teoria … e pratica con Microsoft Access

Presentazione sul tema: "teoria … e pratica con Microsoft Access"— Transcript della presentazione:

1 teoria … e pratica con Microsoft Access
Basi di dati teoria … e pratica con Microsoft Access

2 Basi di dati Sono una delle applicazioni informatiche che hanno avuto il maggiore utilizzo in uffici, aziende, servizi (e oggi anche sul web) Avete già interagito (magari inconsapevolmente) con dei sistemi di gestione di basi di dati: all’anagrafe, in segreteria studenti, in biblioteca, …

3 Basi di dati L’obiettivo è quello di memorizzare grandi quantità di informazioni, rendendone disponibili anche le operazioni di modifica e di reperimento Una base di dati è solo software? No! Ad esempio, gli archivi genealogici esistono da diversi decenni. Noi ci occuperemo di sistemi informativi informatizzati

4 Basi di dati e DBMS Base di dati: collezione di dati omogenei
DBMS (Database Management System): software in grado di gestire collezioni di dati che siano grandi, condivise e persistenti, garantendo affidabilità e privatezza, in modo efficiente ed efficace Grandi: ordine dei giga- o tera-byte Condivise: più utenti devono potervi accedere simultaneamente Persistenti: i dati vengono mantenuti, la loro esistenza non è limitata al periodo d’uso Affidabili: i dati devono essere mantenuti anche in caso di malfunzionamento Privatezza: i dati devono essere protetti Efficiente: tutte le operazioni devono essere svolte in tempi accettabili per l’utente Efficace: capacità di rendere produttiva l’attività dell’utente

5 DBMS Permettono di definire in modo semplice la struttura della base di dati e forniscono dei comandi per l’accesso alle informazioni. In genere si usano per Inserire i dati Rimuovere i dati Aggiornare i dati Effettuare operazioni di ricerca I moderni DBMS forniscono la possibilità di accesso simultaneo ai dati garantendone la consistenza

6 (es. anagrafe centralizzata animali)
DBMS Inserimento nuovo allevamento DBMS inserisce nuovo animale amministratore Trasferimento animali Macellazione Morte animali base di dati (es. anagrafe centralizzata animali)

7 DBMS Utente dati dati Programma applicativo DBMS dati dati Non ci occuperemo dell’organizzazione e della gestione di DBMS ma della progettazione e dell’utilizzo del programma applicativo…

8 Problema affrontato raccogliere, organizzare, conservare e gestire dati omogenei e strutturati ANIMALE ANIMALI Ognuno avrà il proprio nome, matricola, ecc. molti Avrà un nome, un azienda di appartenenza, una matricola, ecc. singolo

9 Problema affrontato Rihiesta di interventi legati alla condizione nella carriera produttiva Avrà una data, delle caratteristiche associate (quantità, qualità) … diventa interessante mantenere informazioni su quali animali sono stati fecondati, hanno partorito, sono stati visitati dal veterinario e con quale risultato … quindi mettere in relazione le informazioni relative agli animali e quelle relative agli alla loro carriera produttiva e agli interventi connessi Non ci basta però gestire i singoli studenti, avremo, per esempio bisogno di mantenere informazioni sui corsi. Le caratteristiche interessanti di un corso potrebbero, per esempio, essere: “nome”, “nome del docente”, “numero di crediti”.

10 Problema affrontato Data una realtà da modellare (es. animali e fase produttiva, operatori che intervengono, veterinario) Capire quali informazioni sono utili (es. “matricola” è utile per rappresentare gli animali, nome e cognome per operatori e veterinari) Capire come le informazioni utili sono correlate (es. chi è stato fecondato, chi ha partorito, chi era responsabile di svolgere e seguire il lavoro) Sapere chi può accedere a quali informazioni per eseguire quali azioni Avere strumenti per lavorare sui dati (es. quante fecondazioni sono state fatte alla vacca Rosina nel 2006? Con quale risultato medio?)

11 Progettazione di una base di dati
Analisi dei requisiti individuare e studiare le funzionalità che il sistema dovrà fornire Progettazione (a) concettuale (b) logica (c) fisica Collaudo verifica del corretto funzionamento del sistema

12 Progettazione di una base di dati
Requisiti della base di dati Progettazione concettuale logica fisica Prodotto della progettazione

13 Ontologia-Analisi dei requisiti
Raccolta e studio delle funzionalità che il sistema dovrà avere. Comporta l’interazione con gli utenti del sistema e si conclude in una descrizione informale dei suoi requisiti Descrizione informale

14 Progettazione concettuale
Ha lo scopo di rappresentare la realtà di interesse in termini di una descrizione precisa e completa ma indipendente dai criteri di rappresentazione usati dal sistema informatico scelto per gestire la base di dati (rappresentazione astratta) Schema concettuale

15 Progettazione logica Ha lo scopo di rappresentare la realtà di interesse in termini di una descrizione ancora indipendente dai dettagli fisici ma concreta, in quanto presente nei sistemi di gestioni delle basi di dati. Lo schema concettuale definito nella fase precedente viene tradotto nello schema logico Schema logico

16 Progettazione fisica Lo schema logico viene completato con le specifica dei parametri fisici di memorizzazione dei dati (organizzazione dei file e degli indici). Si definisce lo schema fisico dei dati che dipende dal sistema di gestione di basi di dati scelto Schema fisico

17 Progettazione concettuale
Schema concettuale

18 Il modello Entità-Relazioni (E-R)
Consente di rappresentare la realtà di interesse tramite un insieme di costrutti Ogni costrutto ha una rappresentazione grafica corrispondente. Ad esempio: entità relazione attributo semplice attributo composto ……..

19 Entità Sono classi di oggetti, che hanno tutti le stesse proprietà ed esistono in modo autonomo; ogni entità è quindi un insieme di oggetti, detti anche istanze o occorrenze OPERATORI TIPI LAVORI DI STALLA – FASE RIPRODUTTIVA ANIMALI VETERINARI

20 Relazioni (anche dette associazioni)
Sono legami logici fra due o più entità. Anche un’associazione è un insieme, è l’insieme delle correlazioni fra i singoli elementi delle entità coinvolte e1 e2 e3 Anim.1 Fecondazione e4 Anim2 Controllo calore Anim3 e5 Anim4 e6 Parto

21 Relazioni In uno schema E-R ogni relazione ha un nome che la identifica in modo univoco ed è rappresentata mediante un rombo LAVORO DI STALLA - FASE RIPRODUTTIVA Animale Evento

22 Esempio Entità: Animali Istanze: rosina, bruna, stella, mora, …
Entità: tipi di lavori Istanze: parto, messa in mungitura, separazione colostro, fecondazione, controllo calore, iniezione ormoni, Evento Lavoro: relazione (anche detta associazione) fra le entità ANIMALE e TIPO DI LAVORO VENDITA: relazione fra le entità AZIENDA e ANIMALE MACELLAZIONE: relazione fra le entità MACELLO e ANIMALE

23 Attributi Descrivono le proprietà elementari di Entità e Relazioni. Ogni attributo assume dei valori all’interno di un insieme di valori ammissibili detto dominio Nome Giorno Data Mese MATRICOLA Anno Attributi semplici Attributi composti

24 Esempio Data carico NOME ANIMALE posseso AZIENDA Numero civico CAP
MATRICOLA Data nascita

25 Esempio mansione nome telefono OPERATORE Data TIPO LAVORO EVENTO
ANIMALE Messa in mungitura Nome matricola Nascita parto fecondazione Anche le relazioni possono avere degli attributi che vengono rappresentati come nel caso delle entità, ma associati ai rombi che le descrivono

26 Cardinalità delle relazioni
Per ogni entità che partecipa a una relazione è possibile indicare il num. min e max di legami che le sue istanze possono avere con istanze delle altre entità partecipanti alla medesima relazione (0,1) (0,5000) ANIMALE MACELLAZIONE MACELLO Un ANIMALE può essere macellato (1) oppure non essere macellato (0) Una macello può avere non macellato (0) o averne al massimo 5000 animali macellati

27 Cardinalità delle relazioni
Se la cardinalità minima è 0 si dice che la partecipazione dell’entità relativa è opzionale, se la cardinalità minima è maggiore o uguale a 1, la partecipazione è obbligatoria (0,3) GESTIONE OPERATORI (1,1) REPARTI Ogni reparto (fecondazione; gestazione; ingrasso) è gestito da un (1) e un solo (1) operatore. Alcuni operatori non gestiscono alcun reparto (0) ma un operatore può gestirne fino a tre (3)

28 Cardinalità delle relazioni
Nella maggior parte dei casi si usano solo tre valori: zero, uno, e il simbolo N (ovvero >=1) Se la cardinalità massima è 1 la partecipazione all’entità può essere vista come una funzione che associa ad una occorrenza di una entità una sola occorrenza dell’altra entità Se la cardinalità massima è N esiste una associazione con un numero arbitrario di occorrenze dell’altra entità

29 Tipi di relazioni Osservando le cardinalità massime si ottiene la classificazione seguente 1 1 1:1 1 N 1:N (uno a molti) N:M (molti a molti) N M

30 Esempio 1 1 CAVALLO STALLO N M ANIMALE VETERINARIO STALLO ASSEGNATO
A ogni CAVALLO è assegnato al più uno STALLO e a ogni STALLO è assegnato al più un CAVALLO N M ANIMALE CONTROLLO SANITARIO VETERINARIO Ogni ANIMALE può avere DIVERSI CONTROLLI SANITARI EFFETTUATI DA DIVERSI VETEINARI. OGNI VERINARIO PUO’ CONTROLLARE DIVERSI ANIMALI

31 Esempio Che tipo di relazione si può stabilire tra
1 PERSONE NUM_TELEFONO NUM ASSEGNATO Ogni persona può avere associati più numeri di telefono, ogni numero di telefono può essere associato al più ad una persona Che tipo di relazione si può stabilire tra ANIMALI e CODICE ANGRAFE ANIMALI e CARRIERA RIPRODUTTIVA ANIMALI e AZIENDE

32 Associazioni a molte entità
Le associazioni possono collegare più di due entità, per esempio il concetto di CONTROLLO SANITARIO, inteso come Lavoro di stalla di un certo VETERINARIO e un certo OPERATORE rispetto a un certo ANIMALE, potrebbe essere rappresentato come AZIENDE ANIMALI CONTROLLI SANITARI VETERINARI

33 Identificatori (chiavi)
Ogni entità è un insieme di oggetti aventi le stesse proprietà. È necessario poter identificare in modo univoco ciascuna istanza di un’entità Identificatore interno: sottoinsieme di attributi che costituiscono una chiave per l’entità Identificatore esterno: quando non è sufficiente utilizzare un sottoinsieme di attributi ma l’entità partecipa a una relazione con cardinalità (1,1), i suoi elementi possono essere identificati tramite tale relazione

34 Esempio: identificatore interno
Propritario Indirizzo AZIENDA Cod. fiscale (identificatore interno) Nome ANIMALE Sesso … Matricola (identificatore interno) Vi vengono in mente altri esempi?

35 Esempio: identificatore esterno
Matricola cane Libro genealogico ISCRIZIONE (1,1) (1,N) madre nome Nome Indirizzo Città sesso Quando gli attributi interni non sono sufficienti si possono considerare attributi di più entità.

36 Esempio: identificatore esterno
Ad esempio, nel caso precedente che considera tutti I cani iscritti a tutti i libri razza, non c’è garanzia che i numeri di matricola siano univoci Per identificare in modo univoco un cane servirà quindi, oltre al suo numero di matricola, anche il nome del libro razza a cui è iscritto Quindi un identificatore corretto per l’entità CANE è dato dal suo attributo Matricola e dall’entità LIBRI RAZZA, in particolare dall’attributo Nome di LIBRO RAZZA, che è un identificatore esterno Naturalmente questo funziona perchè ad ogni CANE è associata uno e un solo LIBRO RAZZA

37 Generalizzazioni Rappresentano legami logici tra una entità E detta padre e più entità E1, E2, …, En, dette entità figlie. L’entità E è più generale e comprende le entità figlie … ritorna una struttura gerarchica, ad albero. Questo tipo di struttura è fondamentale nell’informatica …

38 Generalizzazioni caprini becchi capre matricola anagrafe Nome azienda
Attributi comuni Indirizzo Nascita becchi capre Sotto categorie reparto Condizione riproduttiva reparto Livello produttivo

39 Generalizzazioni Ogni proprietà dell’entità padre è anche una proprietà delle entità figlie (ereditarietà) Es. I becchi hanno un indentificativo anagrafico e un indirizzo aziendale Ogni occorrenza di una entità figlia è anche occorrenza dell’entità padre Es. I becchi sono caprini

40 Semantica di uno schema concettuale
Una entita’ E e’ un insieme variabile Et (in funzione del tempo t) Un attributo a (di E) e’ una funzione (parziale) variabile at:Et Da a valori in un insieme costante Da (il dominio di a) Una relazione R tra E1 … En e’ un sottoinsieme variabile Rt di E1t x … x Ent una istanza di E (al tempo t) e’ un elemento e di Et

41 Semantica di uno schema concettuale
Vincolo (m,n) per la partecipazione di E nella relazione R tra E e E’ e’ vero se m<={x’|(x,x’) in Rt}<=n per ogni t e x in Et Attributo a e’ identificatore (chiave) di E sse at:Et Da e’ totale ed iniettiva E generalizzazione di E’ (ovvero E’ specializzazione di E) sse E’t e’ un sottoinsieme di Et

42 Per il progetto Libro Eventi di Stalla
Pensate alla realtà dell’ modellare e costruite lo schema E-R, rispondendo alle seguenti domande: Quali sono le entità coinvolte? Quali le relazioni? Che attributi servono? Quali sono gli attributi univoci (chiavi) che si devono usare?

43 Progettazione logica Schema logico

44 il modello relazionale
Si basa sul concetto matematico di Relazione e sul concetto intuitivo di Tabella e permette di costruire un modello dei dati Esistono diversi approcci alla modellazione dei dati: modello gerarchico, modello reticolare, modello a oggetti, noi studieremo il modello relazionale

45 Base di dati come insieme di tabelle
I dati che formano una base di dati relazionale sono contenuti in un insieme di tabelle Ti. Ogni tabella è una relazione, in senso matematico Cosa vuol dire?

46 Relazione Siano Dnomi = { bruna, bionda, stella }
Dlavori = {parto, fecondazione, messa in asciutta, messa in mungitura} Prodotto cartesiano Tutti i nomi combinati con tutti i gruppi Dnomi x Dlavori = { (bruna, parto), (bruna, fec.), (bruna, asciutta),(bruna, mungitura), (bionda, parto), (bionda, fec.), …, …, (stella, mungitura) } 3 x 4 = 12 elementi

47 Relazione Il prodotto cartesiano, associando tutti con tutti,
non porta molta informazione In generale ci interessa solo un sottoinsieme delle possibili associazioni, ovvero una relazione Es. { (bionda, manza), (bruna, lattazione), (stella, asciutta) } Una relazione può essere rappresentata come una tabella bionda parto bruna mungitura stella asciutta

48 Caso generale Prodotto cartesiano
Di , i [1, n] dominio di una data caratteristica (dominio = insieme di tutti i valori possibili per tale caratteristica) Prodotto cartesiano D1 x D2 x … x Dn = { (v1, v2, …, vn): v1  D1, v2  D2, …, vn  Dn } Gli elementi del prodotto cartesiano sono anche detti ennuple o tuple

49 … continua Relazione R  D1 x D2 x … x Dn
È un sottoinsieme del prodotto cartesiano n è la cardinalità della relazione

50 … continua nome = { bionda, bruna, moro }
nascita = { 2000, 2004, 2003 } sesso = { femmina, maschio } nome x nascita x sesso = { (bionda,2000, femmina), (bionda,2000,maschio), (bionda,2004, femmina), (bionda,2004, maschio), (bionda,2003, femmina), (bionda,2003, maschio), (bruna, 2000, femmina), (bruna, 2000, maschio), (bruna, 2004, femmina), (bruna, 2004, maschio), (bruna, 2003, femmina), (bruna, 2003, maschio), …}

51 … continua La relazione contiene i legami tra i valori e ci dice chi è nato in quale anno, ed a quale sesso appartiene Nome Nascita Sesso bionda femmina bruna femmina moro maschio Potrebbero sorgere dei problemi nella relazione precedente?

52 Struttura di una tabella
attributi n1 n2 nn vi1 vi2 vin record ri Una tabella è un insieme di oggetti detti record Ogni record corrisponde ad una riga della tabella I record di una tabella hanno la stessa struttura

53 Attributi e valori Ogni colonna della tabella corrisponde ad un attributo Ogni attributo assume valori su di un dominio (es. numeri interi, sequenza di caratteri, l’insieme {lun, mar, merc, giov, ven}, …) I dati contenuti in una colonna sono omogenei

54 Possiamo fare il prodotto cartesiano T1 x T2 delle due tabelle?
Relazioni fra tabelle Supponiamo ora di avere due tabelle T1 T2 Nome Nascita bionda settembre bruna agosto stella dicembre moro aprile Città Provincia Pinerolo TO Trino VC Bra CN Novi AL Possiamo fare il prodotto cartesiano T1 x T2 delle due tabelle? Sì!

55 Attenzione … In questo caso ogni record è costituito da più colonne
Nome Nascita bionda settembre bruna agosto stella dicembre moro aprile Nel fare il prodotto cartesiano i record non vanno spezzati!! T1 x T2 = { (r1, r2) : r1  T1 e r2  T2} (bionda,settembre) (Pinerolo,TO)

56 Risultato … T1 x T2 = { ( ( bionda, settembre ) , ( Pinerolo,TO ) ), ( ( bionda, settembre ) , ( Trino,VC ) ), ( ( bionda, settembre ) , ( Bra,CN ) ), ( ( bionda, settembre ) , ( Novi,AL ) ), …} In pratica si compone ogni record di T1 con ogni record di T2

57 Risultato in forma tabellare
Nome Nascita Città Provincia bionda settembre Pinerolo TO bionda settembre Trino VC bionda settembre Bra CN bionda settembre Novi AL bruna agosto Trino VC bruna agosto Pinerolo TO bruna agosto Bra CN bruna agosto Novi AL stella dicembre Bra CN stella dicembre Pinerolo TO stella dicembre Trino VC stella dicembre Novi AL moro aprile Novi AL moro aprile Pinerolo TO moro aprile Trino VC moro aprile Bra CN

58 Risultato in forma tabellare
Il numero di record della tabella risultato è il prodotto del num. di record di T1 per il num. di record di T2 mentre il numero di colonne della tabella risultato è il num. delle colonne di T1 più il numero di colonne di T2

59 Relazioni tra tabelle Anche il prodotto cartesiano fra tabelle non porta molta informazione Ci fa vedere però come sia possibile definire delle relazioni fra le tabelle e quindi come i dati contenuti in una tabella possano essere combinati con i dati contenuti nelle altre Più avanti vedremo come sia possibile combinare tali dati per ottenere informazioni significative

60 Perchè relazionale? I dati sono contenuti in tabelle
Le tabelle sono delle relazioni in senso matematico È possibile definire nuove relazioni che combinano i dati contenuti in più tabelle Esiste un supporto matematico formale che consente di realizzare sistemi per l’elaborazione dei dati rappresentati secondo il modello relazionale

61 Osservazione I dati sono correlati animale Nome Matricola fiera CORSI
categoria fiera CORSI ? Categoria concorso valutatore categoria indirizzo

62 Osservazione I dati devono essere coerenti Nome n. anagrafe
bionda FR … bionda FR Non DEVE essere possibile associare due CODICI ANAGRAFE diversi alla stessa bovina

63 ? Osservazione I dati devono essere consistenti
Matr. nome altre info … bionda ….. matr nome reparto bionda asciutta ? Se la bovina bionda abbandona l’allevamento e viene quindi cancellata dall’elenco degli animali presenti iscritti, non devono rimanere riferimenti alla medesima bovina bionda nelle altre tabelle della base dati

64 Osservazione Il modello permette di specificare informazione incompleta Per rappresentare la mancanza di alcuni valori il concetto di relazione viene esteso permettendo l’introduzione del valore nullo (NULL)

65 Vincoli Molti di questi controlli e/o aggiornamenti possono essere eseguiti in modo automatico dal sistema, a patto che i progettisti della base di dati esprimano delle regole (dette vincoli) che indicano quali controlli il sistema deve effettuare

66 Vincoli I vincoli sono delle proprietà che devono essere soddisfatte dalle tuple e possono coinvolgere una o più relazioni Vincoli di dominio Vincoli di chiave Vincoli di integrità referenziale

67 Vincoli di dominio I vincoli di dominio riguardano gli attributi: i valori che i record assumono in corrispondenza dei vari attributi sono definiti nei loro domini Per il sistema “asciutta” e “bionda” sono due sequenze di caratteri, quindi, se non ci fossero vincoli, potrebbero appartenere alla stessa colonna di una tabella Sul numero capretti per parto si può imporre un vincolo: deve essere compreso 1 e 3

68 Vincoli di chiave Come abbiamo già visto nel modello E-R, è importante poter identificare gli elementi, in questo caso i record, in modo univoco L’identificazione viene fatta in base al contenuto dei record medesimi, innanzi tutto definendo un insieme di attributi che combinati insieme assumono valori diversi per ogni record (vincolo di chiave) Un tale insieme è detto superchiave

69 Esempio Superchiave = { N. anagrafe}
azienda nome N. anagrafe vaccinazione sesso breccia bionda … femmina casone bruna … femmina casone bionda … femmina breccia bruna … femmina contina moro … maschio zucco bionda … femmina zucco bruna … femmina contina bionda … femmina Superchiave = { N. anagrafe} Una superchiave minima è detta chiave primaria

70 Vincoli di integrità referenziale
Usano il concetto di chiave esterna Una chiave esterna è un attributo o un insieme di attributi di una relazione, i cui valori devono corrispondere ai valori di una chiave primaria di un’altra relazione Si dice che una chiave esterna fa riferimento alla sua chiave primaria Le chiavi esterne sono un meccanismo che consente di mantenere l’integrità dei dati

71 Esempio Condizione riproduttiva Condiz, nome Dataevento Cod anagrafe
Asciutta bionda /7/ Parto stella /7/ Parto bionda /9/ … … … … animale Cod.ana Nome nome madre azienda origine bionda caleffa Interna stella papaverina boschetto bruina sorda Interna … … … …

72 Esempio animale Cod.anagr. Titolo Autore Controllo sanitario
Cod.anagr. CodVete Data Controllo sanitario CodVete Nome Indirizzo Telefono veterinario

73 Cosa significa? Non si possono far visitare animali che non compaiono nel libro stalla Non si possono far visitare animali a veterinari privi di iscrizione all’albo Se si elimina un animale dal libro stalla, si eliminano anche le informazioni ad esso correlate in modo automatico Se si modificano i codici dei veterinari secondo un nuovo criterio di assegnazione, la tabella dei controlli verrà aggiornata automaticamente Mantenimento della coerenza dei dati contenuti nella base di dati

74 Traduzione da E-R a Relazionale
Costruito lo schema concettuale (modello E-R) occorre tradurlo in uno schema logico ad esso equivalente, allo scopo di rappresentare la realtà di interesse in termini di una descrizione ancora indipendente dai dettagli fisici ma vicina al modello dei dati usato dal DBMS scelto

75 Entità Ad ogni entità corrisponde una relazione con lo stesso nome e gli stessi attributi. L’identificatore dell’entità è la chiave della relazione Nome Cognome Veterinario Codfiscale Indirizzo Veteinario (Nome, Cognome, Codfiscale, Indirizzo)

76 Attributi composti Gli attributi composti possono essere tradotti come una relazione a parte oppure essere appiattiti nella relazione corrispondente all’entità in questione Via Indirizzo Numero civico CAP INDIRIZZO (Via, Numero civico, CAP, Id) VETERINARIO (…, Via, Numero civico, CAP)

77 Associazioni molti a molti
La traduzione avviene per passi Per ogni entità si costruisce la relazione corrispondente (con gli stessi attributi) Anche l’associazione viene tradotta in una relazione in cui gli attributi dell’associazione diventano attributi della relazione si devono anche introdurre gli identificatori delle entità coinvolte per mantenere il legame (Id e Codice nella relazione PARTECIPAZIONE dell’esempio che segue)

78 Associazioni molti a molti
Prima si traducono le entità Titolo (0,N) (0,N) animali Concorsi fiere PARTECIPAZIONE nome Codice premio Id Datainizio sesso animale (nome, qualifica, Id) Concorsi fiere (Titolo, codice)

79 Associazioni molti a molti
Poi si crea una relazione per l’associazione Titolo (0,N) (0,N) animale concorso PARTECIPAZIONE nome Codice Id Datainizio sesso PARTECIPAZIONE (Datainizio, Id, Codice)

80 Associazioni molti a molti
Devono inoltre essere aggiunti opportuni vincoli di integrità referenziale fra gli attributi della relazione che traduce l’associazione e gli attributi delle entità con cui si vuole mantenere il legame Nell’esempio precedente occorre introdurre due vincoli: uno fra “Id” di ANIMALI e “Id” di PARTECIPAZIONE e uno fra “Codice” di CONCORSI FIERE e “Codice” di PARTECIPAZIONE

81 Associazioni uno a molti
In questo caso ci sono due possibilità Si procede come nel caso precedente delle associazioni molti a molti Si osserva che alcune relazioni condividono la stessa chiave primaria (quelle per cui la cardinalità dell’associazione è 1:1). Queste relazioni possono essere essere riunite in una sola, aggiungendo però degli attributi per mantenere il legame con le altre entità

82 Associazioni uno a molti (1)
(1,1) (0,N) ANIMALE CONTRATTO MACELLO sesso indirizzo codice Nome Nascita prezzo ANIMALE (…) MACELLO (…) CONTRATTO (codice, Nascita, Nome, prezzo) Stessa traduzione del caso di associazioni molti a molti

83 Associazioni uno a molti (2)
(1,1) (0,N) ANIMALE CONTRATTO MACELLO sesso Città n. anagr. Nome Nascita prezzo ANIMALE (n.anagr., Nascita, Sesso, prezzo, Nome) MACELLO (Nome, Città) La relazione ANIMALE contiene anche le informazioni sull’associazione CONTRATTO; Nome serve per mantenere il legame con MACELLO

84 Associazioni uno a uno In questo caso ci sono più possibilità
Si procede come nel caso precedente delle associazioni uno a molti, con un numero maggiore di possibilità di scelta della relazione cui associare l’associazione Nel caso di associazioni con partecipazione opzionale (ovvero cardinalità minima uguale a zero) si costruisce una nuova relazione per l’associazione

85 Associazioni uno a uno (1)
(1,1) (1,1) ANIMALE STABULATO REPARTO MetriQuadri Numero sesso Matricola DataInizio ANIMALE (Matricola, Qualifica, DataInizio, Numero) REPARTO (Numero, MetriQuadri) La relazione ANIMALE contiene anche le informazioni sull’associazione STABULATO; Numero serve per mantenere il legame con REPARTO

86 Associazioni uno a uno (2)
(1,1) (1,1) ANIMALE STABULATO REPARTO MetriQuadri Numero Sesso Matricola DataInizio REPARTO (Numero, MetriQuadri, Matricola, DataInizio) ANIMALE (Matricola, Sesso) La relazione REPARTO contiene anche le informazioni sull’associazione STABULATO; Matricola mantiene il legame con ANIMALE

87 Associazioni uno a uno (opzionali)
(0,1) (0,1) ANIMALE STABULATO REPARTO MetriQuadri Numero Matricola Sesso DataInizio REPARTO (Numero, MetriQuadri) ANIMALE (Matricola, Qualifica) STABULATO (Matricola, Numero, DataInizio) Stessa traduzione del caso di associazioni molti a molti