosa35 Ricerca delle informazioni Nei database relazionali la ricerca delle informazioni avviene: Attingendo linformazione da singole tabelle Navigando da una tabella allaltra mediante attributi comuni Telefono CognomeNomeIndirizzo Relazione Abbonati Codice fiscale CognomeNomeIndirizzo Relazione Cittadino 34545454GrassoMicheleVia Vasca 5 121355688Di MauroClaraVia Doria 22 43535435PrestiDanielaVia Napoli 97 098445678MonacoSalvatoreVia Augusta 28 GRSMCL…GrassoMicheleVia Vasca 5 DMRCLR…Di MauroClaraVia Doria 22 PRSDNL…PrestiDanielaVia Napoli 97 MNCSVT…MonacoSalvatoreVia Augusta 28

36 Prof Ing Gaetano La Rosa36 Modello logico e concettuale Modelli logici Usati dal DBMS per lorganizzazione dei dati Indipendenti dalla strutture fisiche Modelli concettuali Usati dai progettisti per rappresentare i dati in modo indipendente dal particolare DBMS Gerarchico Reticolare Relazionale Ad oggetti Entity-Relationship Model

37 Prof Ing Gaetano La Rosa37 Modello E/R Caso 1-N

38 Prof Ing Gaetano La Rosa38 Come si ricavano le tabelle? Immaginiamo che un collezionista di opere darte voglia realizzare una piccola base di dati che tenga traccia delle informazioni relative alle opere possedute. Incominciamo a modellare i requisiti di questa base di dati utilizzando lentity-relationship model E/R (modello entità relazioni)

39 Prof Ing Gaetano La Rosa39 Modello E/R Questo modello esprime che un pittore dipinge molti quadri, ma un quadro è dipinto da un solo pittore Analogamente, un quadro può essere esposto in una sola galleria (in un dato istante di tempo), e una galleria può esporre molti quadri PittoreQuadro Galleria dipinge Esposto Entitàrelazione 1N 1 N

40 Prof Ing Gaetano La Rosa40 Modello E/R Aggiungiamo gli attributi di ogni entità PittoreQuadro Galleria dipinge Esposto 1N 1 N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Nazionalità

41 Prof Ing Gaetano La Rosa41 Modello E/R Consideriamo la prima parte del modello PittoreQuadro Galleria dipinge Esposto 1N 1 N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Nazionalità esempio di cattiva progettazione

42 Prof Ing Gaetano La Rosa42 Modello E/R - esempio di cattiva progettazione Avremmo potuto pensare ad ununica tabella, ad esempio quadro. Quadro Nome pittore ID Quadro Corrente Recapito pittore Titolo opera data valore Nazion.

43 Prof Ing Gaetano La Rosa43 Modello E/R: esempio di cattina progettazione [ridondante] ID Quadro Nome pittoreNazion.CorrenteRecapit o pittore Titolo opera datavalore 11raffaelloitRinasc.-Madonna?250.000 23DechiricoitsurrealisPiazza1972150.000 43KleeGeAstratt-Layers1960300.000 25CorporaItAstratt-Luce19885.000 17Dechiricoitsurrealis-Folla197425.000 32FontanaItAstratt-Spazio1985250.000 15MonetFRImpress.-Ponti1925400.000 27Dechiricoitsurrealis-Incontro1963320.000

44 Prof Ing Gaetano La Rosa44 Creare tabelle con ridondanze è uno svantaggio perché: Spreco di spazio Possibilità di introdurre errori nellinserimento di nuovi dati, con conseguente perdita di informazione quando si effettuano interrogazioni nella base di dati

45 Prof Ing Gaetano La Rosa45 Esempio: Nellinserire la riga n. 5 scrivo sureal invece di surreal Se chiedo di fornire una lista dei pittori surrealisti di cui possiedo quadri, Dechirico sarà presente Ma se chiedo la lista di tutti i quadri surrealisti che possiedo, il quadro Folla non verrà restituito

46 Prof Ing Gaetano La Rosa46 Quindi: Quando nellentity model si è in presenza di una relazione 1-N, se costruiamo ununica tabella contenente le due entità avremo gruppi ripetuti. La decisione se procedere a costruire due tabelle o meno dipende da quanti attributi occorre tenere conto per lentità dal lato 1 della relazione Infatti, se nel nostro esempio bastasse ricordare solo il nome del pittore, sarebbe giusto costruire una sola tabella Quadro.

47 Prof Ing Gaetano La Rosa47 Modello E/R: Proseguiamo con la progettazione corretta Per poter proseguire è necessario trattare i legami fra le diverse entità

48 Prof Ing Gaetano La Rosa48 Modello E/R Per poter proseguire è necessario trattare i legami fra le diverse entità PittoreQuadro Galleria dipinge Esposto 1N 1 N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Nazionalità

49 Prof Ing Gaetano La Rosa49 Dal modello concettuale al modello logico Per passare al modello logico è necessario eliminare la relazione dipinge ricopiando la chiave della tabella Pittore (ovvero dellentità con cardinalità 1) fra gli attributi della tabella quadro. Questo manterrà il legame logico fra i dati e permetterà di accedere alle informazioni che ci occorrono anche se queste sono memorizzate in tabelle diverse Pittore Quadro dipinge 1N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nazionalità ID Pittore

50 Prof Ing Gaetano La Rosa50 Dal modello concettuale al modello logico Questo il risultato PittoreQuadro ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nazionalità ID Pittore Chiave esterna Chiave primaria

51 Prof Ing Gaetano La Rosa51 Risultato ID Qua dro ID pitto re Titolo operadatavalore 111 Madonna?250.000 232 Piazza1972150.000 433 Layers1960300.000 254 Luce19885.000 172 Folla197425.000 326 Spazio1985250.000 157 Ponti1925400.000 272 Incontro1963320.000 ID Pittore Nome pittoreNazio n. CorrenteRecapito pittore 1raffaelloitRinasc.- 2Dechiricoitsurrealis 3KleeGeAstratt- 4CorporaItAstratt- 6FontanaItAstratt- 7MonetFRImpress.-

52 Prof Ing Gaetano La Rosa52 Continuiamo… Analogo ragionamento per laltra parte dellentity model. Pittore Quadro Galleria dipinge Esposto 1N 1 N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Nazionalità

53 Prof Ing Gaetano La Rosa53 Eliminiamo la relazione 1-N Copiamo la chiave della entità Galleria fra gli attributi dellentità Quadro. PittoreQuadro Galleria dipinge Esposto 1N 1 N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Nazionalità

54 Prof Ing Gaetano La Rosa54 Eliminiamo la relazione 1-N Alla fine la struttura risultante è…. Pittore Quadro Galleria dipinge 1N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Nazionalità Nome galleria

55 Prof Ing Gaetano La Rosa55 Struttura delle tabelle ID Quadr o ID pittore Titolo opera datavaloreId galleria 111Madonna?250.000- 232Piazza1972150.0001 433Layers1960300.000- 254Luce19885.000- 172Folla197425.0001 326Spazio1985250.0002 157Ponti1925400.000- 272Incontro1963320.000- ID Pittore Nome pittoreNaz ion. CorrenteRecapi to pittore 1raffaelloitRinasc.- 2Dechiricoitsurrealis 3KleeGeAstratt- 4CorporaItAstratt- 6FontanaItAstratt- 7MonetFRImpress.- ID GalleriaNomeIndirizzoGallerista 1GIRALDIFirenze, viaMArco 2ARTECLUBRoma, via..Enrico

56 Prof Ing Gaetano La Rosa56 Modello E/R Caso N-N Un quadro in un certo periodo di tempo può essere esposto in una sola galleria. Ma esso può essere stato esposto in più gallerie in diversi periodi temporali

57 Prof Ing Gaetano La Rosa57 Modello E/R relazione N-N Se siamo interessati a conoscere la storia delle esposizioni di ciascun quadro nelle gallerie la relazione Esposto si trasforma da 1-N a N-N PittoreQuadro Galleria dipinge Esposto 1N N N ID Pittore Nome ID Quadro Correnterecapito titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Nazionalità Data inizio Data fine esposizione

58 Prof Ing Gaetano La Rosa58 Modello E/R relazione N-N In questo caso nasce una nuova tabella, che chiameremo ESPOSIZIONE La quale terrà conto delle nostre esigenze informative Quadro Galleria Esposto N N ID Quadro titolo data valore Nome galleria Indirizzo Contatto gallerista Data inizio Data fine esposizione

59 Prof Ing Gaetano La Rosa59 Relazioni N -N Logicamente la relazione N-N si può scindere in due relazioni 1 –N Le relazioni si eliminano copiando le chiavi ID Quadro e ID Galleria fra gli attributi di esposizione Quadro Galleria Esposizione N N ID Quadro Nome galleria Data inizio Data fine esposizione Si trova in organizza 1 1

60 Prof Ing Gaetano La Rosa60 Relazioni N -N questo il risultato Quadro Galleria Esposizione ID Quadro Nome galleria Data inizio Data fine esposizione ID Quadro Nome galleria

61 Prof Ing Gaetano La Rosa61 Relazioni N -N Con questa struttura dati possiamo tenere traccia di tutte le volte che un particolare quadro è stato esposto Quadro Galleria Esposizione ID Quadro Nome galleria Data inizio Data fine esposizione ID Quadro Nome galleria

62 Prof Ing Gaetano La Rosa62 Il problema della chiave In genere le tabelle che nascono dalle relazioni N- N hanno come chiave la coppia delle chiavi importate. Nel nostro caso questo è vero se ammettiamo che ciascun quadro possa essere esposto solo una volta in una galleria Se ciò non è vero avremmo bisogno di 3 attributi per identificare univocamente lesposizione Esposizione Data inizio Data fine esposizione ID Quadro Nome galleria Esposizione Data inizio Data fine esposizione ID Quadro Nome galleria

63 Prof Ing Gaetano La Rosa63 Il problema della chiave In pratica si preferisce aggiungere un ulteriore attributo che funge da chiave primaria. Ciò aumenta le prestazioni del database Esposizione Data inizio Data fine esposizione ID Quadro Nome galleria ID Esposizione

64 Prof Ing Gaetano La Rosa64 Modello E/R Caso 1-1 Poco diffuse, in genere possono essere omesse ottimizzando la progettazione

65 Prof Ing Gaetano La Rosa65 Modello E/R relazioni 1-1 Il criterio che si segue in questo caso è quello di copiare la chiave laddove essa è consultata più di frequente In genere si hanno due tabelle distinte se la relazione è opzionale DirezioneReparto dirige 11 telefono direttore Nome reparto Inizio incarico telefonoIndirizzo Nome direttore

66 Prof Ing Gaetano La Rosa66 Vincoli di integrità Esistono diverse classi di vincoli sulle tabelle I vincoli possono riguardare gli attributi e le chiavi Un tipo importante di vincolo è lintegrità referenziale: Le chiavi esterne in una tabella devono assumere o un valore nullo oppure un valore che coincide con un valore assunto dalla chiave primaria nella tabella collegata

67 Prof Ing Gaetano La Rosa67 Integrità referenziale lintegrità referenziale ha lo scopo di evitare che una chiave esterna assuma valori non validi In particolare si impedisce la cancellazione di una riga in una tabella se il valore della chiave primaria compare come chiave secondaria in unaltra tabella.

68 Prof Ing Gaetano La Rosa68 Integrità referenziale: esempio ID Quadr o ID pittor e Titolo opera datavaloreId galleri a 111Madonn a ?250.000- 232Piazza1972150.0001 433Layers1960300.000- 254Luce19885.000- 172Folla197425.0001 326Spazio1985250.0002 157Ponti1925400.000- 272Incontro1963320.000- ID Pittore Nome pittoreNazio n. CorrenteRecapit o pittore 1raffaelloitRinasc.- 2Dechiricoitsurrealis 3KleeGeAstratt- 4CorporaItAstratt- 6FontanaItAstratt- 7MonetFRImpress.- Se cancello il rec 6 questo valore è invalido !

69 Prof Ing Gaetano La Rosa69 Un esempio di DBMS: ACCESS

70 Prof Ing Gaetano La Rosa70 Gli elementi del DB Access Tabelle Maschere Query Report

71 Prof Ing Gaetano La Rosa71 Tabelle in Access Access è un RDBMS Le informazioni sono raggruppate in tabelle Le tabelle sono rappresentate mediante griglie suddivise in righe e colonne: Le colonne sono composte da campi Le righe sono chiamate record La prima riga di una tabella è detta intestazione e contiene il nome dei campi

72 Prof Ing Gaetano La Rosa72 Esempio di Tabella CognomeNomeIndirizzoCittà RossiMarioVia Tripoli, 12Roma VerdiAntonioPiazza MazziniMacerata BianchiPaoloVia Liguria, 23Ancona MorettiLucaVia Napoli, 56Macerata MarconiAndreaVia Roma, 88Rimini Intestazione Record Campo

73 Prof Ing Gaetano La Rosa73 Tabella: esempio con Access Si può quindi dire che una tabella è formata da: RECORD i quali sono costituiti da CAMPI

74 Prof Ing Gaetano La Rosa74 Chiave primaria Definizione: La chiave primaria è un campo che identifica in modo univoco i record (righe) della tabella. Esempi: Un codice fiscale consente di identificare in modo univoco la persona: non esistono due codici fiscali identici Il numero di telefono è unico nella rubrica Il codice ISBN di un libro può essere utilizzato come chiave primaria

75 Prof Ing Gaetano La Rosa75 Chiave primaria La chiave primaria è importante perché la regola fondamentale per stabilire relazioni tra tabelle è che il campo di collegamento non deve avere ripetizioni, ossia ogni record deve potere essere identificato in maniera univoca. Il campo che permette l'identificazione di ogni record è detto "chiave primaria" e deve essere comune alle tabelle che si intende correlare. Per ogni tabella deve essere indicato quale campo funge da chiave primaria.

76 Prof Ing Gaetano La Rosa76 Le relazioni Oltre che memorizzare delle informazioni, un database è anche in grado di memorizzare le eventuali relazioni che possono esistere tra i dati. Molto spesso infatti un database non è formato da una sola serie di informazioni, anzi è probabile che il complesso informativo che viene gestito sia composto da diversi tipi di informazione collegati tra loro.

77 Prof Ing Gaetano La Rosa77 Le relazioni Si possono stabilire tre tipi di relazione: uno a uno: si tratta di relazioni tra elementi che hanno una corrispondenza univoca: ad un elemento di una tabella ne corrisponde uno soltanto in un'altra e viceversa; uno a molti: sono relazioni che si stabiliscono tra un record di una tabella e più records di un'altra tabella, ma non il contrario; molti a molti: un record può essere relazionato a più di un record di un'altra tabella e viceversa; questo tipo di relazione è normalmente definita tramite una terza tabella che costituisce un "ponte" tra le due da relazionare.

78 Prof Ing Gaetano La Rosa78 Le relazioni in Access

79 Prof Ing Gaetano La Rosa79 Le maschere In una tabella i dati possono essere inseriti: considerando la tabella come se fosse un foglio tipo Excel oppure: utilizzando le maschere (di inserimento)

80 Prof Ing Gaetano La Rosa80 Le maschere Linserimento dei dati può essere facilitato con la creazione di maschere. Le maschere sono sono utili anche per la visualizzazione ordinata del contenuto delle tabelle. Nelle maschere si possono introdurre anche elementi grafici e i campi possono essere formattati secondo stili diversi.

81 Prof Ing Gaetano La Rosa81 Le maschere: esempio

82 Prof Ing Gaetano La Rosa82 Le Query Una query è uno strumento che consente di effettuare interrogazioni sui contenuti delle tabelle e anche di eseguire specifiche azioni sui dati.

83 Prof Ing Gaetano La Rosa83 LSQL E un linguaggio utilizzato per interagire con i database relazionali SQL = Structured Query Language (linguaggio di interrogazione strutturato) È universalmente accettato dai produttori di sistemi per database Microsoft Access, Microsoft SQL server Oracle IBM DB2 Può essere inglobato in linguaggi di programmazione tradizionali come C, C++, Java È in grado di effettuare le diverse operazioni per linterazione con un database: interrogazione, inserimento di nuovi dati, modifica di dati esistenti, eliminazione di dati esistenti

84 Prof Ing Gaetano La Rosa84 I report I report consentono di visualizzare in anteprima o stampare i dati secondo uno specifico formato. Esempi: Etichette postali Elenchi Buste Lettere tipo Fatture Schede di libri

85 Prof Ing Gaetano La Rosa85 I report Un report consente di visualizzare i dati memorizzati in tabelle o query del DB Tale visualizzazione non ha lo scopo di consentire inserimenti o modifiche, ma di PRESENTARE i dati in un formato efficace su carta o su video

86 Prof Ing Gaetano La Rosa86 I report I report visualizzano efficacemente i risultati di una o più query o i dati di una o più tabelle

87 Prof Ing Gaetano La Rosa87 Esercizi in SQL Visualizzare tutti i pittori presenti in archivio Visualizzare tutti i pittori italiani Vis. Tutti i quadri con titolo, valuta e data Vis tutti i quadri di valore >1000 Vis tutti i quadri di valore compreso fra 1000 e 10000 Vis tutti i quadri di pittori presenti con nome, corrente, stato, titolo e valore