INF1300 Introduksjon til databaser
|
|
- Eirik Sivertsen
- 6 år siden
- Visninger:
Transkript
1 UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Informasjonssystemer 100%-prinsippet: Fra virkelighet til informasjonsmodell Forretningsregler, skranker og integritetsregler: Fra modell til databaseskjema 3-skjemaarkitekturen ORM som analysemetode Kvalitetssikring av ORM-modeller Eksamensråd Resten av grupperingsalgoritmen Fra skranker til integritetsregler Klassifisering av integritetsregler: Forekomstrestriksjoner Realisering av integritetsregler i SQL Sterk gruppering Gruppering vs modellering INF Ellen Munthe-Kaas 1
2 Beskrivelse (deskripsjon) av virkeligheten/interesseområdet (Universe of Discourse = UoD) Interesseområdet (UoD) Begrepsdannelse og idealisert representasjon Beskrivelse av interesseområdet INF Ellen Munthe-Kaas 2
3 100%-prinsippet En fullstendig beskrivelse av interesseområdet kalles en informasjonsmodell 100%-prinsippet sier at det er mulig å lage en informasjonsmodell på norsk (eller et annet naturlig språk som engelsk eller japansk) Hvorvidt dette er riktig, er et filosofisk spørsmål I ORM tas 100%-prinsippet som et aksiom (Det vi ikke kan beskrive med ord, kan vi heller ikke lage et informasjonssystem for). Derfor bygger ORM på naturlig språk og lingvistiske prinsipper (elementære setninger). INF Ellen Munthe-Kaas 3
4 Det begrepsmessige skjema Informasjonsmodellen brukt som regelverk (preskripsjon) for hvordan informasjonssystemet skal oppføre seg, kalles det begrepsmessige skjema Det begrepsmessige skjema uttrykkes i et språk som passer for den databaseteknologien vi skal bruke For relasjonsdatabaser bruker vi SQL INF Ellen Munthe-Kaas 4
5 Informasjonssystemer Modelleringsspråk (ORM) Databasespråk (SQL) (kan stanse her) Interesseområdet Forretningsregler (lover) Analyse Informasjonsmodellen Skranker (statiske/dynamiske) Realisering Informasjonssystemet Data Prosesser Integritetsregler INF Ellen Munthe-Kaas 5
6 Forretningregler, skranker og integritetsregler Reglene som gjelder i UoD, kaller vi forretningsregler Beskrivelsen av forretningsreglene i informasjonsmodellen (ORM-modellen) kaller vi skranker I det begrepsmessige skjemaet kaller vi skrankene for integritetsregler Integritetsreglene bestemmer hva som er lovlig å lagre i informasjonssystemet, dvs. hva som er lovlige tilstander i databasen hva som er lovlige forandringer dvs. hva som er lovlige transisjoner/transaksjoner Det er umulig for en bruker av informasjonssystemet å gjøre noe som strider mot integritetsreglene INF Ellen Munthe-Kaas 6
7 Skranker Statiske skranker beskriver begrensninger på mulige tilstander i interesseområdet Dynamiske skranker beskriver begrensninger på mulige forandringer i interesseområdet Den ferdige ORM-modellen er en beskrivelse av de statiske skrankene i vårt UoD For å beskrive de dynamiske skrankene i UoD må vi bruke en annen modelleringsteknikk, f.eks. UMLs sekvensdiagrammer INF Ellen Munthe-Kaas 7
8 3-skjemaarkitekturen for databaser Presentasjonslaget beskrives med eksterne skjemaer ( views ) hvordan informasjon skal presenteres for ulike brukere Det konseptuelle (eller logiske) laget beskrives i det begrepsmessige skjemaet hva som kan lagres, og hva som er lovlige forandringer Det fysiske laget beskrives i det interne skjemaet hvordan informasjon lagres, forandres og behandles INF Ellen Munthe-Kaas 8
9 3-skjemaarkitektur Internt skjema Begrepsmessig skjema Eksternt skjema Intern/fysisk informasjonsbehandler Intern database med fysiske data Begrepsmessig informasjonsbehandler Begrepsmessig database Ekstern informasjonsbehandler (presentasjon) Ekstern database Berit bruker INF Ellen Munthe-Kaas 9
10 Realisering (Grupperingsalgoritmen) Forberedelser: 1. Alle lange piler gjøres om til nye begreper (med ekstern entydighet) 2. Alle begreper må ha (minst) en referansemåte 3. Alle broer må ha en entydig begrepsrolle Grupperingsalgoritmen: 1. For hvert begrep, lag en relasjon 2. For hvert begrep, velg én referansemåte 3. Grupper gjenstående broer til sine respektive begreper 4. Grupper gjenstående faktatyper 5. Overfør skrankene 6. Bestem hvilke referanserelasjoner som skal fjernes (undertrykkes) INF Ellen Munthe-Kaas 10
11 Fra skranker til integritetsregler Ved gruppering fra en ORM-modell til et relasjonsdatabaseskjema blir skrankene i modellen omformet til integritetsregler i skjemaet De aller fleste skrankene overføres direkte til skjemaet Noen få ganger kan det være fornuftig å la være å håndheve en skranke i databasen, men dette er unntak Vi skal aldri ha en integritetsregel i skjemaet som ikke kommer fra en skranke i modellen Det betyr at skjemaet aldri kan være strengere enn modellen INF Ellen Munthe-Kaas 11
12 Gruppererroller og referanseroller I grupperingen vil en mange-til-én-faktatype fra A til B bli til en fremmednøkkel fra A-relasjonen til B-relasjonen En én-til-én faktatype mellom B og C hvor bare B-rollen er total, blir til en entydig fremmednøkkel fra B-relasjonen til C-relasjonen Rollen til det begrepet som får fremmednøkkelen, kalles gruppererrollen i faktatypen (rolle 1 og 3 i eksempelet) Rollen som blir til en fremmednøkkel, kalles referanserollen i faktatypen (rolle 2 og 4 i eksempelet) INF Ellen Munthe-Kaas 12
13 Håndtering av én-til-én- faktatyper uten totale roller Her har vi et valg: Vi kan velge å peke ut en av rollene som gruppererrolle, dvs. hvilken relasjon som skal få fremmednøkkelen Vi kan velge å danne et begrep av faktatypen Det grupperte resultatet blir i såfall en relasjon som består av to kandidatnøkler som er fremmednøkler til de to relasjonene som stammer fra de to begrepene som inngår i faktatypen. (En av kandidatnøklene velges som primærnøkkel.) Merk: I storm må vi i såfall selv foreta denne begrepsdannelsen INF Ellen Munthe-Kaas 13
14 Håndtering av én-til-én- faktatyper med to totale roller Slike faktatyper forekommer sjelden Ett eksempel er en faktatype som kobler sammen hovedsteder med sine land Vi må da velge en av rollene som gruppererrolle Dersom ett av de involverte begrepene bruker denne faktatypen som sin prefererte referanse, har vi gjort en analysefeil. De to begrepene skal da slås sammen til ett begrep, og faktatypen skal fjernes fra ORM-modellen INF Ellen Munthe-Kaas 14
15 Håndtering av eksterne entydigheter Eksterne entydigheter blir til kandidatnøkler En ekstern entydighet kan derfor brukes som referansemåte for et begrep INF Ellen Munthe-Kaas 15
16 Navn på attributter 1 I eksempelet over vil A-relasjonen få en fremmednøkkel til B- relasjonen bestående av to attributter: ett C-attributt og ett D-attributt Ved maskinell gruppering i storm vil navnene på disse attributtene bli C_rolle2 og D_rolle2 (evt c_rolle2 og d_rolle2 hvor c og d er representasjonene til hhv C og D) I storm kan man gi alternative relasjons- og attributtnavn hvis man ikke synes de automatisk genererte navnene egner seg INF Ellen Munthe-Kaas 16
17 Navn på attributter 2 Ved manuell gruppering kan dere velge navnene på de to attributtene i fremmednøkkelen fritt Det kan dere forøvrig gjøre for alle andre attributter også INF Ellen Munthe-Kaas 17
18 Håndtering av underbegreper Underbegreper arver alltid representasjonen til sitt superbegrep Anta: Alle superbegrep har minst én underbegrepsforklaring Alle underbegrep har minst én gruppererrolle Til hvert underbegrep opprettes en relasjon med samme primærnøkkel som superbegrepet, og med fremmednøkkel fra underbegrepets primærnøkkel til superbegrepets. To alternativer: 1. Attributter fordeles mellom superbegrepets og underbegrepets relasjoner 2. Alle attributtene fra superbegrepets relasjon (unntatt underbegrepsforklaringen) gjentas i underbegrepets relasjon INF Ellen Munthe-Kaas 18
19 Håndtering av verdiskranker En verdiskranke begrenser domenet for et attributt Eksempelet over gir følgende definisjon av Medaljeutbytte: CREATE TABLE Medaljeutbytte ( land_navn CHAR(20) NOT NULL REFERENCES Land(navn), med_kode CHAR(1) NOT NULL CHECK(med_kode IN ( G, S, B )), antall INTEGER CHECK( (0 < antall) AND (antall < 70) ), CONSTRAINT med_utb_pk PRIMARY KEY(land_navn,med_kode) ); INF Ellen Munthe-Kaas 19
20 Forekomstrestriksjoner En integritetsregel som kan håndheves lokalt i en enkelt forekomst i en tabell, kalles en forekomstrestriksjon På engelsk kalles den en «intra-record constraint» En integritetsregel som ikke er en forekomstrestriksjon, har ikke noen egen betegnelse på norsk På engelsk kalles den en «inter-record constraint» Forekomstrestriksjoner er billige å håndheve fordi vi ikke trenger å lese noen andre forekomster enn den vi holder på med Forekomstrestriksjoner kan bare brytes ved innlegging og endring, aldri ved sletting INF Ellen Munthe-Kaas 20
21 Ulikhet i gruppereroller Gruppert skjema: Person(personnavn, gren_blir_saget, gren_blir_sittet_på) Her sammenligner vi to gruppererroller for Person, og disse skal ikke ha noen felles forekomst Det betyr at ingen forekomst av Person skal finnes både i rollen sitter_på og i rollen sager Når vi legger inn en ny forekomst av Person, må vi altså kontrollere at minst ett av attributtene gren_blir_sittet_på og gren_blir_saget er NULL INF Ellen Munthe-Kaas 21
22 Ulikhet i referanseroller Gruppert skjema: Person(personnavn, gren_blir_saget, gren_blir_sittet_på) Her sammenligner vi to referanseroller til Gren, og disse skal ikke ha noen felles forekomst Når vi legger inn en ny forekomst av Person, må vi kontrollere at 1) verdien i gren_blir_saget ikke må finnes som verdi i gren_blir_sittet_på i noen tidligere forekomster 2) verdien i gren_blir_sittet_på ikke må finnes som verdi i gren_blir_saget i noen tidligere forekomster INF Ellen Munthe-Kaas 22
23 Dobbeltrolleulikhet Gruppert skjema: Person(personnavn, gren_blir_saget, gren_blir_sittet_på) I dette tilfellet har vi en dobbeltrolleskranke hvor vi sammenligner de to gruppererrollene Den sier at ingen forekomstpar av Person og Gren skal ha samme verdi i rolleparene (sager, blir saget) og (sitter på, blir sittet på) Når vi legger inn en ny forekomst av Person, må vi altså kontrollere at minst ett av attributtene gren_blir_saget og gren_blir_sittet_på er NULL eller at de har forskjellig verdi INF Ellen Munthe-Kaas 23
24 Mengdeskranker som blir til forekomstrestriksjoner Enkeltrolleskranker som bare går mellom gruppererroller, blir til forekomstrestriksjoner som bare ser på NULL. Dette gjelder også kombinerte totale roller mellom gruppererroller Dobbeltrolleskranker hvor gruppererrollene sammenlignes, blir til forekomstrestriksjoner hvor verdiene i attributtene sammenlignes Ingen andre mengdeskranker blir til forekomstrestriksjoner En generell kombinert total rolle som involverer flere referanseroller, er svært dyr å håndheve, og den er derfor kandidat til en skranke vi velger å neglisjere INF Ellen Munthe-Kaas 24
25 Håndtering av andre skranker I Håndtering av delmengde- og likhetsskranker blir helt tilsvarende håndteringen av ulikhetsskranker Ekvivalente stier (EOP) blir en slags likhetsskranke Noen ganger havner de to attributtene som skal ha lik verdi i samme tabell, da er det enklest å slå sammen de to attributtene til ett I mer kompliserte tilfeller havner de i forskjellige tabeller; da må alle tabeller langs de to stiene joines for deretter å sjekke at de to attributtene har lik verdi INF Ellen Munthe-Kaas 25
26 Håndtering av andre skranker II Fremmednøkler er spesialtilfeller av delmengdeskranker At A har en fremmednøkkel til B håndheves som to integritetsregler: Ved INSERT på A må vi sjekke at fremmednøkkelen har en lovlig verdi (peker på en forekomst av B) Ved DELETE av en B må vi sjekke at ingen A har en fremmednøkkel til denne forekomsten av B INF Ellen Munthe-Kaas 26
27 Forekomstrestriksjoner i SQL Gruppert skjema: Person(personnavn, gren_blir_saget, gren_blir_sittet_på) Alle forekomstrestriksjoner kan i SQL uttrykkes ved hjelp av CHECK() Eksempel: Når vi legger inn en ny forekomst i Person, må minst ett av attributtene gren_blir_saget og gren_blir_sittet_på være NULL, eller de må ha forskjellig verdi I SQL uttrykkes dette slik (i table Person): CHECK( (gren_blir_saget IS NULL) OR (gren_blir_sittet_på IS NULL) OR (gren_blir_saget <> gren_blir_sittet_på) ) INF Ellen Munthe-Kaas 27
28 Andre integritetsregler i SQL Av andre integritetsregler (de som ikke er forekomstrestriksjoner) har vi tidligere sett hvordan vi definerer Primærnøkler Andre entydighetsrestriksjoner (dvs. kandidatnøkler) Fremmednøkler De øvrige må vi programmere selv i form av databasefunksjoner som kalles fra triggere INF Ellen Munthe-Kaas 28
29 Sterk gruppering 1 Ved vanlig gruppering vil ikke-totale gruppererroller gi attributter hvor NULL er tillatt Det å gruppere sterkt betyr at nullverdier aldri er tillatt Resultatet blir at relasjonene må splittes: Vi får én relasjon med de attributtene som kommer fra faktatyper med total gruppererrolle Faktatyper hvor gruppererrollen ikke er total, blir til en egen relasjon bestående av primærnøkkelen og attributtet fra denne faktatypen Ved likhetsskranke mellom gruppererroller kan attributtene fra disse faktatypene legges i samme relasjon INF Ellen Munthe-Kaas 29
30 Sterk gruppering 2 Sterk gruppering gir samme resultat som det å opprette et underbegrep hver gang vi får en ikketotal gruppererrolle Det gjør at alle gruppererroller blir totale ved sterk gruppering Resultatet blir en relasjonsdatabase hvor ingen attributter kan være NULL INF Ellen Munthe-Kaas 30
31 Referansebegreper og undertrykking av relasjoner (repetisjon) Et begrep som ikke spiller noen andre gruppererroller enn de som inngår i den utvalgte referansemåten, og som spiller minst én referanserolle, kalles et referansebegrep Tabeller som kommer fra referansebegreper, kan fjernes (undertrykkes) fra relasjonsdatabaseskjemaet INF Ellen Munthe-Kaas 31
32 Gruppering vs modellering Følgende er en del av grupperingsprosessen og ikke av modelleringsprosessen: 1. Valg av referansemåter og hvilke datatyper som skal knyttes til representasjonene 2. Valg av gruppererroller 3. Valg av om det skal brukes sterk gruppering 4. Valg av hvordan underbegreper skal realiseres 5. Valg av hvilke referanserelasjoner som skal undertrykkes og hvilke som skal beholdes Grupperingsprosessen er automatiserbar og kan gjøres av en datamaskin Man kan lage generelle regler for hvordan 1-5 skal håndteres og få en helautomatisert grupperingsprosess, men databaseskjemaet blir bedre hvis det gjøres bevisste valg der hvor det er mer enn én mulighet INF Ellen Munthe-Kaas 32
33 ORM som metode 1 ORM (Object-Role Modelling) er en analysemetode for å lage et begrepsmessig skjema for et gitt UoD Resultatet kan tegnes som et klassisk ORMdiagram (storm), som et ORM2-diagram (Visio/NORMA), eller med en annen passende tegneteknikk INF Ellen Munthe-Kaas 33
34 ORM som metode 2 Når dere bruker metoden i jobbsammenheng, så husk: Det er ikke dere som er eksperter på UoD Ekspertene på UoD kan normalt ikke forventes å forstå deres diagrammer Kommunikasjonen med ekspertene skal foregå på vanlig norsk (eller et annet naturlig språk) og med forekomstdiagrammer for elementære setninger Hensikten med analysen er å gi dere tilstrekkelig kunnskap om UoD slik at dere kan lage en korrekt informasjonsmodell Ansvaret for at dere har forstått ekspertene riktig, er fullt og helt deres (det er dere som er informatikere) INF Ellen Munthe-Kaas 34
35 ORM som metode 3 Det kan være vanskelig å få UoD-ekspertene til å forstå at det er de som skal forklare deg hva UoD er. («Her betaler vi for en datakonsulent, og så må vi lære ham/henne jobben sin» er en ikke ukjent reaksjon) Det å innføre et nytt informasjonssystem må være godt forankret i organisasjonen (både i ledelsen og hos brukerne). INF Ellen Munthe-Kaas 35
36 Modellmakt Begrepet modellmakt ble introdusert av professor i sosiologi Stein Bråten i 1973 Det at dere behersker modelleringsmetoden ORM og har trening i å lese ORM-diagrammer, gjør at dere har et «overtak» på UoD-ekspertene Denne modellmakten gjør det farlig å bruke ORMdiagrammer som argumentasjon i diskusjoner med brukere og UoD-eksperter Faren ligger i at UoD-ekspertene bekrefter at modellen er riktig uten egentlig å ha forstått den INF Ellen Munthe-Kaas 36
37 Kvalitetssikring Kvalitetssikringen av modellen gjøres ved å oversette modellen tilbake til de elementære setningene den uttrykker For en stor analyse kan dette være en tidkrevende (og derfor dyr) prosess Så i praksis bør dere konsentrere dere om de UoD-spesifikke delene av modellen og hoppe over ORM-klisjeene (for der gjør dere vel ikke feil?) INF Ellen Munthe-Kaas 37
38 Eksamen Eksamen er delt i to likeverdige deleksamener som begge må være bestått for å bestå kurset: Design av relasjonsdatabaser (ORM, gruppering,...): Tirsdag 29. november kl Bruk av relasjonsdatabaser (SQL, normaliseringsteori,...): Fredag 9. desember kl. 14: På den første av de to eksamenene får dere lov til å bruke blyant og viskelær på besvarelsen. De gule gjennomslagsarkene blir ikke brukt i sensuren av akkurat denne eksamenen. Læreboken er eneste tillatte hjelpemiddel på eksamen (For fremmedspråklige er ordbok tillatt) INF Ellen Munthe-Kaas 38
39 Noen eksamensråd for ORM - 1 Tegn og skriv tydelig sensor er ikke tankeleser! Velg begrepsnavn med omhu feil begrepsnavn gjør at modellen blir feil et uheldig begrepsnavn kan villede sensor Alle faktatyper skal ha minst én entydighetspil Hvis entydighetspilene mangler eller plasseres feil, blir modellen feil Alle faktaroller skal ha navn som beskriver rollen INF Ellen Munthe-Kaas 39
40 Noen eksamensråd for ORM - 2 Alle begreper må ha referansemåter I dette emnet bruker vi ORM-diagrammer til å lage relasjonsdatabaser Hvis ikke alle begreper har referansemåter, kan ikke ORM-diagrammet grupperes Nesten alle ekte modeller inneholder begrepsdannelser/eksterne entydigheter Hvis modellen din ikke har noen begrepsdannelser, er det sannsynligvis alvorlige mangler ved modellen INF Ellen Munthe-Kaas 40
41 Noen eksamensråd for ORM - 3 Det er både lurt og lov å spre ORM-modellen over flere ark Skriv hvilke deler av besvarelsen hvert ark gjelder Skriv gjerne kommentarer til Lillebjørn Nilsen er alltid optimist og løser kryssord med kulepenn Men han tegner ikke ORM-modeller med kulepenn Så det viktigste dere tar med dere på ORMeksamenen er blyant og viskelær (og kanskje en blyantspisser) INF Ellen Munthe-Kaas 41
INF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Informasjonsbærende referansemåter Resten av realiseringsalgoritmen Sterk realisering Realisering versus modellering INF1300-31.10.2016
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Fra skranker til integritetsregler (restriksjoner) Klassifisering av integritetsregler Forekomstrestriksjoner Realisering av integritetsregler
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Fra skranker til integritetsregler (restriksjoner) Klassifisering av integritetsregler Forekomstrestriksjoner Realisering av integritetsregler
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Fra skranker til integritetsregler (restriksjoner) Klassifisering av integritetsregler Forekomstrestriksjoner Realisering av integritetsregler
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Fra skranker til integritetsregler (restriksjoner) Klassifisering av integritetsregler Forekomstrestriksjoner Realisering av integritetsregler
DetaljerDagens tema: Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Realisering: Fra ORM til relasjoner
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Realisering: Fra ORM til relasjoner Institutt for informatikk
DetaljerDagens tema: Ekvivalente stier og joinskranker Ringskranker Informasjonsbærende representasjoner Behandling av tid
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Ekvivalente stier og joinskranker Ringskranker Informasjonsbærende representasjoner Behandling av tid Tommelfingerregler ORM som analysemetode
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
INF1300 Introduksjon til databaser Data (transiente, persistente) DBMS databser informasjon interesseområdet informasjonsmodeller informasjonssystemer Transiente og persistente data Når vi programmerer,
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Data, databaser og databasehåndteringssystemer Data versus informasjon Beskrivelse av interesseområdet Begreper og representasjon av
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Data, databaser og databasehånteringssystemer Data versus informasjon Beskrivelse av interesseområdet 100%-prinsippet og det begrepsmessige
DetaljerINF212 - Databaseteori. Kursinnhold
INF212 - Databaseteori Forelesere: Naci Akkök Ellen Munthe-Kaas Mål: Kjennskap til databasesystemer Virkemåte Implementasjon Teoretiske og praktiske problemer INF212 v2003 1 Kursinnhold Databasedesign
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Underbegreper og underbegrepsskranker Kombinerte totale roller Ekvivalente stier og joinskranker Behandling av tid Informasjonsbærende
DetaljerRealiseringsalgoritmen fra ORM til relasjoner Intro til mengdeskranker i ORM
IN2090 Databaser og datamodellering Realiseringsalgoritmen fra ORM til relasjoner Intro til mengdeskranker i ORM Mathias Stang (mjstang@ifi.uio.no) 3. oktober 2018 1 Repetisjon: Relasjoner relasjonsskjema
DetaljerRepetisjon: (nesten) alt du trenger å kunne om ORM og realisering
INF1300 Introduksjon til databaser Repetisjon: (nesten) alt du trenger å kunne om ORM og realisering Mathias Stang (mjstang@ifi.uio.no) 21. november 2017 Agenda Hensikten med ORM-modellering Hva er lov
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Underbegreper og underbegrepsforklaringer Kombinerte påkrevde roller Undertrykking av begreper Ekvivalente stier og joinskranker Behandling
DetaljerInformasjonssystemer, DBMSer og databaser
UNIVERSITETET I OSLO Informasjonssystemer, DBMSer og databaser Institutt for Informatikk INF3100-21.1.2008 Ellen Munthe-Kaas 1 Interesseområdet (UoD = Universe of Discourse) Interesseområdet er en del
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
INF1300 Introduksjon til databaser INF1300 Introduksjon til databaser INF1300 Introduksjon til databaser INF1300 Introduksjon til databaser databaser data (transiente, persistente) informasjon interesseområdet
DetaljerINF3100 Databasesystemer
INF3100 Databasesystemer Forelesere: Obligsjef: Naci Akkök, Ragnar Normann Norun Sanderson Mål: Kjennskap til databasesystemer Oppgaver og moduler Virkemåte Implementasjon Teoretiske og praktiske problemer
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Relasjonsmodellen Funksjonelle avhengigheter og nøkler Realisering: Fra ORM til relasjoner Institutt for informatikk INF1300--15.9.2009--michael@ifi.uio.no
DetaljerRepetisjon: (nesten) alt du trenger å kunne om ORM og realisering
INF1300 Introduksjon til databaser Repetisjon: (nesten) alt du trenger å kunne om ORM og realisering Mathias Stang (mjstang@ifi.uio.no) 21. november 2016 Agenda Hensikten med ORM-modellering Hva er lov
DetaljerDagens tema: Relasjonsmodellen Funksjonelle avhengigheter og nøkler Realisering: Fra ORM til relasjoner
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Relasjonsmodellen Funksjonelle avhengigheter og nøkler Realisering: Fra ORM til relasjoner Institutt for informatikk Evgenij Thorstensen
DetaljerRepetisjon: (nesten) alt du trenger å kunne om ORM og realisering
IN2090 Databaser og datamodellering Repetisjon: (nesten) alt du trenger å kunne om ORM og realisering Mathias Stang (mjstang@ifi.uio.no) 19. november 2018 Agenda Hensikten med ORM-modellering Hva er lov
DetaljerINF3100 Databasesystemer
INF3100 Databasesystemer Forelesere: Naci Akkök Ragnar Normann Mål: Kjennskap til databasesystemer Oppgaver og moduler Virkemåte Implementasjon Teoretiske og praktiske problemer INF3100-19-20.1.2004 -
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Verdiskranker Mengdeskranker INF1300 1.9.2008 Ellen Munthe-Kaas 1 Et eksempel fra virkeligheten
DetaljerIN2090 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO IN2090 Introduksjon til databaser Dagens tema: Data, databaser og databasehåndteringssystemer Hva er data? Hva er informasjon? Fra idé til informasjonssystem Litt om modellering: Begreper
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Data, databaser og databasehåndteringssystemer Hva er data? Hva er informasjon? Fra idé til informasjonssystem Litt om modellering:
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Ringskranker Klisjéer Tommelfingerregler ORM og normalisering Denormalisering og splitting ORM som metode INF1300 7.11.2016 Ellen Munthe-Kaas
DetaljerDagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Verdiskranker Mengdeskranker
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Verdiskranker Mengdeskranker Institutt for informatikk 1 Et eksempel fra virkeligheten
DetaljerInformasjonsbærende representasjoner
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Underbegreper Underbegrepsskranker Kombinerte totale roller Ekvivalente stier og joinskranker Behandling av tid Informasjonsbærende
DetaljerDagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Representasjon n-1-regelen Verdiskranker Mengdeskranker
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Representasjon n-1-regelen Verdiskranker Mengdeskranker INF1300 29.08.2017 Mathias Stang
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer INF300..007 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Relasjonene samler beslektet
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Underbegreper Underbegrepsskranker Kombinerte totale roller Ekvivalente stier og joinskranker Behandling av tid Informasjonsbærende
DetaljerGruppeøvelse 20/ Dagens tema: - Gruppering/realisering
Gruppeøvelse 20/9-2010 Dagens tema: - Gruppering/realisering Gruppering, regler - I Lange piler fjernes før grupperingen begynner Stikkord: Begrepsdannelse, ekstern entydighet September 20, 2010 2 Gruppering,
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1300 Introduksjon til databaser Eksamensdag: 30. november 2012 Tid for eksamen: 09.00 15.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg:
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Underbegreper Underbegrepsskranker Ekvivalente stier og joinskranker Behandling av tid Informasjonsbærende representasjoner INF1300
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Prøveeksamen i : INF1300 Introduksjon til databaser Eksamensdag: leveringsfrist 11. november 2016 Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg:
DetaljerFlere skranker i ORM Integritetsregler med «CHECK» i SQL
IN2090 Databaser og datamodellering Flere skranker i ORM Integritetsregler med «CHECK» i SQL Mathias Stang (mjstang@ifi.uio.no) 10. oktober 2018 1 Agenda Verdiskranker Mengdeskranker Ekstern påkrevd rolle
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i Eksamensdag: 2. desember 2013 Tid for eksamen: 09.00 15.00 Oppgavesettet er på 6 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: INF1300
DetaljerEkvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm
Ekvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm Dette er ikke rett fram, derfor denne beskrivelsen. Vi tar utgangspunkt i følgende modell for kinoer og kinoforestillinger: Bilde 1 ORM2 modell I bildet
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Grunnbegrepene i ORM Sammenheng mellom ORM og vanlig språk Elementære setninger (fakta) Faktatyper og broer Entydighetsskranker og totale
DetaljerNotater: INF1300. Veronika Heimsbakk 8. januar 2013
Notater: INF1300 Veronika Heimsbakk veronahe@student.matnat.uio.no 8. januar 2013 Innhold 1 ORM 3 1.1 Setningers aritet......................... 3 1.2 Faktatyper og broer i ORM................... 3 1.3
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Verdiskranker Underbegreper Underbegrepsskranker Mengdeskranker Delmengdeskranker INF1300-10.9.2007 Ellen Munthe-Kaas 1 Verdiskranker
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1300 Introduksjon til databaser Eksamensdag: 1. desember 2014 Tid for eksamen: 09.00 15.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg:
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer INF300 7.0.008 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Relasjonene samler
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Grunnbegrepene i ORM Sammenheng mellom ORM og vanlig språk Elementære setninger (fakta) Faktatyper og broer Entydighetsskranker og totale
DetaljerVÆRSTASJONER Obligatorisk oppgave nr. 2 i INF1300 høsten 2011
VÆRSTASJONER Obligatorisk oppgave nr. 2 i INF1300 høsten 2011 Oppgaven skal løses og leveres individuelt (men det er lov å snakke og diskutere med medstudenter om løsningen). Skriv ditt fulle navn, kursnummeret
DetaljerOppdateringsanomalier Normalformer
UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer Institutt for informatikk INF300 26.0.2009 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign?
DetaljerDagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Institutt for informatikk INF1300 29.8.2016 1 Et eksempel fra virkeligheten La oss se på
DetaljerIntegritetsregler i SQL. Primærnøkler
Integritetsregler i SQL Kandidat- og primærnøkler Referanseintegritet - fremmednøkler Domenebegrensende integritetsregler skranker på attributter og tupler Interrelasjonsskranker assertions Triggere INF212
DetaljerDagens tema: Realiseringsalgoritmen (også kalt "grupperingsalgoritmen") fra ORM-diagram til relasjonsskjema
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Realiseringsalgoritmen (også kalt "grupperingsalgoritmen") fra ORM-diagram til relasjonsskjema Institutt for informatikk INF1300 15.9.2016
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO INF1300. Dagens tema: Ringskranker. Tommelfingerregler. Institutt for informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Ringskranker Klisjéer (mønstre) Tommelfingerregler Institutt for informatikk INF1300 19.10.2009 Ellen Munthe-Kaas 1 Ringskranker INF1300
DetaljerIntegritetsregler i SQL
UNIVERSITETET I OSLO Integritetsregler i SQL INF3100 8.2.2005 Ragnar Normann 1 Integritetsregler i SQL Kandidat- og primærnøkler Referanseintegritet - fremmednøkler Domenebegrensende integritetsregler
DetaljerIN2090 Databaser og datamodellering ORM 1
IN2090 Databaser og datamodellering ORM 1 Modellere for obliger og eksamen Digital eksamen, men modeller tegnes med penn og papir Det er like greit å tegne for hand også på obligene 2 Dagens tema: Grunnuttrykkene
DetaljerEkvivalente stier (Equivalence of Path, EOP) i storm
Ekvivalentestier(EquivalenceofPath,EOP)istORM Detteerikkerettfram,derfordennebeskrivelsen.Vitarutgangspunktifølgende modellforkinoerogkinoforestillinger: Bilde1 ORM2 modell I bildet under ser du modellen
Detaljer*UXSSHULQJ IRU JUDXWVNDOOHU (QYLVXHOOJXLGHJMHQQRPQRHQ DY1,$0JUXSSHULQJHQV XQGHUIXQGLJKHWHU
*UXSSHULQJ IRU JUDXWVNDOOHU (QYLVXHOOJXLGHJMHQQRPQRHQ DY1,$0JUXSSHULQJHQV XQGHUIXQGLJKHWHU Historikk (Ikke bruk tid på å lese dette, den nyttige informasjonen begynner på neste side...) Ideen til å lage
DetaljerDagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer
UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer Institutt for informatikk INF300 08..0 michael@ifi.uio.no Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign?
DetaljerSQL Structured Query Language. Definere tabeller Skranker Fylle tabeller med data
SQL Structured Query Language Definere tabeller Skranker Fylle tabeller med data Lage en tabell med SQL create table R (A 1 D 1 [S 1 ],... A n D n [S n ], [liste av skranker] R er navnet på relasjonen/tabellen
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO Dagens tema: INF1300 Introduksjon til databaser Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Institutt for informatikk INF1300 12.9.2016 1 Relasjonsmodellen
DetaljerSpråk for dataorientert modellering
Språk for dataorientert modellering Hva forvirrer studentene minst, ORM/NIAM eller UML-stereotyper? (Omkamp mellom «Rundinger» og «Firkanter») Ragnar Normann (med god støtte av Gerhard Skagestein) 1 Bakgrunn
DetaljerIntegritetsregler i SQL
UNIVERSITETET I OSLO Integritetsregler i SQL Institutt for Informatikk INF3100 13.2.2007 Ellen Munthe-Kaas 1 Integritetsregler i SQL Kandidat- og primærnøkler Referanseintegritet - fremmednøkler Domenebegrensende
DetaljerSensorveiledning for IN2090 og INF desember :30 18:30 (4 timer)
Sensorveiledning for IN2090 og INF1300 6. desember 2018 14:30 18:30 (4 timer) 1. Eksterne skranker (5%) I modellene nedenfor (ORM2) skal du anta at alle begreper har en unik representasjon. Er plasseringen
DetaljerDagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Representasjon n-1-regelen
UNIVERSITETET I OSLO IN2090 Databaser og datamodellering Dagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Representasjon n-1-regelen IN2090 05.09.2018 Mathias Stang 1 Opplegget fremover Forelesningene
DetaljerINF Introduksjon til databaser ORM I
INF1300 - Introduksjon til databaser ORM I Dagens tema: Grunnbegrepene i ORM Sammenheng mellom ORM og naturlig språk Elementære setninger (fakta) Faktatyper og broer Entydighetsskranker og påkrevde roller
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET IOSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Relasjonsmodellen Funksjonelle avhengigheter og nøkler Realisering: Fra ORM til relasjoner INF1300 7.9.2009 Ellen Munthe-Kaas 1 Relasjonsmodellen
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: SQL SQLs spørrespråk: select-from-where distinct order by Indekser INF1300-15.10.2007 Ellen Munthe-Kaas 1 SQL The Intergalactic Dataspeak
DetaljerNormalisering. Hva er normalisering?
LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform
DetaljerDagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Verdiskranker Mengdeskranker Underbegreper og underbegrepsskranker Kombinerte totale roller
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Begrepsdannelse Eksterne entydighetsskranker Verdiskranker Mengdeskranker Underbegreper og underbegrepsskranker Kombinerte totale roller
DetaljerDatabaser: Relasjonsmodellen, del I
LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Databaser: Relasjonsmodellen, del I En relasjon er en matematisk mengde side 2 Egenskaper ved relasjoner side 3 Entitetsintegritet side 4-5 Referanseintegritet
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Normalformer Institutt for Informatikk INF3100-22.1.2013 Ellen Munthe-Kaas 1 Hvordan dekomponere tapsfritt Fagins teorem Gitt en relasjon R(XYZ) med FDer F.
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Normalformer Institutt for Informatikk INF3100-26.1.2015 Ellen Munthe-Kaas 1 Normalformer Normalformer er et uttrykk for hvor godt vi har lykkes i en dekomposisjon
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Ekvivalente stier Behandling av tid Informasjonsbærende representasjoner INF1300-17.9.2007 Ellen Munthe-Kaas 1 Stier Dette er en sti
DetaljerDagens tema: Ringskranker Klisjéer (mønstre) Tommelfingerregler
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Ringskranker Klisjéer (mønstre) Tommelfingerregler Institutt for informatikk INF1300 26.11.2011 michael@ifi.uio.no 1 Ringskranker INF1300
DetaljerINF1300 14. september 2011. Relasjonsmodellen funksjonelle avhengigheter og nøkler Realisering: Fra ORM til relasjoner
INF1300 14. september 2011 Relasjonsmodellen funksjonelle avhengigheter og nøkler Realisering: Fra ORM til relasjoner Relasjoner og relasjonsdatabaser 10 9 8 12 Iziz Ehab Bjørn Liv 290264 131172 39201
DetaljerPENSUM H2012 INF1300. Joakim Myrvoll Johansen. Pensum fra forelesnings-foilere
PENSUM INF1300 H2012 Pensum fra forelesnings-foilere Joakim Myrvoll Johansen Innhold DATA... 6 DATABASE OG DBMS... 6 TRANSAKSJONER... 6 INFORMASJONSMODELLER... 6 SKRANKER... 7 DET BEGREPSMESSIGE SKJEMA...
Detaljer1. Relasjonsmodellen. 1.1. Kommentarer til læreboka
Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag Relasjonsmodellen Tore Mallaug 2.9.2013 Lærestoffet er utviklet for faget Databaser 1. Relasjonsmodellen Resymé: Denne leksjonen gir en kort
DetaljerDagens tema: Ringskranker Informasjonsbærende representasjoner Behandling av tid Tommelfingerregler
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Ringskranker Informasjonsbærende representasjoner Behandling av tid Tommelfingerregler Institutt for informatikk INF1300 21.09.2015
DetaljerVegard Nossum. 21. oktober 2010
ORM, UML og DL-Lite A,id Vegard Nossum 21. oktober 2010 Plan Introduksjon til ORM-modellering Formalisering av ORM og UML Litt om kompleksitet ORM-modellering: Begreper og forekomster Begreper tegnes som
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Grunnbegrepene i ORM Sammenheng mellom ORM og vanlig språk Elementære setninger (fakta) Faktatyper og broer Entydighetsskranker og totale
DetaljerIN2090 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO IN2090 Introduksjon til databaser Dagens tema: Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Institutt for informatikk IN2090 26.9.2018!1 Relasjonsmodellen
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer Institutt for Informatikk INF300-9..007 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Beslektet
DetaljerSkranker og avledninger
Figur 7-1. Skrankene skal gjenspeile virkelighetens regler Forretningsregler Virkeligheten (interesseområdet) Skranker og avledninger registrering påvirkning jfr. Fra kjernen og ut, fra skallet og inn
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO. Relasjonsmodellen. Relasjoner og funksjonelle avhengigheter. Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas 1
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsmodellen Relasjoner og funksjonelle avhengigheter Institutt for Informatikk INF3100-23.1.2007 Ellen Munthe-Kaas 1 Relasjonsdatabasemodellen Datamodell Mengde av begreper for
DetaljerNormalisering. Hva er normalisering?
LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform
DetaljerOppgaver Oppgave a: Sett opp mulige relasjoner
Løsningsforslag til øving 4: Relasjonsmodellen Kjell Toft Hansen 18.09.2008 Opphavsrett: Forfatter og AITeL Lærestoffet er utviklet for faget LO151D Informatikk 1: databaser Oppgaver Oppgave a: Sett opp
DetaljerDataorientert modellering
INF2120 Dataorientert modellering Ragnar Normann 9. mars 2005 INF2120 Prosjekt i modellering 1 Dataorientering og UML UML har som utgangspunkt et objektorientert syn på tilværelsen hvor oppførsel og samspill
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Flerverdiavhengigheter Høyere normalformer Institutt for Informatikk INF3100-26.1.2012 Ellen Munthe-Kaas 1 Flerverdiavhengigheter Flerverdiavhengigheter gir
DetaljerINF1300. Grunnbegrepene i ORM: fakta, begreper, roller, faktatyper, broer, entydighetsskranker, totale roller, funksjonelle avhengigheter
INF1300 Grunnbegrepene i ORM: fakta, begreper, roller, faktatyper, broer, entydighetsskranker, totale roller, funksjonelle avhengigheter Ogdens trekant begrep representasjon fenomen i UoD michael@ifi.uio.no
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Grunnbegrepene i ORM Sammenheng mellom ORM og naturlig språk Elementære setninger (fakta) Faktatyper og broer Entydighetsskranker og
DetaljerMATOPPSKRIFTER Obligatorisk oppgave nr. 2 i INF1300 høsten 2010
MATOPPSKRIFTER Obligatorisk oppgave nr. 2 i INF1300 høsten 2010 Oppgaven skal løses og leveres individuelt (men det er lov å snakke og diskutere med medstudenter om løsningen). Skriv ditt fulle navn, kursnummeret
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Normalformer Institutt for Informatikk INF3100-20.1.2014 Ellen Munthe-Kaas 1 Hvordan dekomponere tapsfritt Fagins teorem Gitt en relasjon R(XYZ) med FDer F.
DetaljerLøsningsforslag matoppskrifter modellering
Løsningsforslag matoppskrifter modellering Oppgave 1 Det beste er å ha et felles løpenummer på alle oppskrifter, uavhengig av hvor de stammer fra, og heller ha ekstraopplysninger som avhenger av om oppskriften
DetaljerUNIVERSITETET. Relasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET IOSLO Relasjonsdatabasedesign Normalformer Institutt for Informatikk INF3100-31.1.2011 Ellen Munthe-Kaas 1 Hvordan dekomponere tapsfritt Fagins teorem Gitt et relasjonsskjema R(XYZ) med FDer
DetaljerINF 329: Web-Teknologier. Dataimplementasjon. Fra Kapittel 11 i «Designing Data-Intensive Web Applications» Presentasjonsdato: 17/10/2004
INF 329: Web-Teknologier Dataimplementasjon Fra Kapittel 11 i «Designing Data-Intensive Web Applications» Presentasjonsdato: 17/10/2004 av: Dag Viggo Lokøen (dagvl@ii.uib.no) Kent Inge F. Simonsen (kentis@ii.uib.no)
Detaljer1. Innføring i bruk av MySQL Query Browser
Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag Innføring i bruk av MySQL Query Browser Kjell Toft Hansen 28.02.2007 Lærestoffet er utviklet for faget LV338D Databaseadministrasjon 1. Innføring
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Normalformer Institutt for Informatikk INF3100-1.2.2010 Ellen Munthe-Kaas 1 Normalformer Normalformer er et uttrykk for hvor godt vi har lykkes i en dekomposisjon
DetaljerINF1050 Klasseromsoppgave Uke 6
INF1050 Klasseromsoppgave Uke 6 Løsningsforslag Mer avansert datamodellering med UML Oppgave 1 Her følger noen eksempler på opplysninger som brukeren ønsker å kunne trekke ut av informasjonssystemer. Foreslå
DetaljerModellenes to formål. Datamodellering med UML (forts.) Ugrupperte og grupperte modeller. Figur 5-2. Ogdens trekant
Modellenes to formål Interesseområdet Dataering med UML (forts.) Beskrivelse jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 5 Oppfatningen av interesseområdet Foreskrivelse Informasjonssystem
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Flerverdiavhengigheter Høyere normalformer Institutt for Informatikk INF3100-27.1.2015 Ellen Munthe-Kaas 1 Flerverdiavhengigheter Flerverdiavhengigheter brukes
DetaljerNormalisering. Hva er normalisering?
LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform
DetaljerINF3100 Databasesystemer
INF3100 Databasesystemer Relasjonsmodellen INF3100-18.1.2005 - Ragnar Normann 1 Relasjonsdatabasemodellen Datamodell Mengde av begreper for å beskrive strukturen til en database Relasjonsmodellen Databasen
Detaljer