INFORMATICA UMANISTICA B

Presentazione sul tema: "INFORMATICA UMANISTICA B"— Transcript della presentazione:

1 INFORMATICA UMANISTICA B
MODELLARE LA CONOSCENZA: BASI DI DATI

2 USO DI STRUMENTI INFORMATICI PER LA GESTIONE DI INFORMAZIONI
Forse la piu’ importante applicazione di metodi informatici nelle materie umanistiche e’ per gestire grandi quantita’ di dati STRUTTURATI (in basi di dati) NON STRUTTURATI (archivi di testi)

3 PROSOPOGRAFIA DELL’IMPERO BIZANTINO
Basilios 7 Sex M Floruit E/L IX Dates 813 (n.) / 886 (ob.) PmbZ No. 832 Variant Names Basileios Ethnicity Macedonian;Armenian Locations: Kepoi (Thrakesioi); Macedonia (property); Peloponnesos; Hagios Diomedes (Monastery of, Constantinople) (topographical); Constantinople (officeplace); Adrianoupolis (Macedonia) (residence); Bulgaria (residence); Constantinople (residence); Adrianoupolis (Macedonia); Bulgaria; Constantinople; Adrianoupolis (Macedonia) (birthplace) Occupation Farmer Titles Patrikios (dignity); Augustus (office); Basilikos protostrator (office); Basilikos strator (office); Emperor (office); Parakoimomenos (office); Protostrator (office) Textual SourcesBar Hebraeus, Chronographia, tr. E. A. W. Budge, The Chronography of Abu 'l-Faraj (London, 1932; repr. Amsterdam, 1976) (history); Chronicon Anonymi ad annum 1234 pertinens, ed. and tr. J.-B. Chabot, I = CSCO (Paris, ), II = CSCO 109 (Louvain, ) (chronicle); Genesii, Josephi, Regum Libri Quattuor, eds. A. Lesmüller-Werner and I. Thurn, CFHB 14 (Berlin, 1978) (history); Georgius Monachus Continuatus, in Theophanes Continuatus, ed I Bekker (Bonn, 1839), pp (history); Leo Grammaticus, Chronographia, ed. I. Bekker (Bonn, 1842) (chronicle); Pseudo-Symeon, Chronographia, ed. I. Bekker (Bonn, 1838), pp (history); Theophanes Continuatus, ed. I. Bekker (Bonn, 1838) (history); Vita Ignatii Patriarchae, by Nicetas (BHG 817), PG ) (hagiography); Vita Irenae Chrysobalanton, The Life of St Irene Abbess of Chrysobalanton, ed. with introd., tr., notes and indices, J. O. Rosenqvist, Acta Universitatis Upsaliensis (hagiography); Vita Nicolai Studitae (BHG 1365), PG (hagiography); Zonaras = Ioannis Zonarae Epitome Historiarum, libri XIII-XVIII, ed. Th. Büttner-Wobst, (Bonn, 1897) (history) Basilios 7 is the emperor Basil I ( ). The history of his life and reign was written by his grandson, the emperor Constantine VII Porphyrogenitus (= Theophanes Continuatus, Book V); Constantine described him as of great benefit to the empire and composed his history in order to inform posterity of the origins of the ruling dynasty and to provide a model of conduct to be followed by future descendants of Basilios 7 (in particular, no doubt, Constantine's own son, the future emperor Romanos II): Theoph. Cont. V 1.

4 DATABASE STORICI:PROSOPOGRAPHY OF THE BIZANTYNE EMPIRE
Prosopografia: un registro di tutti gli individui vissuti in un certo periodo In questo caso: tutti gli individui vissuti a Bisanzio tra il 641 ed il 1261 Costruita a partire dalle loro menzioni in documenti dell’epoca Informazioni su 8500 individui, dimensioni equivalenti a pagine di testo

5 BASI DI DATI DI OPERE D’ARTE

6 STRUTTURE DATI TEMPORANEE E PERMANENTI
Per potere rappresentare informazioni in modo duraturo occorre sviluppare delle tecniche per mantenerle in memoria secondaria Lo strumento informatico utilizzato per questo scopo sono le BASI DI DATI

7 BASI DI DATI Una base di dati e’ una collezione di dati immagazzinati in modo PERMANENTE su disco Una base di dati permette di DEFINIRE DEGLI OGGETTI (‘CONCETTI’) E DELLE RELAZIONI INSERIRE NUOVI DATI RITROVARE QUESTI DATI ANCHE COMBINANDOLI CON ALTRI Il tipo di base di dati piu’ comune sono le basi di dati RELAZIONALI

8 PROGETTAZIONE DI UNA BASE DATI
MODELLAZIONE CONCETTUALE Progetto dello SCHEMA MODELLAZIONE LOGICA Scelta della rappresentazione: TABELLE, ALBERI, etc PROGETTAZIONE FISICA Utilizzando il DBMS scelto

9 MODELLI CONCETTUALI Un modello concettuale e’ un’analisi dei dati che si vogliono rappresentare nella base di dati indipendente dalla realizzazione fisica Tipicamente, questa analisi si articola attorno ad una definizione de Gli OGGETTI che si vogliono rappresentare I loro ATTRIBUTI Le RELAZIONI tra questi oggetti

10 ESEMPIO DI MODELLO CONCETTUALE: IL DURHAM LIBER VITAE

11 UN SEMPLICE MODELLO CONCETTUALE
STUDENTE Matricola Cognome, Nome Data di Nascita RISULTATI_ESAMI Matricola Materia Data Voto

12 MODELLAZIONE LOGICA Una volta decisi quali sono i concetti importanti da rappresentare e quali sono i loro attributi, occorre pensare come e’ possibile rappresentare questa informazione usando una base di dati

13 MODELLI DI RAPPRESENTAZIONE DATI
A partire dagli anni Settanta il modello dominante e’ stato il modello RELAZIONALE Sono anche in sviluppo modelli di rappresentazione basati sulla struttura ad OGGETTI e GERARCHICA tipica di linguaggi di programmazione come Java, ma non hanno ancora preso piede Per certi tipi di applicazioni (in particolare per basi di dati accessibili via Web) si fa molto uso di XML (Laboratori Modulo C)

14 IL MODELLO RELAZIONALE
L’informazione e’ rappresentata nelle basi di dati sotto forma di RELAZIONI r(x,y,z,w) Due tipi di relazioni rappresentate Relazioni rappresentate con TABELLE che rappresentano un OGGETTO ed i suoi attributi risultato_esame(IUB,4/2/2008,112233,29) Relazioni tra le tabelle Per esempio, tra tabella studente e tabella risultato_esame

15 TABELLE CHE RAPPRESENTANO RELAZIONI
RECORD ATTRIBUTO

16 RECORDS I records sono strutture dati usate per rappresentare oggetti che hanno ATTRIBUTI

17 ESEMPIO DI RECORD ED ATTRIBUTI: RISULTATO ESAME
MATERIA IUB DATA 4/2/2008 MATRICOLA 112233 VOTO 29 esame.materia risultato_esame(IUB,4/2/2008,112233,29)

18 ESEMPIO DI TABELLA CHE RAPPRESENTA RELAZIONE
RISULTATO_ESAME ID MATERIA DATA MATRICOLA VOTO …. 456789 IUB 4/2/2008 112233 29

19 UN ALTRO ESEMPIO STUDENTE studente(112233,Rossi,Mario,11/11/1973)
MATRICOLA COGNOME NOME DATA NASCITA …. 112233 Rossi Mario 11/11/1973 studente(112233,Rossi,Mario,11/11/1973)

20 VALORI CHIAVE Ogni riga di ogni tabella (cioe’ ogni rappresentazione di un oggetto) deve avere almeno un campo che permetta di identificare quella riga in modo univoco Campo chiamato CHIAVE

21 VALORI CHIAVE STUDENTE MATRICOLA COGNOME NOME DATA NASCITA …. 112233
Rossi Mario 11/11/1973

22 VALORI CHIAVE ARTIFICIALI
RISULTATO_ESAME ID MATERIA DATA MATRICOLA VOTO …. 456789 IUB 4/2/2008 112233 29

23 RELAZIONI TRA TABELLE Una base di dati relazionale permette di specificare, oltre che informazioni su attributi di oggetti, informazioni sulle relazioni tra oggetti Per esempio, che un particolare risultato di esame e’ stato ottenuto dallo studente Mario Rossi

24 RELAZIONI TRA TABELLE MATRICOLA COGNOME NOME DATA NASCITA ID MATERIA
VOTO …. 456789 IUB 4/2/2008 112233 29 MATRICOLA COGNOME NOME DATA NASCITA …. 112233 Rossi Mario 11/11/1973

25 DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS RELAZIONALI
Praticamente tutti i DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS (DBMS) moderni sono basati sul modello relazionale E.g., Oracle, Access Sta anche diventando frequente l’uso di XML Discuteremo in seguito

26 SINGOLA TABELLA IN ACCESS

27 RELAZIONI TRA TABELLE

28 OPERAZIONI SU UN DATABASE RELAZIONALE
Operazioni tipiche su un database relazionale RITROVARE un sottoinsieme delle righe Possibilmente restringendo il ritrovamento ad un sottoinsieme delle colonne AGGIUNGERE dati DEFINIRE nuove tabelle e nuove relazioni

29 RITROVAMENTO INFORMAZIONI ED SQL
Le informazioni in una base di dati possono essere ritrovate mediante INTERROGAZIONI In un database relazionale moderno le interrogazioni sono fatte utilizzando un linguaggio di interrogazione chiamato SQL

30 SINTASSI DI SQL Diversi tipi di comandi:
INTERROGAZIONE UPDATE Comando di interrogazione: SELECT Clausole piu’ usate: FROM (specifica la tabella) WHERE (specifica restrizioni)

31 INTERROGAZIONE SELECT Materia, Data, Matricola FROM Esami;

32 INTERROGAZIONE SELECT Materia, Data, Matricola FROM Esami;

33 SQL: ESEMPIO DI USO DI ATTRIBUTI
SELECT Nome, Cognome FROM Studenti WHERE Matricola=‘112233’;

34 SQL: ESEMPIO CON ATTRIBUTI
SELECT isbn, title, price FROM books WHERE price > ORDER BY title;

35 INTERROGAZIONI CHE COINVOLGONO PIU’ TABELLE

36 AGGIUNGERE TABELLE

37 INTERROGAZIONE A TABELLE MULTIPLE

38 SQL VIEW

39 SQL: ESEMPIO DI INTERROGAZIONE DA TABELLE LINKATE
SELECT Studenti.Nome, Studenti.Cognome FROM Studenti INNER JOIN Esami ON Studenti.Matricola=Esami.Matricola WHERE Esami.Materia='IUB' And Esami.Voto>25;

40 CREARE UNA BASE DATI Creare una base di dati realizza un modello concettuale Richiede tradurre oggetti e relazioni in tabelle e legami tra tabelle

41 CREARE UNA BASE DI DATI IN ACCESS
Creare le tabelle usando ‘Create Table in Design View’ Salvare Cambiare a Datasheet view per inserire i dati Continuare a creare altre tabelle Linkare le tabelle

42 1. TABLE DESIGN VIEW

43 1. TABLE DESIGN VIEW

44 2. DATASHEET VIEW

45 REALIZZAZIONE DI MODELLI CONCETTUALI
Tabelle Alberi (XML)

46 ORARI Giorno Baroni Poesio Zamparelli …. L 8-10 L 10-12 X L 12-14

47 PASSI SUCCESSIVI Dati non strutturati XML e TEI
ONTOLOGIE e SEMANTIC WEB

48 DATI NON STRUTTURATI Molto spesso i dati da gestire non sono organizzati in tabelle: Archivi di testi ed immagini Discuteremo di archivi di testi ed immagini e del ritrovamento in questo caso la prossima lezione

49 DARE STRUTTURA A DATI NON STRUTTURATI
I linguaggi di markup come SGML o XML permettono di ‘imporre una struttura’ su documenti non strutturati Vedremo la lezione successiva

50 RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA ED ONTOLOGIE
La ricerca sul modo ‘ideale’ per rappresentare le informazioni ha portato alla nascita di ricerca sulla KNOWLEDGE ENGINEERING o rappresentazione della conoscenza anche in senso non applicato Particolarmente interessante per domini piu’ complessi che ‘studenti’ e gli ‘esami’? L’area della KNOWLEDGE ENGINEERING raggruppa ricercatori da database, Intelligenza Artificiale, e nell’area del SEMANTIC WEB Un area molto legata allo studio delle ONTOLOGIE

51 LETTURE Tomasi, capitolo 3 Wikipedia:
ACCESS: