Dagens tema. Den redundansfri datamodellen. Modellenes to formål. Individer i interesseområdet
|
|
- Gorm Mikkelsen
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Dagens tema Individer i interesseområdet Den redundansfri datamodellen Redundansfrihet ingen dobbeltlagringer eller avledninger Gruppering, normalisering eller intuisjon? jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 6 Begrepsdannelse Høyere ordens assosiasjoner Litt om tid Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri- Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-2 Modellenes to formål Figur 5-2. Ogdens trekant Interesseområdet Thoughts of Reference Begreper Beskrivelse Bil Døgn Oppfatningen av interesseområdet Foreskrivelse DF febr Informasjonssystem Brukere Symbol Lingvistiske elementer representasjoner Referent Fenomener i interesseområdet Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-3 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-4
2 Fra naturlig språk til datamodell Drammen ligger i Buskerud Den grunnleggende konstruksjonen det elementære utsagnet By med bynavn Drammen ligger i fylke med fylkenavn Buskerud Begrep identifikatordel {id} min..max rolle min..max rolle2 Begrep2 identifikatordel2 {id} By by ligger-i ligger_i fylke Drammen Buskerud Fylke fylke Greitt, men hvordan bygger vi modeller med den? Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-5 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-6 Datamodellererens tre bud Identifiserbare begrepsforekomster. Du skal kunne identifisere begrepsforekomstene! 2. Du skal ikke ha dobbeltlagringer! 3. Du skal ikke ha avledninger! Begrep? {id} rolle?? Hvilke individer (begrepsforekomster) skal vi vite noe om? Hvis du allikevel (av effektivitetsgrunner) har dobbeltlagringer og avledninger i databasen, må de være under kontroll! Hvordan representerer vi disse individene? Eksempel: Hvordan ser vi på en haug med binders? Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-7 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-8
3 Eksempel på dobbeltlagring av opplysning poststed navn Dal Li Fjell Storgata 7 Lilleveien 3 Nyveien innebygd elementært utsagn poststed Ski Ski Moss Dobbeltlagrede opplysninger åpner for inkonsistens i forekomstene! orgnr {id} omfatter avdnr {id} Eksempel på avledet opplysning Firma tilhører Avdeling OBS! jobber-i Ansatt jobber-i Avdeling Avdeling tilhører Firma Ansatt jobber-i Firma /jobber-i Ansatt Avledet assosiasjon Avledede opplysninger åpner for inkonsistens i forekomstene! Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-9 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-0 Eksempel på ikke avledet opplysning En unormalisert modell orgnr {id} omfatter Firma tilhører har-oppdrag-for poststed Funksjonell avhengighet avdnr {id} Avdeling jobber-i Ansatt jobber-i Avdeling Avdeling tilhører Firma Ansatt har-oppdrag-for Firma Ansatt Det er altså ikke nok å se på bare hvordan modellen ser ut! navn Dal Li Fjell Storgata 7 Lilleveien 3 Nyveien poststed Ski Ski Moss En datamodell (og en database) som ikke er normalisert, vil åpne for dobbeltlagring av opplysninger Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri- Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-2
4 En funksjonell avhengighet skjuler en assosiasjon som skilles ut {fk} poststedsnavn {id} poststedsnavn Normaliseringsteori Slike oppdelinger som vi har sett et eksempel på her er sentrale i forbindelse med såkalt normalisering i relasjonsdatabaseteorien. Hovedbudskapet er at verdien i et attributt skal være entydig bestemt av verdien på en av kandidatnøklene (i praksis primærnøkkelen) Funksjonell avhengighet Å finne funksjonelle assosiasjoner og å finne funksjonelle avhengigheter det er samme sak The key, the whole key and nothing but the key, so help me Codd! Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-3 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-4 Alternativet: Gruppering av ugruppert modell Ugruppert og gruppert modell - eksempel {id} Gateadresse {id} snavn poststeds {fk} {id} poststedsnavn 0.. antall_ emnekode {fk}{id} antall_{fk}{null} 0.. antall_ Trinn Trinn 2 emnekode {fk}{id} antall_ {null}. Generere fremmednøkler 2. Sløyfe overflødige klasser og fjerne {fk} Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-5 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-6
5 Ugruppert modell Ugrupperte og grupperte modeller fremmednøkler generering fjerning generering fjerning referanser Gruppert modell (tabellorientert) Gruppert modell (???-orientert) unyttige klasser med assosiasjoner fjerning generering fjerning generering Gruppert modell (tabellorientert) med vanlige attributter Gruppert modell (???-orientert) med vanlige attributter Fra normalisert modell til relasjonsdatabase {id} Li navn Dal Fjell Storgata 7 Lilleveien 3 Nyveien 20 Gateadresse {id} snavn poststeds poststed Ski Moss {fk} {id} poststedsnavn Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-7 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-8 {id} Gruppering eller normalisering? Gateadresse {id} snavn poststeds Normalisering poststedsnavn Ulike veier til den redundansfri modellen Modellering med elementære utsagn Interesseområdet Intuisjon Alt i én tabell Gruppering {fk} {id} poststedsnavn Elementære utsagn Gruppering Redundansfri (normalisert) modell Normalisering Universalrelasjonen Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-9 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-20
6 Kontroll av grupperte modeller Hvis du går direkte på en gruppert modell, sjekk for hvert attributt: Er det høyst én verdi for attributtet? Er verdien bestemt av primærnøkkelen, hele primærnøkkelen og intet annet enn primærnøkkelen? telefon e-post poststed Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 Hvordan faller denne kontrollen ut for klassen? dmredundansfri-2 Universitet universitetskode {id} Fakultet fakultetskode {id} Institutt instituttkode {id} Ansatt ansattnr {id} Assosiasjoner i et hierarki Med hva skal vi assosiere o Universitetets sentralbordnummer o ansatts jobbadresse o ansatts telefonnummer o antall? Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 Legg assosiasjonene så høyt opp i hierarkiet som mulig! dmredundansfri-22 Begrepsdannelse Mange-til-mange-assosiasjon med assosiasjonsklasse En mange-til-mange-assosiasjon kan tolkes som et begrep OBS! Materialgjenvinning _i 0.. gjenvunnet mengde Mengde # tonn {id} gjenvunnet_materiale material gjenvunnet_materiale material jfr. lærebokas figur 5-7 og 5-8 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-23 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-24
7 Figur 5-9. Assosiasjonsklassen erstattes med en vanlig klasse Materialgjenvinning _i 0.. gjenvunnet mengde Mengde # tonn {id} Høyere ordens assosiasjoner Noen ganger er det behov for assosiasjoner mellom mer enn to klasser/begreper gjenvunnet_materiale material Typisk dreier det seg da om begreper av typen Hvem, Hva, Hvor, Når Eksempel: Meget viktig konvertering! Materialgjenvinning _i gjenvunnet_ materiale 0.. gjenvunnet mengde material Mengde # tonn {id} o AS Gjenvinning gjenvinner papir i Oslo kan vanligvis ikke brytes ned til o AS Gjenvinning gjenvinner papir o AS Gjenvinning gjenvinner i Oslo o papir gjenvinnes i Oslo Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-25 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-26 En ternær assosiasjon En ternær assosiasjon sett som tabell/relasjon material material gjenvunnet_ materiale Avfallsselskap selskaps avfalls_ innsamler område Avfallsselskap selskaps Materialgjenvinning avfallsinnsamler gjenvunnet_ materiale område Materialgjenvinning Unngå UML-assosiasjoner mellom mer enn to klasser! Alle avfallsinnsamlere kan gjenvinne alle materialer i alle områder Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-27 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-28
8 Fjern høyere ordens assosiasjoner vha. nye begreper material Overlappende entydighetsskranker Time ukedag,timenr {id} Avfallsselskap selskaps gjenvunnet_ materiale Material- fying» «identi- avfallsinnsamlegjenvinning område Lærer ansattnr {id} Forelesning fying» «identi- Rom romnr {id} Lang entydighetsskranke konverteres til identifiserende assosiasjoner avfallsinnsamler gjenvunnet_ materiale område Hvordan viser vi dette i UML? lærer time rom Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-29 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-30 Den eksterne entydighetsskranken systemet (forts.) Lærer ansattnr {id} {unique} Time ukedag,timenr {id} {unique} Forelesning Rom romnr {id} Student anbefalte-forkunnskaper tar tas-av Hovedlærer Warmer & Kleppe foreslår lignende grafiske notasjoner for lignende skranker Warmer & Kleppe: The Object Constraint Language. Addison-Wesley 999 OBS! /antall_ 0.. Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-3 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-32
9 systemet begrepsdannelse tar tas-av Påmelding hovedlærer /antall_ 0.. systemet konvertere assosiasjonsklasser hoved lærer Påmelding /antall_ 0.. Dermed er modellen ferdig Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-33 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-34 systemet gruppering etterfølger {fk}{id} forgjenger {fk}{id} hoved lærer Påmelding emnekode {fk}{id} semesterkode {fk}{id} student {fk}{id} emnekode {fk}{id} semesterkode {fk}{id} hovedlærer {fk}{id} anbefalteforkunnskaper anbefalteforkunnskaper anbefalteforkunnskaper emnekode {fk}{id} /antall_stud{fk}{null} Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 /antall_ 0.. Unyttig klasse dmredundansfri-35 For å finne fram til tabellene i en tabelldatabase må vi først generere fremmednøklene Påmelding systemet tabelldatabasen emnekode emnekode emnekode emnekode semesterkode semesterkode semesterkode antall-stud student hovedlærer Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 etterfølger forgjenger navn En tabell for hver klasse dmredundansfri-36
10 systemet tabelldatabasen emnekode INF00 INF040 INF050 emnekode INF00 INF050 semesterkode vår2006 vår2006 antall-stud etterfølger INF050 INF050 INF00 Eksempler på forekomster forgjenger INF000 INF040 INF000 Litt om tid Tiden er kontinuerlig derfor må den deles opp i små stykker den mådiskretiseres (jf. læreboka figur 2-3) Mulig verdi Diskretisert verdi x Virkelig verdi Størrelsen på stykkene bestemmer oppløsningsevnen (jf. læreboka figur 2-4) Hendelse x Hendelse2 x Hendelse3 x t x Som regel velger vi inndelinger som er kjent fra kalender og klokke Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-37 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-38 Datamodell med tidsdimensjon Relasjonsdatabase med tidsdimensjon År jf. lærebokas figur 5-0 navn årstall {id} Materialgjenvinning _iår gjenvunnet_ materiale 0.. gjenvunnet mengde material Mengde # tonn {id} Materialgjenvinning _iår NOT NULL kommunenr kommunenavn kommunenr materialnavn år gjenvunnet_mengde kommune Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-39 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-40
11 hoved lærer systemet (forts.) Påmelding semesterkode{id} 0.. /antall_ Tidsbegrepet kan være skjult hoved lærer systemet med tidsbegrep Påmelding semesterkode{id} semesterkode{id} 0.. /antall_ Semester som tidsbegrep Semester anbefalteforkunnskaper anbefalteforkunnskaper Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-4 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-42 Homogenitetsregelen Underbegreper Alle tenkelige forekomster av et begrep skal kunne spille alle roller som er tilknyttet begrepet. Jfr. Fra kjernen og ut, fra skallet og inn avsnitt 5.3 og Vi krever ikke alltid at datamodellen tilfredsstiller homogenitetsregelen, men den blir mer presis hvis den gjør det. Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-43 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-44
12 Figur 5-. Spesialisering og generalisering Underbegreper Mann a) Generalisering Kvinne Spesialisering ektemann hustru ektemann b) hustru Kjønn kjønnskode {id} Bruk av homogenitetsregelen kjønn 0.. antall fødsler Fornavn c) Mann ektemann hustru {disjoint, complete} Kvinne Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 Underbegrepet arver representasjonen til superbegrepet. Ingen representasjon i underbegrepene! dmredundansfri-45 Kjønn kjønnskode {id} /kjønn Hvorfor minimumsmultiplisitet = 0? Mann {disjoint, complete} Kvinne Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 antall fødsler Fornavn dmredundansfri-46 Figur Underbegrep med diskriminerende assosiasjon Kjønn kjønnskode {id} diskriminerende assosiasjon 0.. {disjoint, complete} Fornavn a) Separasjon Figur 5-9. Håndtering av underbegreper NOT NULL fødselsnr kjønn fornavn NOT NULL Mann fødselsnr Kvinne fødselsnr antall_fødsler Mann {kjønn='m'} ektemann Mann.kjønn = M Kvinne.kjønn = K {kjønn='k'} hustru Kvinne antall fødsler b) Absorpsjon NOT NULL fødselsnr kjønn fornavn antall_fødsler nil hvis kjønn = m c) Partisjonering fødselsnr Mann NOT NULL Kan sløyfes, ingen forekomster Kan sløyfes, overflødig NOT NULL fødselsnr kjønn fornavn Kvinne fødselsnr kjønn fornavn antall_fødsler Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-47 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-48
13 systemet innføring av underbegreper Lærer hoved lærer Student Er homogenitetsregelen oppfylt overalt? alle tenkelige i øyeblikket? i all tid? Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 Påmelding semesterkode{id} anbefalteforkunnskaper dmredundansfri-49 Oppsummering Vær bevisst på hvilke individer vi skal vite noe om I en redundansfri datamodell skal det ikke finnes o dobbeltlagrede opplysninger o avledede opplysninger Redundansfrihet kan oppnås ved o gruppering av elementære utsagn o normalisering o intuisjon ( gå rett på ) Begrepsdannelse: Mange-til-mange-assosiasjoner kan oppfattes som et begrep Tid krever diskretisering Underbegreper kan avdekkes ved å bruke homogenitetsregelen Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri-50
Dagens tema. Den redundansfri datamodellen. Modellenes to formål. Den grunnleggende konstruksjonen det elementære utsagnet
Dagens tema Individer i interesseområdet Den redundansfri dataen Redundansfrihet ingen dobbeltlagringer eller avledninger Gruppering, normalisering eller intuisjon? Begrepsdannelse jfr. Systemutvikling
DetaljerModellenes to formål. Datamodellering med UML (forts.) Fra naturlig språk til datamodell. 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 6 Oppfatningen av interesseområdet Foreskrivelse Informasjonssystem
DetaljerDen redundansfri datamodellen
Den redundansfri datamodellen jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 6 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmredundansfri- Dagens tema Individer i
DetaljerDatamodellering med UML (forts.)
Datamodellering med UML (forts.) jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 6 Institutt for informatikk Gerhard Skagestein 4. februar 2007 dmuml2- Modellenes to formål Interesseområdet
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
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
DetaljerDatamodellering med UML. Modellenes to formål. The Unified Modeling Language - UML
Figur 5-. Datamodellen dokumenterer vår oppfatning av virkeligheten Interesseområdet Datamodellering med UML registrering påvirkning jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel
DetaljerDatamodellering med ORM
Figur 5-1. Datamodellen dokumenterer vår oppfatning av virkeligheten Interesset Datamodellering med ORM registrering påvirkning jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 6 Oppfatningen
DetaljerDatamodellering med UML
Datamodellering med UML jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 5 (og litt fra kapittel 6 og 7) dmuml-1 Figur 5-1. Datamodellen dokumenterer vår oppfatning av virkeligheten
DetaljerThe Unified Modeling Language - UML
Datamodellering med UML jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 5 Modellenes to formål Interesseområdet Beskrivelse Oppfatningen av interesseområdet Foreskrivelse Informasjonssystem
DetaljerDatamodellering med UML. Modellenes to formål. The Unified Modeling Language - UML
Figur 5-. Datamodellen dokumenterer vår oppfatning av virkeligheten Interesseområdet Datamodellering med UML registrering påvirkning jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel
DetaljerGerhard Skagestein: Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn.
Gerhard Skagestein: Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn. Oppgaver til kapittel 5 - Datamodellering med UML Oppgave 6. Ugruppert og gruppert modell Et mindre bilutleiefirma ønsker å få
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
DetaljerIntermesso. Visjonen... samling av trådene. Veivalget. Et bedre bilde av visjonen?
Visjonen... Intermesso samling av trådene jfr. Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel INF02-Intermesso- Theodor Kittelsen: Og i det fjerne, langt, langt borte så han noe lyse og
DetaljerHva vi i alle fall bør huske fra INF1050
Hva vi i alle fall bør huske fra INF1050 Gerhard Skagestein 25. januar 2006 25. januar 2006 INF2120 Prosjekt i modellering 1 Figur 1-3. Et systems livssyklus Idé Krav og ønsker Utforming Realisering Ny
DetaljerFra uryddig verden til strukturert stoppestedsdatabase
Fra uryddig verden til strukturert stoppestedsdatabase Gerhard Skagestein 6. juni 2005 INF 220 7-Jun-05 INF220 Prosjekt i modellering Vi ser bare rapportene... Rapport Rapport3 Rapport2 INF 220 Informasjonssystem
DetaljerGerhard Skagestein: Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn.
Gerhard Skagestein: Systemutvikling fra kjernen og ut, fra skallet og inn. Oppgaver til kapittel 5 - Datamodellering med UML Oppgave 2. Begreper og representasjoner a. I en modell finner du begrepene Mann
DetaljerSkranker og avledninger
Skranker og avledninger jfr. Fra kjernen og ut, fra skallet og inn kapittel 7 dmskranker&repr-1 Figur 7-1. Skrankene skal gjenspeile virkelighetens regler Forretningsregler Virkeligheten (interesseområdet)
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 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
DetaljerInformasjonsbærende representasjoner
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Underbegreper Underbegrepsskranker Kombinerte totale roller Ekvivalente stier og joinskranker Behandling av tid Informasjonsbærende
DetaljerSignalgrensesnitt for Trafikanten Pluss
Signalgrensesnitt for Trafikanten Pluss Version 05042 2-Apr-05 INF220 Prosjekt i modellering Trafikanten Plus: Skisse til arkitektur cs TrafficContext Oracle på Ifi users:mobile sm: SM_stat JDBC static:lbase
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
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
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
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 INF3100-1.2.2010 Ellen Munthe-Kaas 1 Normalformer Normalformer er et uttrykk for hvor godt vi har lykkes i en dekomposisjon
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
INF050/INF02 vår2005 Bokmål UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF 050 Systemutvikling INF02 Utvikling av datasystemer Eksamensdag: Onsdag 5. juni 2005 Tid for
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
DetaljerDagsorden. Hovedtemaene i INF102. Fra kjernen og ut. Produksjon av informasjonssystemer. Produksjon av informasjonssystemer
Dagsorden Hovedtemaene i INF02 Jus-forelesningen tas igjen onsdag 4. mai kl 05 hvis interesse Prosjektoppgaven o Kandidatnummerlisten o Anonymisering av prosjektoppgaven o Hvordan levere programkoden Åpen-bok-eksamen
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
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
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
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: Underbegreper og underbegrepsskranker Kombinerte totale roller Behandling av tid Informasjonsbærende representasjoner Ringskranker
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Underbegreper og underbegrepsskranker Kombinerte totale roller Behandling av tid Informasjonsbærende representasjoner Ringskranker Institutt
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 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
DetaljerINF1300 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO Institutt for informatikk. Masteroppgave 60 Studiepoeng. Et verktøy for å editere datamodeller i flere views.
UNIVERSITETET I OSLO Institutt for informatikk Et verktøy for å editere datamodeller i flere views Masteroppgave 60 Studiepoeng Asbjørn Eide 1. mai 2007 1 2 Forord Jeg vil takke min veileder Gerhard Skagestein
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
DetaljerINF1300 Introduksjon til databaser
UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Informasjonssystemer 100%-prinsippet: Fra virkelighet til informasjonsmodell Forretningsregler, skranker og integritetsregler: Fra modell
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
DetaljerDatabaser. - Normalisering -
Databaser - Normalisering - Innholdsfortegnelse 1. Normalisering... 2 1.1. Redundans... 2 1.2. Anomalier (uregelmessigheter etter oppdateringer i databasen)... 2 1.2.1. Innsettingsanomalier (Insertion
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Sensorveiledning INF050/INF02 vår2005 Bokmål UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF 050 Systemutvikling INF02 Utvikling av datasystemer Eksamensdag: Onsdag 5. juni
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
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
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
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 Dagens tema: INF1300 Introduksjon til databaser Relasjonsmodellen (funksjonelle avhengigheter og nøkler, integritetsregler) Institutt for informatikk INF1300 12.9.2016 1 Relasjonsmodellen
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Normalformer Institutt for Informatikk INF3100-25.1.2016 Ellen Munthe-Kaas 1 Normalformer Normalformer er et uttrykk for hvor godt vi har lykkes i en dekomposisjon
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
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
DetaljerRepresentasjoner. Modell uten representasjoner. Modell med representasjoner. Forekomster i interesseområdet og i informasjonssystemet
Mdell uten representasjner mfatter Representasjner mfatter Jfr. Fra kjernen g ut, fra skallet g inn kapittel 8 et utsagn (en utsagnstype) Begreper INF02-representasjner- Representasjner Fenmener i interessemrådet
DetaljerDatamodellering. Diskusjonspunkter. Figur 1-1. Informasjonssystemet gjenspeiler «virkeligheten» Figur 1-2. Data krever tolkning
Datamodellering FINF400 28. august 2003. amanuensis Gerhard Skagestein Institutt for informatikk, UiO gerhard@ifi.uio.no To formål en modell? Diskusjonspunkter Realiseringsplattformens innvirkning på modellen
DetaljerDatamodellering: ER-modeller ER = Enitity-Relationship del 1: Notasjon og oversetting av ulike ER-modeller til tilsvarende relasjonsmodeller
LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Datamodellering: ER-modeller ER = Enitity-Relationship del 1: Notasjon og oversetting av ulike ER-modeller til tilsvarende relasjonsmodeller ER-modellen, intro.
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.
DetaljerUtvikling fra kjernen og ut
Utvikling fra kjernen og ut PHP-arkitektur Brukergrensesnitt! inn ut Dynamisk web-side bygges opp på grunnlag av spørring mot databasen Utviklingsretning Applikasjon Virkelighetsmodell Plattform Bruker
DetaljerNormalisering. Partielle avhengigheter Transitive avhengigheter Normalformer: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF Normaliseringsstegene Denormalisering
Normalisering Motivasjon Redundans Funksjonelle avhengigheter Determinanter Partielle avhengigheter Transitive avhengigheter Normalformer: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF Normaliseringsstegene Denormalisering Pensum:
DetaljerUtvikling fra kjernen og ut
Utvikling fra kjernen og ut PHP-arkitektur Brukergrensesnitt! inn ut Dynamisk web-side bygges opp på grunnlag av spørring mot databasen Utviklingsretning Applikasjon Virkelighetsmodell Plattform Bruker
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
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
DetaljerGrafisk editor for automatisk gruppering og degruppering av dataorienterte klassediagrammer. Masteroppgave. Øyvind Stegard
UNIVERSITETET I OSLO Institutt for informatikk Grafisk editor for automatisk gruppering og degruppering av dataorienterte klassediagrammer Masteroppgave Øyvind Stegard 19. desember 2005 Grafisk editor
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
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
DetaljerINF1050 Klasseromsoppgave Uke 7
INF1050 Klasseromsoppgave Uke 7 Løsningsforslag Skranker Oppgave 1 a) Vi skal lage en datamodell for utfallet av presidentvalgene i et land. Modellen skal inneholde begrepene Valg (identifisert med et
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 INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Grunnbegrepene i ORM Sammenheng mellom ORM og vanlig språk Elementære setninger (fakta) Faktatyper og broer Entydighetsskranker og totale
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
DetaljerKart og andre umodne objekter
Figur 5-. Ogdens trekant Kart og andre umodne objekter Thoughts of Reference Begreper Person Bil Døgn Gerhard Skagestein David Skogan Fozia Jabeen Arif Shomaila Kausar 8765487 DF 45 9. febr. --9 Symbol
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
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
DetaljerUtvikling fra kjernen og ut
Utvikling fra kjernen og ut PHP-arkitektur Brukergrensesnitt! inn ut Dynamisk web-side bygges opp på grunnlag av spørring mot databasen Utviklingsretning Applikasjon Virkelighetsmodell Plattform Bruker
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?
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?
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
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer INF300-8..008 Ragnar Normann Institutt for Informatikk Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Beslektet
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer Institutt for Informatikk INF300-9..007 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Beslektet
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET IOSLO Relasjonsdatabasedesign Tapsfri dekomposisjon Normalformer INF3100-26.1.2009 Ragnhild Kobro Runde 1 Repetisjon: funksjonell avhengighet Gitt et relasjonsskjema R(A1,A2,,An) og la X,
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,
DetaljerKap3: Klassemodellering
Kap3: Klassemodellering I dag: Litt repetisjon fra sist (innledende om klassemodellen) Deretter egentlig litt mer repetisjon, men nå fra intro- Felt-/Instansvariabler og kurset i Java: Klasser og Objekt,
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
DetaljerHØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring Kandidatnr: Eksamensdato: 6.desember 2010 Varighet: 0900-1200 Fagnummer: Fagnavn: Klasse(r): LC238D Datamodellering og databaser HING2009HA
DetaljerINF1010 våren 2008 Uke 4, 22. januar Arv og subklasser
Emneoversikt subklasser INF1010 våren 2008 Uke 4, 22. januar Arv og subklasser Stein Gjessing Institutt for informatikk Mange flere eksempler på fellesøvelsene og neste forelesning 1 Generalisering - spesialisering
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 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
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
DetaljerDatabaser. Relasjonsmodellen 1 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen Faglærere: Tore Mallaug, Kjell Toft Hansen
Databaser Relasjonsmodellen 1 Læreboka: Kap. 2 Relasjonsmodellen Faglærere: Tore Mallaug, Kjell Toft Hansen Tema for dagen Relasjonsmodellen Hvorfor relasjoner? Fra ER diagram til relasjoner 22.09.2008
DetaljerUtvikling fra kjernen og ut
Utvikling fra kjernen og ut Informasjonssystem bygd på et databasehåndteringssystem Brukergrensesnitt! inn ut Oppfatning av interesseområdet Flere samtidige brukere gir databasehåndteringssystemet store
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. 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
Detaljer