Basi di Dati - statistica.unimib.itdellavedova/didattica/BasiDati/lucidi_DB... · BasidiDati...

Basi di Dati

Gianluca Della Vedova

28 febbraio 2012

Gianluca Della Vedova () Basi di Dati 28 febbraio 2012 1 / 1


Basi di Dati

Ufficio U7-244http://[email protected] 6ac2fc1del 28 febbraio 2012



Basi di DatiUfficio U7-244

http://[email protected] 6ac2fc1del 28 febbraio 2012



Basi di DatiUfficio U7-244http://gianluca.dellavedova.org

[email protected] 6ac2fc1del 28 febbraio 2012



Basi di DatiUfficio U7-244http://[email protected]

Revisione 6ac2fc1del 28 febbraio 2012



Basi di DatiUfficio U7-244http://[email protected] 6ac2fc1del 28 febbraio 2012


Obiettivi

Concetti fondamentali di basi di dati

Basi di dati relazionaliProgettazione concettualeProgettazione logicaSQL


Obiettivi

Concetti fondamentali di basi di datiBasi di dati relazionali

Progettazione concettualeProgettazione logicaSQL


Obiettivi

Concetti fondamentali di basi di datiBasi di dati relazionaliProgettazione concettuale

Progettazione logicaSQL


Obiettivi

Concetti fondamentali di basi di datiBasi di dati relazionaliProgettazione concettualeProgettazione logica

SQL


Obiettivi

Concetti fondamentali di basi di datiBasi di dati relazionaliProgettazione concettualeProgettazione logicaSQL


Dati - Informazioni

Dati: elementi di informazione che devono essereelaborati

Dati strutturati: elementi aggregati in manieraordinataInformazione: elemento che consente di avereconoscenza di fatti.


Dati - Informazioni

Dati: elementi di informazione che devono essereelaboratiDati strutturati: elementi aggregati in manieraordinata

Informazione: elemento che consente di avereconoscenza di fatti.


Dati - Informazioni

Dati: elementi di informazione che devono essereelaboratiDati strutturati: elementi aggregati in manieraordinataInformazione: elemento che consente di avereconoscenza di fatti.


Dati

Memorizzare dati in file: problemidimensione

condivisionepersistenza, affidabilitàprivatezza,efficienza, efficacia


Dati

Memorizzare dati in file: problemidimensionecondivisione

persistenza, affidabilitàprivatezza,efficienza, efficacia


Dati

Memorizzare dati in file: problemidimensionecondivisionepersistenza, affidabilità

privatezza,efficienza, efficacia


Dati

Memorizzare dati in file: problemidimensionecondivisionepersistenza, affidabilitàprivatezza,

efficienza, efficacia


Dati

Memorizzare dati in file: problemidimensionecondivisionepersistenza, affidabilitàprivatezza,efficienza, efficacia


Basi di dati

Basi di dati (database): dati organizzati secondo unmodello predeterminato

DBMS (Data Base Management System), strumentiche gestiscono le basi di dati.


Basi di dati

Basi di dati (database): dati organizzati secondo unmodello predeterminatoDBMS (Data Base Management System), strumentiche gestiscono le basi di dati.


Schemi - Istanze

Istanze: dati memorizzati nel database

Schemi: caratteristiche dell’istanza che usualmentenon cambiano nel tempo.

Matricola Cognome ⇐= Schema123456 Rossi123457 Verdi ⇐= Istanza


Schemi - Istanze

Istanze: dati memorizzati nel databaseSchemi: caratteristiche dell’istanza che usualmentenon cambiano nel tempo.



Schemi - Istanze

Istanze: dati memorizzati nel databaseSchemi: caratteristiche dell’istanza che usualmentenon cambiano nel tempo.



Schemi

schema logico: si utilizza il modello logico perdescrivere l’intero DB.

schema interno: si specificano le strutture datischema esterno: riguarda la specifica di porzioni delDB.Indipendenza fisica


Schemi

schema logico: si utilizza il modello logico perdescrivere l’intero DB.schema interno: si specificano le strutture dati

schema esterno: riguarda la specifica di porzioni delDB.Indipendenza fisica


Schemi

schema logico: si utilizza il modello logico perdescrivere l’intero DB.schema interno: si specificano le strutture datischema esterno: riguarda la specifica di porzioni delDB.

Indipendenza fisica


Schemi

schema logico: si utilizza il modello logico perdescrivere l’intero DB.schema interno: si specificano le strutture datischema esterno: riguarda la specifica di porzioni delDB.Indipendenza fisica


Progettazione concettuale

Obiettivi: costruzione di uno schema di DB

Partenza: specifiche informali, elenco delle richieste.Problemi: ottenere un giusto livello di astrazione edessere aderente alle specifiche di partenza.



Obiettivi: costruzione di uno schema di DBPartenza: specifiche informali, elenco delle richieste.

Problemi: ottenere un giusto livello di astrazione edessere aderente alle specifiche di partenza.



Obiettivi: costruzione di uno schema di DBPartenza: specifiche informali, elenco delle richieste.Problemi: ottenere un giusto livello di astrazione edessere aderente alle specifiche di partenza.


Raccolta informazioni

Indagine conoscitiva

Passaggio da descrizione informale a descrizioneprecisa e non ambiguaEsplicitazione degli utilizzi massimi e medi previsti.



Indagine conoscitivaPassaggio da descrizione informale a descrizioneprecisa e non ambigua

Esplicitazione degli utilizzi massimi e medi previsti.



Indagine conoscitivaPassaggio da descrizione informale a descrizioneprecisa e non ambiguaEsplicitazione degli utilizzi massimi e medi previsti.


Schema concettuale

Desiderata:Correttezza

CompletezzaChiarezzaMinimalità


Schema concettuale

Desiderata:CorrettezzaCompletezza

ChiarezzaMinimalità


Schema concettuale

Desiderata:CorrettezzaCompletezzaChiarezza

Minimalità


Schema concettuale

Desiderata:CorrettezzaCompletezzaChiarezzaMinimalità


Esempio 1: DB Universitario

Obiettivo: disegnare un DB che permetta di gestire tuttele informazioni rilevanti per un’università. In particolareanagrafica studenti, docenti e personale non docente,gestione esami e crediti, gestione stipendi.


Esempio 2: e-commerce

Obiettivo: disegnare un DB che permetta di gestire tuttele informazioni rilevanti per un’azienda che riceve leordinazioni esclusivamente via Internet. Ad esempiowww.amazon.com, www.bn.com.


Esempio 3: trasporti locali

Obiettivo: disegnare un DB che permetta di gestire tuttele informazioni rilevanti per un’azienda che gestisce unsistema di trasporti terrestri da/per aereoporti.Ad esempio dovranno essere memorizzati i mezzi adisposizione, gli autisti e tutti i viaggi effettuati.


Richieste

Necessità degli utenti

Cercare di adattarsi alla situazione preesistentePrincipio della minima sorpresa


Richieste

Necessità degli utentiCercare di adattarsi alla situazione preesistente

Principio della minima sorpresa


Richieste

Necessità degli utentiCercare di adattarsi alla situazione preesistentePrincipio della minima sorpresa


Primi passi

Scegliere il livello di astrazione

Scegliere uno standardSemplificare il più possibilema non troppoPorre le basi per una documentazione chiara eduratura.


Primi passi

Scegliere il livello di astrazioneScegliere uno standard

Semplificare il più possibilema non troppoPorre le basi per una documentazione chiara eduratura.


Primi passi

Scegliere il livello di astrazioneScegliere uno standardSemplificare il più possibile

ma non troppoPorre le basi per una documentazione chiara eduratura.


Primi passi

Scegliere il livello di astrazioneScegliere uno standardSemplificare il più possibilema non troppo

Porre le basi per una documentazione chiara eduratura.


Primi passi

Scegliere il livello di astrazioneScegliere uno standardSemplificare il più possibilema non troppoPorre le basi per una documentazione chiara eduratura.


Principi della progettazione

Semplicità: il disegno deve essere semplice, sial’implementazione che l’interfaccia.

Correttezza: il disegno deve esser corretto in tutti isuoi aspetti. Non sono ammessi errori.Completezza: il disegno deve coprire tutti i casiragionevolmente attesi. La semplicità non puòinfluenzare troppo la completezza.



Semplicità: il disegno deve essere semplice, sial’implementazione che l’interfaccia.Correttezza: il disegno deve esser corretto in tutti isuoi aspetti. Non sono ammessi errori.

Completezza: il disegno deve coprire tutti i casiragionevolmente attesi. La semplicità non puòinfluenzare troppo la completezza.



Semplicità: il disegno deve essere semplice, sial’implementazione che l’interfaccia.Correttezza: il disegno deve esser corretto in tutti isuoi aspetti. Non sono ammessi errori.Completezza: il disegno deve coprire tutti i casiragionevolmente attesi. La semplicità non puòinfluenzare troppo la completezza.



Consistenza: il disegno deve essere consistente. Ildisegno può essere leggermente più complesso omeno completo al fine di evitare incosistenze. Laconsistenza è importante come la correttezza.

[Richard Gabriel]



Se un concetto ha proprietà significative o descriveoggetti con esistenza autonoma, allora deve esserechiaramente distinto

Se possibile descrivere un concetto semplice comeattributo di un altro concettoSe un concetto lega due concetti distinti, si crea unaassociazione.



Se un concetto ha proprietà significative o descriveoggetti con esistenza autonoma, allora deve esserechiaramente distintoSe possibile descrivere un concetto semplice comeattributo di un altro concetto

Se un concetto lega due concetti distinti, si crea unaassociazione.



Se un concetto ha proprietà significative o descriveoggetti con esistenza autonoma, allora deve esserechiaramente distintoSe possibile descrivere un concetto semplice comeattributo di un altro concettoSe un concetto lega due concetti distinti, si crea unaassociazione.


Tecniche di progettazione

Top-down = dal generale al particolare

Bottom-up = dal particolare al generale


Tecniche di progettazione

Top-down = dal generale al particolareBottom-up = dal particolare al generale


Top-down

Notare che un concetto (complesso) è formato dapiù concetti (più semplici) legati fra loro.

Notare che un concetto (complesso) è formato dapiù concetti (più semplici) distinti.


Top-down

Notare che un concetto (complesso) è formato dapiù concetti (più semplici) legati fra loro.Notare che un concetto (complesso) è formato dapiù concetti (più semplici) distinti.


Top-down

Notare che un’associazione è formata da piùassociazioni.

Notare che un’associazione è meglio descritta da unconcetto autonomo.Individuare nuove caratteristiche dei concetti o delleassociazioni.


Top-down

Notare che un’associazione è formata da piùassociazioni.Notare che un’associazione è meglio descritta da unconcetto autonomo.

Individuare nuove caratteristiche dei concetti o delleassociazioni.


Top-down

Notare che un’associazione è formata da piùassociazioni.Notare che un’associazione è meglio descritta da unconcetto autonomo.Individuare nuove caratteristiche dei concetti o delleassociazioni.


Bottom-up

Notare che alcuni oggetti condividono un concetto.

Notare che esiste un’associazione fra alcune classi dioggetti.


Bottom-up

Notare che alcuni oggetti condividono un concetto.Notare che esiste un’associazione fra alcune classi dioggetti.


Bottom-up

Notare che alcune classi di oggetti distinticondividono delle caratteristiche comuni, macontinuano ad averne altre non condivise.

Notare che alcune caratteristiche possono essereraggruppate in un concetto oppure inun’associazione.


Bottom-up

Notare che alcune classi di oggetti distinticondividono delle caratteristiche comuni, macontinuano ad averne altre non condivise.Notare che alcune caratteristiche possono essereraggruppate in un concetto oppure inun’associazione.


Confronto

Top-down: si può iniziare anche se non si conosconotutti i dettagli, ma è necessaria una visioned’insieme.

Bottom-up: può essere fatto anche da più persone.


Confronto

Top-down: si può iniziare anche se non si conosconotutti i dettagli, ma è necessaria una visioned’insieme.Bottom-up: può essere fatto anche da più persone.


Metodologia

Analisi dei requisiti

Individuare i concetti più importanti.Decomporre i concetti sulla base delle specificheraccolte.Aggiungere nuovi concetti.Assicurarsi che le modifiche siano consistenti con loschema.Verificare la qualità del disegno ottenuto.


Metodologia

Analisi dei requisitiIndividuare i concetti più importanti.

Decomporre i concetti sulla base delle specificheraccolte.Aggiungere nuovi concetti.Assicurarsi che le modifiche siano consistenti con loschema.Verificare la qualità del disegno ottenuto.


Metodologia

Analisi dei requisitiIndividuare i concetti più importanti.Decomporre i concetti sulla base delle specificheraccolte.

Aggiungere nuovi concetti.Assicurarsi che le modifiche siano consistenti con loschema.Verificare la qualità del disegno ottenuto.


Metodologia

Analisi dei requisitiIndividuare i concetti più importanti.Decomporre i concetti sulla base delle specificheraccolte.Aggiungere nuovi concetti.

Assicurarsi che le modifiche siano consistenti con loschema.Verificare la qualità del disegno ottenuto.


Metodologia

Analisi dei requisitiIndividuare i concetti più importanti.Decomporre i concetti sulla base delle specificheraccolte.Aggiungere nuovi concetti.Assicurarsi che le modifiche siano consistenti con loschema.

Verificare la qualità del disegno ottenuto.


Metodologia

Analisi dei requisitiIndividuare i concetti più importanti.Decomporre i concetti sulla base delle specificheraccolte.Aggiungere nuovi concetti.Assicurarsi che le modifiche siano consistenti con loschema.Verificare la qualità del disegno ottenuto.


Modello logico

Gerarchico: esiste una gerarchia fra i vari concettida rappresentare.

RelazionaleOrientato agli oggetti: ogni singolo fatto darappresentare è un oggetto, che gode di proprietàspecifiche e sui cui possono agire alcune azioni.


Modello logico

Gerarchico: esiste una gerarchia fra i vari concettida rappresentare.Relazionale

Orientato agli oggetti: ogni singolo fatto darappresentare è un oggetto, che gode di proprietàspecifiche e sui cui possono agire alcune azioni.


Modello logico

Gerarchico: esiste una gerarchia fra i vari concettida rappresentare.RelazionaleOrientato agli oggetti: ogni singolo fatto darappresentare è un oggetto, che gode di proprietàspecifiche e sui cui possono agire alcune azioni.


Progettazione

Progettazione concettuale: modello formale delproblema, indipendente dalla soluzionecomputazionale

Progettazione logica: soluzione computazionaleindipendente dal modello fisico dei dati.Progettazione fisica: schema fisico dei dati.


Progettazione

Progettazione concettuale: modello formale delproblema, indipendente dalla soluzionecomputazionaleProgettazione logica: soluzione computazionaleindipendente dal modello fisico dei dati.

Progettazione fisica: schema fisico dei dati.


Progettazione

Progettazione concettuale: modello formale delproblema, indipendente dalla soluzionecomputazionaleProgettazione logica: soluzione computazionaleindipendente dal modello fisico dei dati.Progettazione fisica: schema fisico dei dati.


Entità-Relazione

È modello concettuale dei dati

Permette il progetto logicoEntità = oggettiRelazioni = associazioni fra oggetti


Entità-Relazione

È modello concettuale dei datiPermette il progetto logico

Entità = oggettiRelazioni = associazioni fra oggetti


Entità-Relazione

È modello concettuale dei datiPermette il progetto logicoEntità = oggetti

Relazioni = associazioni fra oggetti


Entità-Relazione

È modello concettuale dei datiPermette il progetto logicoEntità = oggettiRelazioni = associazioni fra oggetti


Entità

Classi di oggetti

Occorrenza di una entità = singolo oggettoEntità


Entità

Classi di oggettiOccorrenza di una entità = singolo oggetto

Entità


Entità

Classi di oggettiOccorrenza di una entità = singolo oggettoEntità


Relazioni

Associazioni concettuali fra classi di oggetti

Occorrenza di una relazione = tupla contenente unoggetto per ogni entità coinvolta

!!!!!!!!aaaaaaaa!!!!!!!!aaaaaaaa Relazione


Relazioni

Associazioni concettuali fra classi di oggettiOccorrenza di una relazione = tupla contenente unoggetto per ogni entità coinvolta



Relazioni

Associazioni concettuali fra classi di oggettiOccorrenza di una relazione = tupla contenente unoggetto per ogni entità coinvolta



Relazioni

CorsoStudente Esame


Attributi

Componenti elementari di un’entità.

Corso


Attributi

Componenti elementari di un’entità.

Corso


Attibuti composti

Componenti non elementari di un’entità.

CorsoAttributo Composto


Attibuti composti

Componenti non elementari di un’entità.

CorsoAttributo Composto


Generalizzazioni

totale se ogni occorrenza dell’entità generale èoccorrenza di una delle entità particolari.

esclusiva se ogni occorrenza dell’entità generale èoccorrenza di al più una delle entità particolari.


Generalizzazioni

totale se ogni occorrenza dell’entità generale èoccorrenza di una delle entità particolari.esclusiva se ogni occorrenza dell’entità generale èoccorrenza di al più una delle entità particolari.


Generalizzazioni

Particolare 1

Particolare 1

Generale


Esercizio 1: versione 1

Studente

Docente

Corso

sostiene

tiene

Bisogna distinguere il concetto di corso da quello di esame. Si notache docente e studente sono generalizzate da persone.



Studente

Docente Esame

Corso

Persona

Sostiene

registra

tiene

Iniziamo a mettere gli attributi. Ogni corso viene ripetuto negli anni,ma con delle modifiche.



Studente

Docente Esame

Corso

Corso di studio

Occerrenza del corsoAnno

Aula

Ufficio

Orario ricevimento

Codice

Cognome

Nome

Matricola

Orario

Nome

Durata

Data

Voto

Persona

Data di nascita

Nome

Crediti

Iscritto

Sostiene

frequenta

tiene

registra

si riferisce a

Introduciamo il concetto di Dipartimento e Facoltà, oltre a quello diprova finale per l’ottenimento del titolo.



Studente

Docente Esame

Corso

Corso di studio


Aula

Ufficio

Orario ricevimento

Codice

Cognome

Nome

Matricola

Orario

Nome

Durata

Data

Voto

Persona

Data di nascita

Nome

Crediti

Iscritto

Sostiene

frequenta

tiene

registra

si riferisce a

Introduciamo il concetto di Dipartimento e Facoltà, oltre a quello diprova finale per l’ottenimento del titolo.



Studente

Docente Esame

Corso

Tesi

Stage

Corso di studio

Titolo


Aula

VotoResponsabile

Titolo

Ufficio

Orario ricevimento

Codice

Cognome

Nome

Matricola

TitoloDipartimento Facolta’

Nome Nome

Orario

Nome

Durata

Data

Data

Voto

Persona

Data di nascita

Nome

Crediti

afferisce

locata in

organizzaha portato a

ha portato a

afferisce

si riferisce a

si riferisce arelatore

Relatore

correlato

re

Iscritto

Sostiene

frequenta

tiene

registra

po

rta

a

si riferisce a


Chiave

Corso

Non chiave

Chiave


Chiave con più attibuti

CorsoChiave 1

Chiave 2


Chiave esterna

Chiave che coinvolge un’altra entità, collegata tramiteuna relazione.

Anno

crediti

Nome

Orario

AulaOcc. corso

Corso


Cardinalità delle relazioni

Una relazione può coinvolgere un numeroprestabilito di occorrenze di una entità.

Un docente afferisce ad un dipartimento e insegnaalmeno un corso. Un dipartimento è formato daalmeno 15 docenti.



Una relazione può coinvolgere un numeroprestabilito di occorrenze di una entità.Un docente afferisce ad un dipartimento e insegnaalmeno un corso. Un dipartimento è formato daalmeno 15 docenti.



Afferisce DipartimentoDocente(1,1) (15,N)



Relazione uno ad uno (1, 1) (1, 1)

Relazione uno a molti (1, 1) (1,N)

Relazione molti a molti (0,N) (0,N)



Relazione uno ad uno (1, 1) (1, 1)Relazione uno a molti (1, 1) (1,N)




Relazione uno ad uno (1, 1) (1, 1)Relazione uno a molti (1, 1) (1,N)




vendita

Fattura Vendita

LibroCliente


Commenti

Potrebbe essere interessante effettuare delleinterrogazioni che riguardino l’autore (o gli autori)dei libri.

Devono essere tenuti in considerazione anche gliacquisti


Commenti

Potrebbe essere interessante effettuare delleinterrogazioni che riguardino l’autore (o gli autori)dei libri.Devono essere tenuti in considerazione anche gliacquisti



acquisto

vendita

Fornitore

Cliente Autore

Persone

Libro

Fattura Acquisto

Fattura Vendita


Commenti

Determinare gli attributi.

Scegliere i nomi delle relazioni.


Commenti

Determinare gli attributi.Scegliere i nomi delle relazioni.



Casa editrice

Codice

Nome

Cognome

Coidce

Dati

ISBNha scritto

Data

Num. Fattura

acquistato da (1,1)

Q.ta’

Costo unit.

Q.ta’

Costo unit.

acquisto

vendita

Num. Fattura

Data

Consegna

venduto a (1,1)

Fornitore

Cliente Autore

Persone

Libro

Fattura Acquisto

Fattura Vendita



Automezzi Viaggiatori

percorre viaggiaPercorsi


Commenti

Un viaggio inizia o termina in un aereoporto, ed èformato da una sequenza di luoghi di raccolta (orilascio).

Autisti diversi hanno abilitazioni diverse


Commenti

Un viaggio inizia o termina in un aereoporto, ed èformato da una sequenza di luoghi di raccolta (orilascio).Autisti diversi hanno abilitazioni diverse



Viaggiatori

percorre viaggiaTappe

Automezzi

Modello Autista

autorizzato

adiacente


Commenti

Mancano gli attributi.


Relazione

Associazione fra oggetti

Relazione matematicaSiano A, B due insiemi, una relazione binaria èR ⊆ A× B.A, B: domini della relazione.


Relazione

Associazione fra oggettiRelazione matematica

Siano A, B due insiemi, una relazione binaria èR ⊆ A× B.A, B: domini della relazione.


Relazione

Associazione fra oggettiRelazione matematicaSiano A, B due insiemi, una relazione binaria èR ⊆ A× B.

A, B: domini della relazione.


Relazione

Associazione fra oggettiRelazione matematicaSiano A, B due insiemi, una relazione binaria èR ⊆ A× B.A, B: domini della relazione.


Esempio di relazione

A={Bianchi, Verdi, Rossi}

B={8 Settembre, 9 Settembre, 10 Settembre}R={(Bianchi, 8 Settembre), (Bianchi, 9Settembre), (Bianchi, 10 Settembre), (Verdi, 9Settembre), (Rossi, 8 Settembre)}



A={Bianchi, Verdi, Rossi}B={8 Settembre, 9 Settembre, 10 Settembre}

R={(Bianchi, 8 Settembre), (Bianchi, 9Settembre), (Bianchi, 10 Settembre), (Verdi, 9Settembre), (Rossi, 8 Settembre)}



A={Bianchi, Verdi, Rossi}B={8 Settembre, 9 Settembre, 10 Settembre}R={(Bianchi, 8 Settembre), (Bianchi, 9Settembre), (Bianchi, 10 Settembre), (Verdi, 9Settembre), (Rossi, 8 Settembre)}


Tabelle

Tabelle: dati organizzati su righe e colonne.

Bianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreBianchi 10 SettembreVerdi 9 SettembreRossi 8 Settembre


Tabelle

Tabelle: dati organizzati su righe e colonne.Bianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreBianchi 10 SettembreVerdi 9 SettembreRossi 8 Settembre


Tabella

Una tabella è una relazione se non ci sono righeripetute.

Una riga viene detta tuplaUna colonna viene detta attributo.I nomi degli attributi individuano lo schema dellarelazione.


Tabella

Una tabella è una relazione se non ci sono righeripetute.Una riga viene detta tupla

Una colonna viene detta attributo.I nomi degli attributi individuano lo schema dellarelazione.


Tabella

Una tabella è una relazione se non ci sono righeripetute.Una riga viene detta tuplaUna colonna viene detta attributo.

I nomi degli attributi individuano lo schema dellarelazione.


Tabella

Una tabella è una relazione se non ci sono righeripetute.Una riga viene detta tuplaUna colonna viene detta attributo.I nomi degli attributi individuano lo schema dellarelazione.


Tabelle

Persona Data AppuntamentoBianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreBianchi 10 SettembreVerdi 9 SettembreRossi 8 Settembre


Modello relazionale

Schema di relazione = nome della relazione + nomidi attributi

Schema di DB = schemi di relazioni distinteIstanza di relazione = insieme di tuple conformi alloschemaIstanza di DB = insieme di istanze di relazioniconformi allo schema di DB


Modello relazionale

Schema di relazione = nome della relazione + nomidi attributiSchema di DB = schemi di relazioni distinte

Istanza di relazione = insieme di tuple conformi alloschemaIstanza di DB = insieme di istanze di relazioniconformi allo schema di DB


Modello relazionale

Schema di relazione = nome della relazione + nomidi attributiSchema di DB = schemi di relazioni distinteIstanza di relazione = insieme di tuple conformi alloschema

Istanza di DB = insieme di istanze di relazioniconformi allo schema di DB


Modello relazionale

Schema di relazione = nome della relazione + nomidi attributiSchema di DB = schemi di relazioni distinteIstanza di relazione = insieme di tuple conformi alloschemaIstanza di DB = insieme di istanze di relazioniconformi allo schema di DB


Schema flessibile

Il modello relazionale consente solo schemi fissati apriori.

Talvolta sarebbe preferibile uno schema più flessibile.Valori nulli o mancanti NULL


Schema flessibile

Il modello relazionale consente solo schemi fissati apriori.Talvolta sarebbe preferibile uno schema più flessibile.

Valori nulli o mancanti NULL


Schema flessibile

Il modello relazionale consente solo schemi fissati apriori.Talvolta sarebbe preferibile uno schema più flessibile.Valori nulli o mancanti NULL


Chiavi

Chiave = insieme di attributi che permettono diidentificare univocamente le tuple della relazione.

Motivazione: indicizzazione delle tabelleChiave banale: l’insieme di tutti gli attributi.


Chiavi

Chiave = insieme di attributi che permettono diidentificare univocamente le tuple della relazione.Motivazione: indicizzazione delle tabelle

Chiave banale: l’insieme di tutti gli attributi.


Chiavi

Chiave = insieme di attributi che permettono diidentificare univocamente le tuple della relazione.Motivazione: indicizzazione delle tabelleChiave banale: l’insieme di tutti gli attributi.


Chiave - Superchiave

Superchiave (o chiave candidata) = insieme K diattributi tale che ∀t1, t2, t1[K ] = t2[K ]⇒ t1 = t2.

Chiave = insieme K di attributi tale che:K è superchiave.Ogni insieme K1 ⊂ K non è superchiave.



Superchiave (o chiave candidata) = insieme K diattributi tale che ∀t1, t2, t1[K ] = t2[K ]⇒ t1 = t2.Chiave = insieme K di attributi tale che:

K è superchiave.Ogni insieme K1 ⊂ K non è superchiave.



Superchiave (o chiave candidata) = insieme K diattributi tale che ∀t1, t2, t1[K ] = t2[K ]⇒ t1 = t2.Chiave = insieme K di attributi tale che:K è superchiave.

Ogni insieme K1 ⊂ K non è superchiave.



Superchiave (o chiave candidata) = insieme K diattributi tale che ∀t1, t2, t1[K ] = t2[K ]⇒ t1 = t2.Chiave = insieme K di attributi tale che:K è superchiave.Ogni insieme K1 ⊂ K non è superchiave.


Chiavi

Ogni tabella deve avere una chiave.

Definire una chiave per ogni tabella è parte deldisegno di un DB.Tale chiave viene detta primaria e non sono ammessivalori nulli.


Chiavi

Ogni tabella deve avere una chiave.Definire una chiave per ogni tabella è parte deldisegno di un DB.

Tale chiave viene detta primaria e non sono ammessivalori nulli.


Chiavi

Ogni tabella deve avere una chiave.Definire una chiave per ogni tabella è parte deldisegno di un DB.Tale chiave viene detta primaria e non sono ammessivalori nulli.


Vincoli

intrarelazionali: riguardano una sola relazione.

Su un singolo valore.Su una singola tupla.Interessano l’intera relazione (es. esistenza di unachiave primaria).


Vincoli

intrarelazionali: riguardano una sola relazione.Su un singolo valore.

Su una singola tupla.Interessano l’intera relazione (es. esistenza di unachiave primaria).


Vincoli

intrarelazionali: riguardano una sola relazione.Su un singolo valore.Su una singola tupla.

Interessano l’intera relazione (es. esistenza di unachiave primaria).


Vincoli

intrarelazionali: riguardano una sola relazione.Su un singolo valore.Su una singola tupla.Interessano l’intera relazione (es. esistenza di unachiave primaria).


Vincoli

interrelazionali: coinvolgono più relazioni.

Vincoli di integrità: riguardano due relazioni R1, R2,ed un insieme X di attributi di R1. Tale vincolo èsoddisfatto se ∀t1[X ] ∈ R1, ∃t2 ∈ R2, t.c.t1[X ] = t2[K ] con K chiave di R2.


Vincoli

interrelazionali: coinvolgono più relazioni.Vincoli di integrità: riguardano due relazioni R1, R2,ed un insieme X di attributi di R1. Tale vincolo èsoddisfatto se ∀t1[X ] ∈ R1, ∃t2 ∈ R2, t.c.t1[X ] = t2[K ] con K chiave di R2.


Esempio di Vincolo

StudenteMatricola Anagrafica

EsameCorso Data Voto Matr. Studente Docente

Esame=R1, Studente=R2,Matr. Studente=X , Matricola=K .


Normalizzazione

Il disegno di un database non è unico

Ma alcuni disegni sono meglio di altri


Normalizzazione

Il disegno di un database non è unicoMa alcuni disegni sono meglio di altri


Ridondanza

Corso Data Voto Matr Docente2 22.06.2000 27 2 41 20.06.2000 24 2 22 23.06.2000 30 3 4Dipendenza funzionale fra Corso e Docente


Problemi

Più tuple devono essere aggiornate per cambiareuna informazione.

Maggiore rischio di fallimento della transizione.Alcune operazioni non sono possibili singolarmente


Problemi

Più tuple devono essere aggiornate per cambiareuna informazione.Maggiore rischio di fallimento della transizione.

Alcune operazioni non sono possibili singolarmente


Problemi

Più tuple devono essere aggiornate per cambiareuna informazione.Maggiore rischio di fallimento della transizione.Alcune operazioni non sono possibili singolarmente


Dipendenza funzionale

Sia R una relazione, e siano X ,Y due sottoinsiemidegli attributi di R , con X ∩ Y = ∅ e X ,Y 6= ∅,

X → Yse t1(X ) = t2(X )⇒ t1(Y ) = t2(Y ).



Sia R una relazione, e siano X ,Y due sottoinsiemidegli attributi di R , con X ∩ Y = ∅ e X ,Y 6= ∅,X → Y

se t1(X ) = t2(X )⇒ t1(Y ) = t2(Y ).



Sia R una relazione, e siano X ,Y due sottoinsiemidegli attributi di R , con X ∩ Y = ∅ e X ,Y 6= ∅,X → Yse t1(X ) = t2(X )⇒ t1(Y ) = t2(Y ).


Proprietà

Sia R una relazione, K una chiave di R e Y unsottoinsieme degli attributi di R con Y ∩ K = ∅,Y 6= ∅, allora

K → Y


Proprietà

Sia R una relazione, K una chiave di R e Y unsottoinsieme degli attributi di R con Y ∩ K = ∅,Y 6= ∅, alloraK → Y


Forme normali

Sia R una relazione e siano Xi → Yi le suedipendenze funzionali con Xi ∩ Yi = ∅

R è in forma normale di Boyce e Codd se ogni Xi èsuperchiave di R .


Forme normali

Sia R una relazione e siano Xi → Yi le suedipendenze funzionali con Xi ∩ Yi = ∅R è in forma normale di Boyce e Codd se ogni Xi èsuperchiave di R .


Normalizzazione

È il processo con cui si ottiene un databaseequivalente, ma dove tutte le relazioni sono in formanormale.

Idea: ogni dipendenza funzionale suggerisce unanuova relazione.Realizzazione: spezzare una relazione in piùrelazioni, in modo da garantire che per ognidipendenza funzionale Xi → Yi , Xi sia superchiave.


Normalizzazione

È il processo con cui si ottiene un databaseequivalente, ma dove tutte le relazioni sono in formanormale.Idea: ogni dipendenza funzionale suggerisce unanuova relazione.

Realizzazione: spezzare una relazione in piùrelazioni, in modo da garantire che per ognidipendenza funzionale Xi → Yi , Xi sia superchiave.


Normalizzazione

È il processo con cui si ottiene un databaseequivalente, ma dove tutte le relazioni sono in formanormale.Idea: ogni dipendenza funzionale suggerisce unanuova relazione.Realizzazione: spezzare una relazione in piùrelazioni, in modo da garantire che per ognidipendenza funzionale Xi → Yi , Xi sia superchiave.


Decomposizione senza perdita

Supponendo di decomporre R in R1 e R2

Inoltre X , X1, X2 sono i rispettivi insiemi di nomidegli attributi delle relazioni.Sia A = X1 ∩ X2, allora la decomposizione è senzaperdita seR = R1(A) on R2(A).




Inoltre X , X1, X2 sono i rispettivi insiemi di nomidegli attributi delle relazioni.

Sia A = X1 ∩ X2, allora la decomposizione è senzaperdita seR = R1(A) on R2(A).




Inoltre X , X1, X2 sono i rispettivi insiemi di nomidegli attributi delle relazioni.Sia A = X1 ∩ X2, allora la decomposizione è senzaperdita se

R = R1(A) on R2(A).




Inoltre X , X1, X2 sono i rispettivi insiemi di nomidegli attributi delle relazioni.Sia A = X1 ∩ X2, allora la decomposizione è senzaperdita seR = R1(A) on R2(A).


Conservazione delle dipendenze

Per ogni dipendenza funzionale X → Y

deve esistere una relazione che contenga (comeschema) X ∪ Y


Conservazione delle dipendenze

Per ogni dipendenza funzionale X → Ydeve esistere una relazione che contenga (comeschema) X ∪ Y


Decomposizione Impossibile

Sia R una relazione e sia X → Y .

Se lo schema di R è X ∪ Y allora R non èdecomponibile senza perdita e mantenendo ledipendenze.


Decomposizione Impossibile

Sia R una relazione e sia X → Y .Se lo schema di R è X ∪ Y allora R non èdecomponibile senza perdita e mantenendo ledipendenze.


Forme normali

Sia R una relazione e siano Xi → Yi le suedipendenze funzionali con Xi ∩ Yi = ∅

R è in terza forma normale se, per ogni iXi è superchiave di R oppure ogni attributo di Yi ècontenuto in una chiave di R .È sempre possibile decomporre un insieme direlazioni in terza forma normale.


Forme normali

Sia R una relazione e siano Xi → Yi le suedipendenze funzionali con Xi ∩ Yi = ∅R è in terza forma normale se, per ogni i

Xi è superchiave di R oppure ogni attributo di Yi ècontenuto in una chiave di R .È sempre possibile decomporre un insieme direlazioni in terza forma normale.


Forme normali

Sia R una relazione e siano Xi → Yi le suedipendenze funzionali con Xi ∩ Yi = ∅R è in terza forma normale se, per ogni iXi è superchiave di R oppure ogni attributo di Yi ècontenuto in una chiave di R .

È sempre possibile decomporre un insieme direlazioni in terza forma normale.


Forme normali

Sia R una relazione e siano Xi → Yi le suedipendenze funzionali con Xi ∩ Yi = ∅R è in terza forma normale se, per ogni iXi è superchiave di R oppure ogni attributo di Yi ècontenuto in una chiave di R .È sempre possibile decomporre un insieme direlazioni in terza forma normale.


Algebra relazionale

Linguaggio imperativo (procedurale) diinterrogazioni

Argomenti delle operazioni: relazioniRisultati delle operazioni: relazioniComposizione delle interrogazioni


Algebra relazionale

Linguaggio imperativo (procedurale) diinterrogazioniArgomenti delle operazioni: relazioni

Risultati delle operazioni: relazioniComposizione delle interrogazioni


Algebra relazionale

Linguaggio imperativo (procedurale) diinterrogazioniArgomenti delle operazioni: relazioniRisultati delle operazioni: relazioni

Composizione delle interrogazioni


Algebra relazionale

Linguaggio imperativo (procedurale) diinterrogazioniArgomenti delle operazioni: relazioniRisultati delle operazioni: relazioniComposizione delle interrogazioni


Proiezione

Permette di isolare degli attributi di una relazione

Permette di isolare delle colonne di una tabella.Sintassi: πA(R), ProA(R)


Proiezione

Permette di isolare degli attributi di una relazionePermette di isolare delle colonne di una tabella.

Sintassi: πA(R), ProA(R)


Proiezione

Permette di isolare degli attributi di una relazionePermette di isolare delle colonne di una tabella.Sintassi: πA(R), ProA(R)


Proiezione

Persona Data AppuntamentoBianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreBianchi 10 SettembreVerdi 9 SettembreRossi 8 Settembre

πPersona(R)


Proiezione

Persona Data AppuntamentoBianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreBianchi 10 SettembreVerdi 9 SettembreRossi 8 SettembreπPersona(R)


Selezione

Permette di isolare delle tuple di una relazione

Permette di isolare delle righe di una tabella.Sintassi: σA=valore(R), SelA=valore(R)

dove A è un attributo di R (a livello di schema) evalore è uno dei possibili valori di A.


Selezione

Permette di isolare delle tuple di una relazionePermette di isolare delle righe di una tabella.

Sintassi: σA=valore(R), SelA=valore(R)



Selezione

Permette di isolare delle tuple di una relazionePermette di isolare delle righe di una tabella.Sintassi: σA=valore(R), SelA=valore(R)



Selezione

Permette di isolare delle tuple di una relazionePermette di isolare delle righe di una tabella.Sintassi: σA=valore(R), SelA=valore(R)



Selezione

Persona Data AppuntamentoBianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreBianchi 10 SettembreVerdi 9 SettembreRossi 8 SettembreσPersona=Rossi(R)


Selezione

Persona Data AppuntamentoBianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreBianchi 10 SettembreVerdi 9 SettembreRossi 8 SettembreσPersona=Rossi(R)


Operazioni insiemistiche

unione di due insiemi

intersezione di due insiemidifferenza di due insiemi



unione di due insiemiintersezione di due insiemi

differenza di due insiemi



unione di due insiemiintersezione di due insiemidifferenza di due insiemi


Unione

Permette di fondere due relazioni conformi

Due relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’unione (insiemistica) delle tuple degliargomentiSintassi R1 ∪ R2


Unione

Permette di fondere due relazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schema

Il risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’unione (insiemistica) delle tuple degliargomentiSintassi R1 ∪ R2


Unione

Permette di fondere due relazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’unione (insiemistica) delle tuple degliargomenti

Sintassi R1 ∪ R2


Unione

Permette di fondere due relazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’unione (insiemistica) delle tuple degliargomentiSintassi R1 ∪ R2


Unione

R1Persona Data AppuntamentoBianchi 8 SettembreBianchi 9 Settembre

R2Persona Data AppuntamentoBianchi 9 SettembreVerdi 9 Settembre


Unione

R1 ∪ R2Persona Data AppuntamentoBianchi 8 SettembreBianchi 9 SettembreVerdi 9 Settembre


Intersezione

Permette di estrarre l’informazione comune a duerelazioni conformi

Due relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’intersezione (insiemistica) delle tupledegli argomentiSintassi R1 ∩ R2


Intersezione

Permette di estrarre l’informazione comune a duerelazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schema

Il risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’intersezione (insiemistica) delle tupledegli argomentiSintassi R1 ∩ R2


Intersezione

Permette di estrarre l’informazione comune a duerelazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’intersezione (insiemistica) delle tupledegli argomenti

Sintassi R1 ∩ R2


Intersezione

Permette di estrarre l’informazione comune a duerelazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple l’intersezione (insiemistica) delle tupledegli argomentiSintassi R1 ∩ R2


Intersezione




Intersezione

R1 ∩ R2Persona Data AppuntamentoBianchi 9 Settembre


Differenza

Permette di estrarre l’informazione unicamentepresente nella prima di due relazioni conformi

Due relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple la differenza (insiemistica) delle tupledegli argomenti


Differenza

Permette di estrarre l’informazione unicamentepresente nella prima di due relazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schema

Il risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple la differenza (insiemistica) delle tupledegli argomenti


Differenza

Permette di estrarre l’informazione unicamentepresente nella prima di due relazioni conformiDue relazioni sono conformi se hanno stesso schemaIl risultato ha stesso schema degli argomenti, ecome tuple la differenza (insiemistica) delle tupledegli argomenti


Differenza

Sintassi R1 − R2

La differenza non è commutativa.


Differenza

Sintassi R1 − R2

La differenza non è commutativa.


Differenza




Differenza

R1 − R2Persona Data AppuntamentoBianchi 8 Settembre


Ridenominazione

Permette di cambiare un nome di attributo.

Sintassi ρA2→A1(R), RidenomA2→A1(R).


Ridenominazione

Permette di cambiare un nome di attributo.Sintassi ρA2→A1(R), RidenomA2→A1(R).


Join

Permette di esaminare due tabelle, sfruttandoinformazioni ivi contenute ed eventuali vincoli diintegrità.

Operatore più importante (e computazionalmentecostoso) per la descrizione di interrogazioni.


Join

Permette di esaminare due tabelle, sfruttandoinformazioni ivi contenute ed eventuali vincoli diintegrità.Operatore più importante (e computazionalmentecostoso) per la descrizione di interrogazioni.


Join

Join interno o naturale on (attributi con stessonome)

Join esterno: sinistro, destro, bilateraleEqui Join interno o naturale on (attributi scelti)


Join

Join interno o naturale on (attributi con stessonome)Join esterno: sinistro, destro, bilaterale

Equi Join interno o naturale on (attributi scelti)


Join

Join interno o naturale on (attributi con stessonome)Join esterno: sinistro, destro, bilateraleEqui Join interno o naturale on (attributi scelti)


Join

Date due relazioni R1,R2 ed un attributo A1,A2 perogni relazione, si ottiene una nuova relazioneottenuta fondendo R1 e R2 dove A1 e A2 hannostesso valore.

Sintassi R1(A1) on R2(A2)

R1(A1) on R2(A2) ={t1t2 : t1 ∈ R1, t2 ∈ R2, t1(A1) = t2(A2)}


Join

Date due relazioni R1,R2 ed un attributo A1,A2 perogni relazione, si ottiene una nuova relazioneottenuta fondendo R1 e R2 dove A1 e A2 hannostesso valore.Sintassi R1(A1) on R2(A2)



Join

Date due relazioni R1,R2 ed un attributo A1,A2 perogni relazione, si ottiene una nuova relazioneottenuta fondendo R1 e R2 dove A1 e A2 hannostesso valore.Sintassi R1(A1) on R2(A2)



Join

Schema di R1(A1) on R2(A2)

Schema di R1 ∪ Schema di R2 - {A1,A2} ∪ {A}


Join

Schema di R1(A1) on R2(A2)

Schema di R1 ∪ Schema di R2 - {A1,A2} ∪ {A}


Join

R1Matricola Anagrafica1 Rossi Mario2 Verdi Giovanni3 Bianchi Annalisa

R2Corso Data Voto Matr Docente2 22.06.2000 27 2 41 20.06.2000 24 2 22 23.06.2000 30 3 4


Join

R1(Matricola)on R2(Matr)M Anagrafica Corso Data Voto Docente2 Verdi Giovanni 2 22.06.2000 27 42 Verdi Giovanni 1 20.06.2000 24 23 Bianchi Annalisa 2 23.06.2000 30 4


Join Esterno

R1 onR R2

R1 onL R2

R1 onF R2

Simile al join naturale, ma vengono tenute tutte letuple di una relazione (o di entrambe).


Join Esterno

R1 onR R2

R1 onL R2

R1 onF R2



Join Esterno

R1 onR R2

R1 onL R2

R1 onF R2



Join Esterno

R1 onR R2

R1 onL R2

R1 onF R2



Join

Join esterno sinistro: si tengono tutte le tuple di R1.

Join esterno destro: si tengono tutte le tuple di R2.Join esterno completo: si tengono tutte le tuple diR1 e R2.


Join

Join esterno sinistro: si tengono tutte le tuple di R1.Join esterno destro: si tengono tutte le tuple di R2.

Join esterno completo: si tengono tutte le tuple diR1 e R2.


Join

Join esterno sinistro: si tengono tutte le tuple di R1.Join esterno destro: si tengono tutte le tuple di R2.Join esterno completo: si tengono tutte le tuple diR1 e R2.


Join Esterno Sinistro

R1(Matricola)on R2(Matr)M Anagrafica Corso Data Voto Docente1 Rossi Mario NULL NULL NULL NULL2 Verdi Giovanni 2 22.06.2000 27 42 Verdi Giovanni 1 20.06.2000 24 23 Bianchi Annalisa 2 23.06.2000 30 4


Join

è commutativa

è associativa


Join

è commutativaè associativa


Interrogazione

Formula del calcolo relazionale

Espressione dell’algebra relazionale.


Interrogazione

Formula del calcolo relazionaleEspressione dell’algebra relazionale.


Passaggio alle relazioni

Entità = Tabella con stessi attributi

Relazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolte



Entità = Tabella con stessi attributiRelazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolte


Esempio

CorsoStudente Esame

matricola

cognome

nome

datavoto codice

nome

STUDENTE (Matricola, Nome, Cognome)CORSO (Codice, Nome)ESAME (Studente, Corso, Data, Voto)


Raffinamento schemi

Rimozione delle ridondanze

Riclassificazione dei concetti (unire o dividereentità/relazioni)Scelta chiave primaria


Raffinamento schemi

Rimozione delle ridondanzeRiclassificazione dei concetti (unire o dividereentità/relazioni)

Scelta chiave primaria


Raffinamento schemi

Rimozione delle ridondanzeRiclassificazione dei concetti (unire o dividereentità/relazioni)Scelta chiave primaria


Riclassificazione

Unire delle entità (legate da generalizzazione)

Trasformare generalizzazione in relazioneEliminazione attributi multivalore


Riclassificazione

Unire delle entità (legate da generalizzazione)Trasformare generalizzazione in relazione

Eliminazione attributi multivalore


Riclassificazione

Unire delle entità (legate da generalizzazione)Trasformare generalizzazione in relazioneEliminazione attributi multivalore


Scelta delle chiavi

Attributi che non ammettono valori nulli

Un attributo che si presume venga utilizzatofrequentemente.


Scelta delle chiavi

Attributi che non ammettono valori nulliUn attributo che si presume venga utilizzatofrequentemente.


Progettazione logica

Schema ER

Schema ER raffinatoRelazioni



Schema ERSchema ER raffinato

Relazioni



Schema ERSchema ER raffinatoRelazioni



Entità = Tabella con stessi attributi

Relazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolteRidenominazione per evitare ambiguitàRelazione uno a molti = unica tabella con la primaentitàRelazione uno a uno = come uno a molti, ma puòessere unita sia alla prima che alla seconda entità.



Entità = Tabella con stessi attributiRelazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolte

Ridenominazione per evitare ambiguitàRelazione uno a molti = unica tabella con la primaentitàRelazione uno a uno = come uno a molti, ma puòessere unita sia alla prima che alla seconda entità.



Entità = Tabella con stessi attributiRelazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolteRidenominazione per evitare ambiguità

Relazione uno a molti = unica tabella con la primaentitàRelazione uno a uno = come uno a molti, ma puòessere unita sia alla prima che alla seconda entità.



Entità = Tabella con stessi attributiRelazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolteRidenominazione per evitare ambiguitàRelazione uno a molti = unica tabella con la primaentità

Relazione uno a uno = come uno a molti, ma puòessere unita sia alla prima che alla seconda entità.



Entità = Tabella con stessi attributiRelazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolteRidenominazione per evitare ambiguitàRelazione uno a molti = unica tabella con la primaentitàRelazione uno a uno = come uno a molti, ma puòessere unita sia alla prima che alla seconda entità.


SQL

Linguaggio di definizione dei dati (DDL): operazionisu schemi

Linguaggio di manipolazione dati (DML): operazionisu istanze, interrogazioni


SQL

Linguaggio di definizione dei dati (DDL): operazionisu schemiLinguaggio di manipolazione dati (DML): operazionisu istanze, interrogazioni


SQL

Linguaggio procedurale (o imperativo)

Vari standard, SQL-89, SQL-92, SQL-99


SQL

Linguaggio procedurale (o imperativo)Vari standard, SQL-89, SQL-92, SQL-99


Domini elementari

Carattere:character [varying] (lunghezza)

Bit (0/1):bit [varying] (lunghezza)Numeri: numeric, decimal, integer, float


Domini elementari

Carattere:character [varying] (lunghezza)Bit (0/1):bit [varying] (lunghezza)

Numeri: numeric, decimal, integer, float


Domini elementari

Carattere:character [varying] (lunghezza)Bit (0/1):bit [varying] (lunghezza)Numeri: numeric, decimal, integer, float


Domini elementari

Tempo: date, time

Dati arbitrari: blob, clobVero/Falso: boolean


Domini elementari

Tempo: date, timeDati arbitrari: blob, clob

Vero/Falso: boolean


Domini elementari

Tempo: date, timeDati arbitrari: blob, clobVero/Falso: boolean


Definizione schema

Schema: create schema

Tabella: create tableDominio: create domain


Definizione schema

Schema: create schemaTabella: create table

Dominio: create domain


Definizione schema

Schema: create schemaTabella: create tableDominio: create domain


Creazione tabella

create table persona (ID integer primary key,nome char(20),cognome char(40)

)


Vincoli intrarelazionali

variabile not null,

variabile unique,unique (variabile1,variabile2)primary key ⇒ not null, unique



variabile not null,variabile unique,

unique (variabile1,variabile2)primary key ⇒ not null, unique



variabile not null,variabile unique,unique (variabile1,variabile2)

primary key ⇒ not null, unique



variabile not null,variabile unique,unique (variabile1,variabile2)primary key ⇒ not null, unique


Creazione tabella: default

create table persona (ID integer primary key,nome char(20),secondonome char(20) default null,cognome char(40)

)


Creazione tabella: not null

create table persona (ID integer primary key,nome char(20),secondonome char(20) default null,cognome char(40) not null

)


Vincoli integrità

Se non è NULL allora lo stesso valore deve apparirein attributi unique di un’altra tabella.

Un attributo: referencesPiù attributi: foreign key


Vincoli integrità

Se non è NULL allora lo stesso valore deve apparirein attributi unique di un’altra tabella.Un attributo: references

Più attributi: foreign key


Vincoli integrità

Se non è NULL allora lo stesso valore deve apparirein attributi unique di un’altra tabella.Un attributo: referencesPiù attributi: foreign key


Vincoli integrità

on update

on deletecascade, set null, set default, no actionvariabile references var2 on deletecascade


Vincoli integrità

on updateon delete

cascade, set null, set default, no actionvariabile references var2 on deletecascade


Vincoli integrità

on updateon deletecascade, set null, set default, no action

variabile references var2 on deletecascade


Vincoli integrità

on updateon deletecascade, set null, set default, no actionvariabile references var2 on deletecascade


Esercizio

Creare le tabelle che seguono, scegliendoopportunamente i domini ed i vincoli:

Esame: ID corso, ID studente, ID docente, voto,data

Corsi: ID corso, nome corso


Esercizio

Creare le tabelle che seguono, scegliendoopportunamente i domini ed i vincoli:

Esame: ID corso, ID studente, ID docente, voto,dataCorsi: ID corso, nome corso


Soluzione

create table corsi (ID integer primary key,nome varchar(100) not null

)


Soluzione

create table esame (ID_corso integer not null references corsi(ID),ID_studente integer not null

references studente(ID),ID_docente integer not null

references docente(ID),voto integer not null,data date not null,primary key (ID_corso,ID_studente)

)



create table esame (ID_corso integer not null references corsi(ID),ID_studente integer not null

references studente(ID),ID_docente integer not null

references docente(ID),voto integer not null,data date not null,primary key (ID_corso,ID_studente),check (voto >=18 AND voto<=30)

)


Inserimento dati

INSERT INTO tabella (lista campi)VALUES (lista valori)

INSERT INTO corsi (ID, nome)VALUES (1, ’Inf. Gen.’)


Aggiornamento dati

Modifica: update

Aggiunta: insert intoRimozione: delete from


Aggiornamento dati

Modifica: updateAggiunta: insert into

Rimozione: delete from


Aggiornamento dati

Modifica: updateAggiunta: insert intoRimozione: delete from


Aggiornamento schemi

Modifica: alter domain, alter table

Aggiunta: add columnRimozione: drop column, drop table



Modifica: alter domain, alter tableAggiunta: add column

Rimozione: drop column, drop table



Modifica: alter domain, alter tableAggiunta: add columnRimozione: drop column, drop table


Inserimento dati

ALTER TABLE corsi ADD COLUMN anno integer not null

ALTER TABLE corsi ALTER COLUMN anno integerSET DEFAULT 2000

ALTER TABLE corsi RENAME COLUMN anno annoaccademico


Indice

CREATE INDEX "nome_indice" ON "tabella(campo)"

CREATE INDEX "anagrafica_indice" ON"persone(cognome, nome)"


Interrogazioni in SQL

La definizione dello schema e dei dati è stataimperativa.

La definizione delle interrogazioni è dichiarativa.


Interrogazioni in SQL

La definizione dello schema e dei dati è stataimperativa.La definizione delle interrogazioni è dichiarativa.


Interrogazioni in SQL: 1 tabella

select attributifrom tabellawhere condizione


Interrogazioni: esempi

create table esami (matricola integer,nome varchar(20),cognome varchar(20),corso varchar(20),voto integer,data date not null,primary key (corso,matricola,data)

)

Il voto è NULL se l’esame è stato fallito.



Tutte le tuple (e tutti i campi) della tabella:

SELECT *FROM esami



Tutte le tuple, ma solo nome e cognome, della tabella:

SELECT nome, cognomeFROM esami

Sono possibili righe ripetute




SELECT DISTINCT nome, cognomeFROM esami



Tutte le tuple, ma solo nome e cognome e voto su 110:

SELECT nome, cognome, voto*11/3 AS voto110FROM esami




SELECT DISTINCT nome, cognomeFROM esami



Nome e cognome di chi ha sostenuto Inf. Gen.

SELECT nome, cognomeFROM esamiWHERE corso = ’Inf. Gen.’



Quanti hanno sostenuto Inf. Gen.

SELECT COUNT(*)FROM esamiWHERE corso = ’Inf. Gen.’

Altre funzioni sono: MIN, MAX, SUM, AVG



Nome e cognome di chi ha preso almeno 27 in Inf. Gen.

SELECT nome, cognomeFROM esamiWHERE corso=’Inf. Gen.’ AND voto>=27



Nome e cognome di chi ha fallito almeno una volta Inf.Gen.

SELECT nome, cognomeFROM esamiWHERE corso=’Inf. Gen.’ AND

voto IS NULL


Viste

Una vista è una tabella virtuale.

CREATE VIEWvista_esami(nome, cognome) ASSELECT nome, cognomeFROM esamiWHERE corso = ’Inf. Gen.’

AND voto>=27


Interrogazioni: 2 tabelle

create table studenti (matricola integer primary key,nome varchar(20),cognome varchar(20)

)

create table esami (ID_studente integer references studenti(matricola),corso varchar(20),voto integer,data date not null,primary key (corso,matricola,data)

)


Interrogazione su 2 tabelle

Nome e cognome di chi ha sostenuto Inf. Gen.

SELECT nome, cognomeFROM studenti JOIN esamiON studenti.matricola=esami.ID_studenteWHERE corso = ’Inf. Gen.’


Interrogazione su 2 tabelle

Situazione di ogni studente per quanto riguarda Inf. Gen.

SELECT nome, cognomeFROM studenti LEFT JOIN esamiON studenti.matricola=esami.ID_studenteWHERE corso = ’Inf. Gen.’


Tipi Join

Interno: JOIN

Esterno sinistro: LEFT JOINEsterno destro: RIGHT JOINEsterno completo: FULL JOIN


Tipi Join

Interno: JOINEsterno sinistro: LEFT JOIN

Esterno destro: RIGHT JOINEsterno completo: FULL JOIN


Tipi Join

Interno: JOINEsterno sinistro: LEFT JOINEsterno destro: RIGHT JOIN

Esterno completo: FULL JOIN


Tipi Join

Interno: JOINEsterno sinistro: LEFT JOINEsterno destro: RIGHT JOINEsterno completo: FULL JOIN


Opzioni aggiuntive query

GROUP BY permette di raggruppare rispetto ad uninsieme di attributi

HAVING simile a clausola WHERE


Opzioni aggiuntive query

GROUP BY permette di raggruppare rispetto ad uninsieme di attributiHAVING simile a clausola WHERE


Esempio

Quanti esami ha sostenuto ogni studente?

SELECT matricola, nome, cognome, count(*)FROM studenti JOIN esamiON studenti.matricola=esami.ID_studenteGROUP BY matricola


Esempio

Chi ha superato almeno 10 esami?

SELECT matricola, nome, cognomeFROM studenti JOIN esamiON studenti.matricola=esami.ID_studenteWHERE voto IS NOT NULLGROUP BY matricolaHAVING count(*)>=10


Subselect

La clausola where contiene una o più condizioni.

Un membro della condizione può contenere unaSELECTCostrutti ANY, NOT IN, EXISTS


Subselect

La clausola where contiene una o più condizioni.Un membro della condizione può contenere unaSELECT

Costrutti ANY, NOT IN, EXISTS


Subselect

La clausola where contiene una o più condizioni.Un membro della condizione può contenere unaSELECTCostrutti ANY, NOT IN, EXISTS


Subselect: any

Mostrare ogni esame sostenuto da chi si chiama Rossi

SELECT ID_studente, voto, corsoFROM studenti, esamiWHERE ID_studente = ANY

(SELECT studenti.matricolaFROM studentiWHERE cognome=’Rossi’)


Subselect: all

Chi ha ottenuto il voto massimo in Inf. Gen.?

SELECT nome, cognomeFROM studenti JOIN esami ON

esami.ID_studente = studenti.matricolaHAVING esami.voto >= ALL

(SELECT max (voto)FROM esamiWHERE corso=’Inf.Gen.’)


Subselect: not in

Chi ha superato Inf. Gen., ma non Matematica I?

SELECT nome, cognomeFROM studenti JOIN esami ON

esami.ID_studente = studenti.matricolaWHERE corso=’Matematica I’ AND voto

IS NOT NULL AND esami.ID_studente NOT IN(SELECT ID_studenteFROM esamiWHERE corso=’Matematica I’ AND voto IS NOT NULL)


Alias

FROM Tabella T1, Tabella T2T1, T2 sono due copie distinte di Tabella


Select con variabili

Chi ha superato Inf. Gen., ma non Matematica I?

SELECT nome, cognomeFROM studenti S JOIN esami E ON

E.ID_studente = S.matricolaWHERE corso=’Matematica I’ AND voto

IS NOT NULL AND E.ID_studente NOT IN(SELECT ID_studenteFROM esamiWHERE corso=’Matematica I’ AND voto IS NOT NULL)


EsercizioChi è l’autore più venduto dello scorso mese diNovembre?

CREATE VIEWvista_autori (id_persona,nome,cognome, copie) AS

SELECT DISTINCT id_persona,nome,cognome, sum(numero)

FROM autore, ha_scritto, libro, vendite, fatture_venditeWHERE autore.id_persona=ha_scritto.autore AND

ha_scritto.libro = libro.ISBN ANDlibro.ISBN=vendita.libro ANDvendita.fattura=fattura.numero ANDfattura.data>=’ 01/11/2001’ AND

fattura.data<=’ 30/11/2001’


Esercizio

Chi è l’autore più venduto dello scorso mese diNovembre?

SELECT id_persona,nome,cognome, copieFROM vista_autoriWHERE copie >= ALL(SELECT copieFROM vista_autori)


Ordinamento - Ricerca

L’opzione ORDER BY ordina

L’operatore LIKE permette una ricerca testuale


Ordinamento - Ricerca

L’opzione ORDER BY ordinaL’operatore LIKE permette una ricerca testuale


Trigger

Evento: modifica, inserimento o cancellazione

CondizioneAzione: da intraprendere sulla base di dati


Trigger

Evento: modifica, inserimento o cancellazioneCondizione

Azione: da intraprendere sulla base di dati


Trigger

Evento: modifica, inserimento o cancellazioneCondizioneAzione: da intraprendere sulla base di dati


Sintassi Trigger

CREATE TRIGGER nomeAFTER|BEFORE azioneON tabellaFOR EACH ROW|STATEMENTistruzioni da eseguire


Trigger: sintassi II

AFTER|BEFORE: indica se l’azione del trigger vengaprima o dopo l’evento.

FOR EACH ROW|STATEMENT: l’azione del triggerdeve essere eseguita una sola volta o per ogni tuplainteressataazione può essere INSERT, UPDATE o DELETE.



AFTER|BEFORE: indica se l’azione del trigger vengaprima o dopo l’evento.FOR EACH ROW|STATEMENT: l’azione del triggerdeve essere eseguita una sola volta o per ogni tuplainteressata

azione può essere INSERT, UPDATE o DELETE.



AFTER|BEFORE: indica se l’azione del trigger vengaprima o dopo l’evento.FOR EACH ROW|STATEMENT: l’azione del triggerdeve essere eseguita una sola volta o per ogni tuplainteressataazione può essere INSERT, UPDATE o DELETE.


Trigger: variabili

Alcune variabili sono predefinite:old: la riga interessata, prima dell’evento.

new: la riga interessata, dopo l’evento.old_table: la tabella interessata, primadell’evento.new_table: la tabella interessata, dopo l’evento.


Trigger: variabili

Alcune variabili sono predefinite:old: la riga interessata, prima dell’evento.new: la riga interessata, dopo l’evento.

old_table: la tabella interessata, primadell’evento.new_table: la tabella interessata, dopo l’evento.


Trigger: variabili

Alcune variabili sono predefinite:old: la riga interessata, prima dell’evento.new: la riga interessata, dopo l’evento.old_table: la tabella interessata, primadell’evento.

new_table: la tabella interessata, dopo l’evento.


Trigger: variabili

Alcune variabili sono predefinite:old: la riga interessata, prima dell’evento.new: la riga interessata, dopo l’evento.old_table: la tabella interessata, primadell’evento.new_table: la tabella interessata, dopo l’evento.


Sicurezza

Più utenti possono accedere alla base di dati.

Il DBMS deve avere il concetto di utenteCREATE USER, DROP USER


Sicurezza

Più utenti possono accedere alla base di dati.Il DBMS deve avere il concetto di utente

CREATE USER, DROP USER


Sicurezza

Più utenti possono accedere alla base di dati.Il DBMS deve avere il concetto di utenteCREATE USER, DROP USER


Controllo accesso

Concedere la possibilità di scrivere o leggere tabelleo database: GRANT

Togliere la possibilità di scrivere o leggere tabelle odatabase: REVOKEOgni azione considere i permessi di lettura (READ),inserimento (INSERT), aggiornamento (UPDATE),cancellazione (DELETE)


Controllo accesso

Concedere la possibilità di scrivere o leggere tabelleo database: GRANTTogliere la possibilità di scrivere o leggere tabelle odatabase: REVOKE

Ogni azione considere i permessi di lettura (READ),inserimento (INSERT), aggiornamento (UPDATE),cancellazione (DELETE)


Controllo accesso

Concedere la possibilità di scrivere o leggere tabelleo database: GRANTTogliere la possibilità di scrivere o leggere tabelle odatabase: REVOKEOgni azione considere i permessi di lettura (READ),inserimento (INSERT), aggiornamento (UPDATE),cancellazione (DELETE)


Transazioni

Sequenza di operazioni: una operazione virtuale

ACID: Atomicità, Consistenza, Isolazione,Persistenza.BEGINCOMMITOgni transazione completa con successo o fallisce


Transazioni

Sequenza di operazioni: una operazione virtualeACID: Atomicità, Consistenza, Isolazione,Persistenza.

BEGINCOMMITOgni transazione completa con successo o fallisce


Transazioni

Sequenza di operazioni: una operazione virtualeACID: Atomicità, Consistenza, Isolazione,Persistenza.BEGIN

COMMITOgni transazione completa con successo o fallisce


Transazioni

Sequenza di operazioni: una operazione virtualeACID: Atomicità, Consistenza, Isolazione,Persistenza.BEGINCOMMIT

Ogni transazione completa con successo o fallisce


Transazioni

Sequenza di operazioni: una operazione virtualeACID: Atomicità, Consistenza, Isolazione,Persistenza.BEGINCOMMITOgni transazione completa con successo o fallisce


Transazione

Una transazione è una operazione elementare(lettura/scrittura) sulla base di dati

Una transazione deve essere Atomica, Consistente,Isolata, Definitiva (Persistente)


Transazione

Una transazione è una operazione elementare(lettura/scrittura) sulla base di datiUna transazione deve essere Atomica, Consistente,Isolata, Definitiva (Persistente)


Locking

Si evitano accessi (in scrittura) contemporaneiammettendo un solo client alla scrittura dei datiinteressanti.

Table locking: ogni volta che bisogna modificare undato, tutta la tabella viene riservata.

Row locking: quando si modifica un dato, la tuplainteressata viene riservata.


Locking

Si evitano accessi (in scrittura) contemporaneiammettendo un solo client alla scrittura dei datiinteressanti.

Table locking: ogni volta che bisogna modificare undato, tutta la tabella viene riservata.Row locking: quando si modifica un dato, la tuplainteressata viene riservata.


Contronto Lock

Table locking: per scrivere potrebbe esserenecessario attendere più a lungo.

Row locking: interrrogazioni complesse in letturapotrebbero essere influenzate da una scrittura (es.somma dei valori in una colonna). Due alternative,modificare il risultato dell’interrogazione o ritardarela scrittura.


Contronto Lock

Table locking: per scrivere potrebbe esserenecessario attendere più a lungo.Row locking: interrrogazioni complesse in letturapotrebbero essere influenzate da una scrittura (es.somma dei valori in una colonna). Due alternative,modificare il risultato dell’interrogazione o ritardarela scrittura.


Stati della transazione

Begin: segnala l’inizio della transizione

Commit: la transazione è stata completata consuccessoAbort: la transazione non è completabile



Begin: segnala l’inizio della transizioneCommit: la transazione è stata completata consuccesso

Abort: la transazione non è completabile



Begin: segnala l’inizio della transizioneCommit: la transazione è stata completata consuccessoAbort: la transazione non è completabile


Gestione transazioni

La transazione può fallire a causa di conflitti oproblemi esterni

File di log (registro operazioni)Scrivere sul registro prima di iniziare l’operazione.Scrivere sul registro prima di completarel’operazione.Protocollo di commit a due (o più) fasi



La transazione può fallire a causa di conflitti oproblemi esterniFile di log (registro operazioni)

Scrivere sul registro prima di iniziare l’operazione.Scrivere sul registro prima di completarel’operazione.Protocollo di commit a due (o più) fasi



La transazione può fallire a causa di conflitti oproblemi esterniFile di log (registro operazioni)Scrivere sul registro prima di iniziare l’operazione.

Scrivere sul registro prima di completarel’operazione.Protocollo di commit a due (o più) fasi



La transazione può fallire a causa di conflitti oproblemi esterniFile di log (registro operazioni)Scrivere sul registro prima di iniziare l’operazione.Scrivere sul registro prima di completarel’operazione.

Protocollo di commit a due (o più) fasi



La transazione può fallire a causa di conflitti oproblemi esterniFile di log (registro operazioni)Scrivere sul registro prima di iniziare l’operazione.Scrivere sul registro prima di completarel’operazione.Protocollo di commit a due (o più) fasi


Commit a 2 fasi

Si elegge un coordinatore che:1 invia a tutti i partecipanti VOTE REQUEST

2 attende i voti dei partecipanti3 se tutti i voti sono YES allora invia COMMIT a tutti4 altrimenti invia ABORT a tutti5 Se si incorre in timeout invia ABORT a tutti


Commit a 2 fasi

Si elegge un coordinatore che:1 invia a tutti i partecipanti VOTE REQUEST2 attende i voti dei partecipanti

3 se tutti i voti sono YES allora invia COMMIT a tutti4 altrimenti invia ABORT a tutti5 Se si incorre in timeout invia ABORT a tutti


Commit a 2 fasi

Si elegge un coordinatore che:1 invia a tutti i partecipanti VOTE REQUEST2 attende i voti dei partecipanti3 se tutti i voti sono YES allora invia COMMIT a tutti

4 altrimenti invia ABORT a tutti5 Se si incorre in timeout invia ABORT a tutti


Commit a 2 fasi

Si elegge un coordinatore che:1 invia a tutti i partecipanti VOTE REQUEST2 attende i voti dei partecipanti3 se tutti i voti sono YES allora invia COMMIT a tutti4 altrimenti invia ABORT a tutti

5 Se si incorre in timeout invia ABORT a tutti


Commit a 2 fasi

Si elegge un coordinatore che:1 invia a tutti i partecipanti VOTE REQUEST2 attende i voti dei partecipanti3 se tutti i voti sono YES allora invia COMMIT a tutti4 altrimenti invia ABORT a tutti5 Se si incorre in timeout invia ABORT a tutti


Commit a 2 fasi

Ogni partecipante:1 attende VOTE REQUEST

2 invia il proprio voto al coordinatore3 se il voto è NO allora ABORT4 altrimenti attende la decisione dal coordinatore5 esegue la decisione ABORT6 Se si incorre in timeout ABORT


Commit a 2 fasi

Ogni partecipante:1 attende VOTE REQUEST2 invia il proprio voto al coordinatore

3 se il voto è NO allora ABORT4 altrimenti attende la decisione dal coordinatore5 esegue la decisione ABORT6 Se si incorre in timeout ABORT


Commit a 2 fasi

Ogni partecipante:1 attende VOTE REQUEST2 invia il proprio voto al coordinatore3 se il voto è NO allora ABORT

4 altrimenti attende la decisione dal coordinatore5 esegue la decisione ABORT6 Se si incorre in timeout ABORT


Commit a 2 fasi

Ogni partecipante:1 attende VOTE REQUEST2 invia il proprio voto al coordinatore3 se il voto è NO allora ABORT4 altrimenti attende la decisione dal coordinatore

5 esegue la decisione ABORT6 Se si incorre in timeout ABORT


Commit a 2 fasi

Ogni partecipante:1 attende VOTE REQUEST2 invia il proprio voto al coordinatore3 se il voto è NO allora ABORT4 altrimenti attende la decisione dal coordinatore5 esegue la decisione ABORT

6 Se si incorre in timeout ABORT


Commit a 2 fasi

Ogni partecipante:1 attende VOTE REQUEST2 invia il proprio voto al coordinatore3 se il voto è NO allora ABORT4 altrimenti attende la decisione dal coordinatore5 esegue la decisione ABORT6 Se si incorre in timeout ABORT


OLTP - OLAP

OLTP On Line Transaction Processing: i dati sonoaggiornati continuamente, stato attuale dei dati

OLAP On Line Analytical Processing: dedicatoall’analisi dei dati, utilizzo dei dati storici


OLTP - OLAP

OLTP On Line Transaction Processing: i dati sonoaggiornati continuamente, stato attuale dei datiOLAP On Line Analytical Processing: dedicatoall’analisi dei dati, utilizzo dei dati storici


Data Warehouse

Dati integrati, provenienza eterogenea

Dati StoriciDati aggregati, più tuple del DB vengono accorpateSeparato dal DB, su un’altra macchina.Aggiornamento periodico, non in sincronia col DB


Data Warehouse

Dati integrati, provenienza eterogeneaDati Storici

Dati aggregati, più tuple del DB vengono accorpateSeparato dal DB, su un’altra macchina.Aggiornamento periodico, non in sincronia col DB


Data Warehouse

Dati integrati, provenienza eterogeneaDati StoriciDati aggregati, più tuple del DB vengono accorpate

Separato dal DB, su un’altra macchina.Aggiornamento periodico, non in sincronia col DB


Data Warehouse

Dati integrati, provenienza eterogeneaDati StoriciDati aggregati, più tuple del DB vengono accorpateSeparato dal DB, su un’altra macchina.

Aggiornamento periodico, non in sincronia col DB


Data Warehouse

Dati integrati, provenienza eterogeneaDati StoriciDati aggregati, più tuple del DB vengono accorpateSeparato dal DB, su un’altra macchina.Aggiornamento periodico, non in sincronia col DB


Data Warehouse

1 Sorgente dei dati, i dati ottenuti devono essere puliti

2 Data Warehouse server3 ETL, Extraction, Transformation, Loading. Comepassare dalla sorgente dei dati al DW server

4 Strumenti di analisi


Data Warehouse

1 Sorgente dei dati, i dati ottenuti devono essere puliti2 Data Warehouse server

3 ETL, Extraction, Transformation, Loading. Comepassare dalla sorgente dei dati al DW server



Data Warehouse

1 Sorgente dei dati, i dati ottenuti devono essere puliti2 Data Warehouse server3 ETL, Extraction, Transformation, Loading. Comepassare dalla sorgente dei dati al DW server



Data Warehouse

1 Sorgente dei dati, i dati ottenuti devono essere puliti2 Data Warehouse server3 ETL, Extraction, Transformation, Loading. Comepassare dalla sorgente dei dati al DW server



Modello multidimensionale

Fatto, cosa si vuole misurare

Dimensione, una variabile analizzataMisura, valutazione di un fatto. Numero



Fatto, cosa si vuole misurareDimensione, una variabile analizzata

Misura, valutazione di un fatto. Numero



Fatto, cosa si vuole misurareDimensione, una variabile analizzataMisura, valutazione di un fatto. Numero


Esempio

Dati di vendita di un supermercato, aggregati per puntodi vendita e giorno.

Fatto: vendite

Dimensioni: Giorno, punto di vendita, prodotto,marca, . . .Misura, valutazione di un fatto. Numero


Esempio


Fatto: venditeDimensioni: Giorno, punto di vendita, prodotto,marca, . . .

Misura, valutazione di un fatto. Numero


Esempio


Fatto: venditeDimensioni: Giorno, punto di vendita, prodotto,marca, . . .Misura, valutazione di un fatto. Numero


DW nel modello relazionale

Schema a stella

tabella dei fatti, centrale e normalizzata, chiave =insiemi vincoli di integritàtabelle delle dimensioni, periferiche, nonnormalizzate, chiave di un attributocostruzione di tutti gli indici possibili



Schema a stellatabella dei fatti, centrale e normalizzata, chiave =insiemi vincoli di integrità

tabelle delle dimensioni, periferiche, nonnormalizzate, chiave di un attributocostruzione di tutti gli indici possibili



Schema a stellatabella dei fatti, centrale e normalizzata, chiave =insiemi vincoli di integritàtabelle delle dimensioni, periferiche, nonnormalizzate, chiave di un attributo

costruzione di tutti gli indici possibili



Schema a stellatabella dei fatti, centrale e normalizzata, chiave =insiemi vincoli di integritàtabelle delle dimensioni, periferiche, nonnormalizzate, chiave di un attributocostruzione di tutti gli indici possibili


Licenza d’usoQuest’opera è soggetta alla licenza Creative Commons:Attribuzione-Condividi allo stesso modo 3.0.http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/Sei libero di riprodurre, distribuire, comunicare al pubblico, esporrein pubblico, rappresentare, eseguire, recitare e modificarequest’opera alle seguenti condizioni:

Attribuzione — Devi attribuire la paternità dell’opera nei modiindicati dall’autore o da chi ti ha dato l’opera in licenza e inmodo tale da non suggerire che essi avallino te o il modo in cuitu usi l’opera.

Condividi allo stesso modo — Se alteri o trasformi quest’opera,o se la usi per crearne un’altra, puoi distribuire l’operarisultante solo con una licenza identica o equivalente a questa.


Date post:	14-Feb-2019
Category:	Documents
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Basi di Dati - statistica.unimib.itdellavedova/didattica/BasiDati/lucidi_DB... · BasidiDati...

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