Adatbázis rendszerek. Molnár Bence. Szerkesztette: Koppányi Zoltán

Átírás

1 Adatbázis rendszerek Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán

2 A tárgyról

3 A tárgyról 1 házi feladat Molnár Bence molnar.bence@epito.bme.hu

4 A tárgy célja Az adatbázisok elméletével kapcsolatos alapvető fogalmak megismertetése Az adatbázisok használatának bemutatása mérnöki alkalmazásokban MS Access alapjainak használatának elsajátítása Az bemutatása, ún. objektum relációs téradatbázisok alapjainak és használatának elsajátítása PostgreSQL + PostGIS eszközökkel

5 Tematika Adatbázisok elmélete alapfogalmak relációs algebra adatbázis-tervezés Adatbázisok gyakorlati alkalmazása SQL térinformatikai adatbázisok

6 Házi feladat Adatbázis tervezés: alfanumerikus adatbázis (plusz pont jár, ha a mérnöki gyakorlatból vett példán alapul) megvalósítás: a megtervezett adatbázis létrehozása, feltöltése, és lekérdezések MS Access segítségével

7 Házi feladat Online felület 3 feladatrész Projekt jellegű folytatva megvalósítás, egymás feladatait Az együttműködéshez fontosak a határidők, ezért a határidők szigorúan betartandóak Kommunikáció az online felületen folytatható Anonimitás Egységesség Visszakövethetőség

8 Miből tanulhattok? Jeffrey D. Ullman - Jennifer Widom : Adatbázisrendszerek, Alapvetés, PANEM, 2008

9 Miből tanulhattok? A diasorokat folyamatosan (előadás után) feltöltöm a honlapra Segédlet a házi feladatokhoz PostgreSQL: PostGIS: Google

10 Adatbázisok a mindennapokban

11 Adatbázisok a hétköznapokban Hol használjuk őket? mindenhol... vásárlás, utazás, telefonálás, internetezés, sportolás, stb... Jelentőségük Knight Capital Group (tőzsde, 2012)...

12 Adatbázisok a hétköznapokban

13 2013

14 Adatbázisok a hétköznapokban A világ legnagyobb adatbázisai (2007) Helyezés Név Cél 1 Max Planck Intézet Tudományos kutatás 2 NERSC Tudományos kutatás 3 AT&T Távközlés 4 Google Internetes keresés 5 Sprint Távközlés 6 ChoicePoint Kormányzati, közösségi és üzleti jellegű információk megosztása 7 YouTube Videomegosztás 8 Amazon Kiskereskedelem 9 CIA Titkosszolgálat 10 USA Kongresszusi Könyvtár Könyvtári szolgáltatások

15 Adatbázisok az építőmérnöki gyakorlatban Folyóiratok, cikkek adatbázisai: ASCE: Szabványok (IEEE, ISO, EN, MSz, ) Katalógusok Szakági adatbázisok: Talajtani: ai-osztaly/terkepi-adatszolgaltatas kutatás

16 Táblázatkezelőktől az adatbázisokig

17 Hogyan néz ki egy táblázat? Név Lakcím Telefonszám Holnap Péter Budapest Gépészmérnök Szerszámgyártó Zrt. Tóth István Cegléd Építőmérnök Út kivitelező Nyrt. Nagy Ferenc Budapest Közgazdász Elszámolok Kft. Kiss Pista Budapest Érettségi Út kivitelező Nyrt Végzettség Munkahely

18 Hogyan nézz ki egy táblázat? Oszlop=Attribútum Név Lakcím Holnap Péter Telefonszá m Végzettség Munkahely Budapest Gépészmérnök Szerszámgyártó Zrt. Tóth István Cegléd Építőmérnök Út kivitelező Nyrt. Nagy Ferenc Budapest Közgazdász Elszámolok Kft. Kiss Pista Budapest Érettségi Út kivitelező Nyrt Sor=Rekord Cella=Mező

19 Mit könnyű benne csinálni? (azaz előnyök :) Kitölteni Oszlopot Sort törölni, hozzáadni törölni, hozzáadni Származtatott cellákat számítani Keresni, bonyolult számításokat végezni, speciális adatok levezetni? Nagy adathalmazokat kezelni?

20 Problémák a táblázatokkal Nagyméretű sok oszlop sok sor Nehézkes tábla nehezen kezelhető keresés a táblában Különböző táblák összekapcsolása Konzisztencia Speciális keresések (lekérdezések)

21 Adatbázis? Az adatbázisok használata indokolt, ha: nagy mennyiségű adatunk van, az adatoknak sok attribútuma definiált, fontos a konzisztencia, inhomogén típusú adatok, összetett lekérdezéseket végrehajtani. A kívánunk gyakorlatban nem csak nagy adattömegek esetén alkalmazzák.

22 Alapfogalmak

23 Alapfogalmak Adat: (adatbázisban tárolt) érték. statikus: kézi vagy automatikus beavatkozásig változatlan (pl. bankszámla-egyenleg). önmagában nincs jelentése. Információ: olyan adat, amely a feldolgozás során értelmet nyer. Dinamikus: a tárolt adatok függvényében és a feldolgozás, megjelenítés (képernyő/nyomtatott jelentés) hatására is változik/változhat. Összefoglalva: az adat az, amit tárolunk, az információ pedig, amit kinyerünk (GIS új adat levezetése).

24 Alapfogalmak Metaadat: adat az adatról. A metaadat koncepció általában az elektronikusan archivált vagy megjelenített adatra vonatkozik és leírja az adat fájlok definícióját, struktúráját és kezelésének módját, hogy a rögzített és archivált adatok használatát megkönnyítse. Adatbázisok esetén pl.: az adatbázisban található összes tábla nevét, méretét és sorainak számát tartalmazó tábla.

25 Alapfogalmak Adatmodell: tulajdonképpen az adatok logikai szerkezetének a leírása Az adatmodell a logikai adatbázis szerkezeti leírását foglalja magában, nevezetesen azonos jellemzőjű információk logikai modellezését a rajtuk végezhető logikai műveletek meghatározását tartalmazza. Az adatmodell tehát mindig szerkezeti és műveleti részből tevődik össze. Az adatmodell feladata, hogy a világban található dolgokról, individuumokról számítógéppel könnyen feldolgozható formálisan leírható adatok tárolásához megfelelő szerkezetet, keretet adjon, illetve ezek lekérdezhetőségét, visszakeresését is biztosítani tudja zárt matematikai alakban. (Wikipédia) Logikai modell: az adatmodell alapján a felhasznált adatok rendszerét és kapcsolatait írja le.

26 Adatmodellek Hierarchikus Hálós Relációs Objektum orientált

27 Adatbázis vs. Adatbázis kezelő Adatbázis (AB, vagy Database, DB): az adatok és azok rendszere. németül adatbank: Datenbank Adatbázis kezelő rendszer (ABKR vagy Database Management System, DBMS): az adatok manipulálást, tárolását, létrehozását, stb... végző programok. Gyakorlatban az adatbázisokat ABKR-rel hozzuk létre. Az egyes ABKR-ek bizonyos adatmodelleket támogatnak, így az ABKR meghatározza az adatbázis adatmodelljét is.

28 Példák Adatbázisok: világ legnagyobb adatbázisai dia Adatbázis kezelő rendszerek: MS Access, SQL Server (Microsoft) PostgreSQL (Open Source, közösségi) MySQL (GPL, kereskedelmi, Oracle) Oracle (kereskedelmi, Oracle) CouchDB (Open Source, Apache) SQLite (Open Source, Richard Hipp)

29 Adatbázis szintjei - fizikai A fizikai szinten az adatok tényleges tárolása és elérése történik hagyományosan a háttértáron (merevlemezen).

30 Adatbázis szintjei - fogalmi A fogalmi (logikai) szinten írjuk le a az adatok típusát, kapcsolódási módját, stb..., melyeket az adatmodell határoz meg. Vagyis az adatmodell segítségével írjuk le az adatbázis fogalmi modelljét (értsd: ami a táblák tulajdonságai, oszlopnév, típusok, kapcsolatok, stb...).

31 Adatbázis szintjei - nézet A megalkotott adatmodellen keresztül az adatokat különböző módon tudjuk megjeleníteni; ezek a nézetek. A nézetek megválasztásának a módját a konkrét alkalmazás dönti el ill. az igények specifikálják.

32 Adatbázis! No widely accepted exact definition exists for DBMS (Wikipedia)

33 Adatbázisok története

34 Adatbázisok története Mikortól? 1960-as évek eleje (első hivatalos említés 1962, Oxford szótár: data-base) Az adatbázisok történetét a hozzájuk kapcsolódó adatmodellekkel mutatjuk be.

35 Korai adatbázismodellek hierarchikus modell

36 Korai adatbázismodellek hálós adatmodell

37 Relációs adatmodell 1969 Edgar Codd (1980-) rugalmas, széles könnyen bővíthető körben elterjedt áttekinthető a kapcsolatok nem definiáltak a modellben matematikailag jól definiált (relációs algebra), halmazelméletből levezetett

38 Objektum orientált adatmodell A gyakorlati adatbázis kezelő rendszerekben (ABKR) az adatok tárolására félig, vagy ritkán alkalmazott paradigma (nem elég hatékony tárolás, keresés) A programozási gyakorlatban terjedt el

39 NoSQL adatbázisok Not only SQL napjainkban indultak hódító útjukra eltérő tárolási módszerek nem SQL alapú lekérdezések Példák: dokumentum adatbázisok: félig strukturált adatok tárolására, a web (2.0) inspirálta; gráf adatbázisok.

40 Gráf adatbázisok

41 CouchDB Apache CouchDB has started. Time to relax. dokumentum alapú web-es környezetben alkalmazott curl { "couchdb": "Welcome", "version":"1.1.0" }

42 Relációs adatmodell alapfogalmak Szerkezeti fogalmak: tábla (kapcsolat/reláció realizálása), sor (rekord), tulajdonság/jellemző/oszlop (mező), speciális mezők (pl. összetett, számított, többértékű). mezőtulajdonságok (NOT NULL, DEFAULT)

43 Relációs adatmodell alapfogalmak Értékekkel kapcsolatos fogalmak: számok (smallint, int, bigint, float, double, ), szöveg/karakterlánc (varchar(x), text), logikai, NULL: nem 0, nem szóköz (' '), nem üres karakterlánc (''), pl.: név előtagok nyilvántartása, speciális típusok: bináris, geometria, egyedi.

44 Összefoglalás Adatbázisok a mindennapokban Táblázatkezelők és adatbázisok Alapfogalmak információ, adat, metaadat, adatmodell adatbázis adatbázis kezelő Adatbázisok története

45 Forrás Wikipedia J. D. Ullman J. Widom: Adatbázisrendszerek M. J. Hernandez: Adatbázis-tervezés Gajdos Sándor: Adatbázisok Dominich Sándor: Adatbáziskezelő rendszerek

46 Relációs algebra általában A relációs algebra néhány tulajdonsága: Matematikailag jól definiált Halmazelméletből építkezik Bevezethető az Armstrong axiómákon keresztül Gyakorlati jelentősége: RDBMSek lekérdező nyelvének alapja Adatbázis tervezés Didaktikai jelentősége: sokkal könnyebb lesz megérteni az SQL nyelvet

47 Ismétlés Oszlop=Attribútum Név Lakcím Holnap Péter Telefonszá m Végzettség Munkahely Budapest Gépészmérnök Szerszámgyártó Zrt. Tóth István Cegléd Építőmérnök Út kivitelező Nyrt. Nagy Ferenc Budapest Közgazdász Elszámolok Kft. Kiss Pista Budapest Érettségi Út kivitelező Nyrt Sor=Rekord Cella=Mező vagy Komponens

48 Relációs séma

49 Relációs séma Adott a következő táblázat: Jegyek reláció Azonosító Név Jegy 1 Kiss Pista 3 2 Nagy Péter 4 3 Varga Ferenc 5 4 Kiss Pista 1 Reláció sémája: Jegyek(Azonosító, Név, Jegy) Miért nevezzük relációnak? Kétdimenziós táblázatos adathalmaz

50 Relációs séma - elnevezések A táblázat a reláció egy előfordulása! Jegyek reláció Azonosító Név 1 Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 Varga Ferenc 4 Kiss Pista Reláció sémája: Jegyek(Azonosító, Név, Jegy) Reláció neve Attribútumok, együtt attribútumok halmaza Jegy

51 Relációs séma - tulajdonságok A reláció és előfordulásának tulajdonságai Az attribútumok (oszlopok) sorrendje nem számít, tetszőlegesen felcserélhetőek (műveletek esetén számít az attribútumok sorrendje) A rekordok sorrendje felcserélhetőek Egy attribútumhoz, és egy adott sorhoz egy és csak egy komponens tartozhat A mi esetünkben megengedjük, hogy egy adott sor ugyanazon attribútum értékekkel többször is előforduljon (halmaz vs. multihalmaz) nem számít, tetszőlegesen

52 Néhány séma példa Idom(Azonosító, Elnevezés, Keresztmetszet, Inercia, Ár) Gömb(Azonosító, Közút(Azonosító, X, Y, Z, R) Elnevezés, Rendűség) Földrészlet(Azonosító, Helyrajziszám, Tulajdonos, Terület, AK_érték) Adjunk meg hozzájuk előfordulásokat (azaz készítsünk hozzá táblázatot)

53 Attribútumok típusa

54 Attribútumok típusa Az attribútumok esetén meghatározhatjuk, hogy azok milyen halmazból vehetnek fel értékeket, azaz megadhatjuk azok típusát Egyszerű típusok (példák): Szám Egész Valós Szöveg Logikai Számláló

55 Attribútumok típusa Összetett típusok (példák): Maszk: , XXXXX Vonallánc, gömb, geometriai elemek Binary Large Object (BLOB) Kép, MP3, stb... Ezeket beépíthetjük a relációs leírásába: Jegyek(Azonosító : Számláló, Név : Szöveg, Jegy: Egész szám) séma

56 Attribútum típus választás Tárhely igény Mint a papírlapon: a megfelelő hely szükséges leghosszabb értéknek Értékek készlet számossága (1-9, a-z, a-z...) Műveleti lehetőségek Matematikai műveletek Sorba rendezés Azonosság különbözőség vizsgálat (redundancia) Hivatkozások Kódolás fix választási lehetőségek esetén Más halmaz attribútumaira

57 További példák Idom(Azonosító : Számláló, Elnevezés: Szöveg, Keresztmetszet : Valós, Inercia : Valós, Ár : Egész) Gömb(ID : Számláló, X : Valós, Valós, Z : Valós, R : Valós) Közút(Azonosító, Y : Elnevezés, Rendűség) Földrészlet(Azonosító, Helyrajziszám, Tulajdonos, Terület, AK_érték) Az utolsó két séma esetén is adjuk meg az attribútumok típusát! Több fajta jó megoldás is létezhet!

58 Kulcs, szuperkulcs

59 Szuperkulcs Szuperkulcs: azon attribútumok halmaza, mely egyértelműen meghatároz egy rekordot Név Szemig Kiss Pista 123 Kor 18 Kiss Pista SzK2=SzK1 U {{kor}, {kor, név}} SzK1={{szemig}, {szemig, név}, {szemig, kor}, {szemig, név, kor}} Név Szemig Kiss Pista 123 Kiss Pista 124 Kor 18 19

60 Kulcs Kulcs: a szuperkulcsok közül a minimális Név Szemig Életkor Kiss Pista Kiss Pista K2={{szemig}, {életkor}} K1={{szemig}} Név Szemig Életkor Kiss Pista Kiss Pista

61 Kulcs még egy példa Név Szemig Tantárgy Jegy Kiss Pista Kiss Pista Kiss Pista Matek Biosz Matek SzK={{szemig, tantárgy}, {név, szemig, tantárgy}, } K={szemig, tantárgy} Összetett kulcs

62 Kulcsok a relációs sémában Eddig a szuperkulcs vizsgálatát egy vagy esetén vizsgáltuk. illetve a kulcs több előfordulás De ezt elő is írhatjuk, így biztosítjuk, hogy egy adott attribútumra a kulcs tulajdonság mindig igaz legyen! Ezt a következő relációs sémában módon jelölhetjük Jegyek(Azonosító, Név, Jegy) a

63 További példák Idom(Elnevezés:Szöveg, Keresztmetszet : Valós, Ár : Egész) Valós, Inercia : Gömb(X : Valós, Y : Valós, Z : Valós, R : Valós) Közút(Elnevezés, Rendűség) Földrészlet(Helyrajziszám, Terület, AK_érték) Az Tulajdonos, utolsó két séma esetén határozza meg a szuperkulcs és kulcs halmazokat! Miért nincs azonosító?

64 Műveletek

65 Műveletek két változós halmaz műveletekhez a következőeknek kell teljesülni mindkét (R, és S) relációra A Az R és S relációknak ugyanazt attribútumhalmazt kell tárolnia az Az attribútumokat rendezni kell úgy, hogy az R i-ik oszlopa megegyezzen S i-ik oszlopával

66 Halmazművelet 1 - Unió Jele: S R Név Jegy Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 Vál Péter 5 Nagy Ákos 3 U Név Jegy Kiss Lajos 2 Nagy Lajos 3 = Név Jegy Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 Vál Péter 5 Nagy Ákos 3 Kiss Lajos 2 Nagy Lajos 3

67 Halmazművelet 2 - Metszet Jele: S R Név Jegy Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 Vál Péter 5 Nagy Ákos 3 Név Jegy Kiss Pista 2 S R \ = Nagy Lajos 3 Név Jegy Kiss Pista 2

68 Halmazművelet 3 - Különbség Jele: S\R Név Jegy Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 Vál Péter 5 Nagy Ákos 3 \ Név Jegy Kiss Pista 2 Nagy Lajos 3 Név = Jegy Nagy Péter 3 Vál Péter 5 Nagy Ákos 3

69 Vetítés (Projekció) Jele: π név ( π név, jegy( π attr1, attr2,... (S ) Név Jegy Kiss Pista 2 Név )= Nagy Péter 3 Kiss Pista Nagy Péter Vál Péter 5 Vál Péter Nagy Ákos 3 Nagy Ákos Név Jegy Jelenlét Név Jegy Kiss Pista 2 14 Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 14 Nagy Péter 3 Vál Péter 5 13 Vál Péter 5 Nagy Ákos 3 10 Nagy Ákos 3 )=

70 Kiválasztás (Szelekció) Jele: σ attr1 R value R attr2 R value R... (S ) R ('=',' <',' >',' ',' ',' ',' ',' ') σ jegy=3 ( Név Jegy Kiss Pista 2 Név ) = Nagy Péter Nagy Péter 3 Vál Péter 5 Kiss Pista 3 σ jegy>1 jelenlét >10 ( Kiss Pista Név Jegy Jelenlét Kiss Pista 1 14 Nagy Péter 3 14 Vál Péter 5 13 Nagy Ákos 3 10 Jegy 3 3 ) = Táblán

71 Descartes-szorzat Jele: A B Név Jegy Kiss Pista 2 Nagy Péter 3 Név Jelenlét Kiss Pista 10 A B Nagy Péter 14 = A.Név Jegy B.Név Jelenlét Kiss Pista 2 Kiss Pista 10 Kiss Pista 2 Nagy Péter 14 Nagy Péter 3 Kiss Pista 10 Nagy Péter 3 Nagy Péter 14

72 Természetes összekapcsolás Jele: A B Név Jegy Név Jelenlét Kiss Pista 2 Kiss Pista 10 Nagy Péter 3 Nagy Péter 14 = Nagy Lajos 5 Név Jegy Jelenlét Kiss Pista 2 10 Nagy Péter 3 14 Kizárólag akkor alkalmazható, ha az összekapcsolás azonos mezőnevek segítségével történik

73 Théta összekapcsolás Jele: A B attr1 R attr2 R... R ('=','<',' >',' ',' ',' ',' ',' ') Név Jegy Kiss Pista 2 Név Jelenlét Kiss Pista 10 A. Név= B. Név Jelenlét >10 Nagy Péter 14 Nagy Péter 3 = Nagy Lajos 5 Név Jegy Nagy Péter 3 Jelenlét 14 Mivel a Descartes szorzat műveletéből indul ki, az összekapcsolás mezőneveinek egyenlőségét is feltételül kell szabni

74 Példa 1 S Név Jegy Jelenlét Kiss Pista 3 8 Kiss István 2 14 Nagy Irán 5 10 Nagy Péter 1 14 Adjuk meg relációs algebrai műveletekkel, azon hallgatók neveit, akik átmentek a tárgyból. π név (σ jegy >1 jelenlét >10 (S ))

75 Példa 2 A Nev Tantargy Kiss Pista Matek 50 8 Kiss Pista Rajz Nagy Iván Statika Nagy Péter Matek Pontszam Jelenlet B Nev Evfolyam Kiss Pista 1 C Tantárgy MinPont Kiss István 2 Matek 40 Nagy Iván Rajz 60 Statika 50 1 Nagy Péter 1

76 Példa 2 1) Adjuk meg, azon hallgatókat, akik Rajzra járnak! 2) Adjuk meg az elsős hallgatók neveit! 3) Adjuk meg azon tárgyakat, amelyek teljesítéséhez több mint 45 pont kell! 4) Adjuk meg azon hallgatókat, és évfolyamukat, akik Matekra járnak! 5) Adjuk meg, hogy mely hallgatóknak milyen tantárgyuk sikerült! 6) Adjuk meg, hogy az elsős hallgatóknak milyen tantárgyak sikerültek!

77 Példa 2 1) π nev (σ Tantargy=' Rajz ' ( A)) 2) π nev (σ Evfolyam=1 ( B)) 3) π tantargy (σ MinPont >45 (C )) 4) π nev, evfolyam (σ A. Tantargy=' Matek ' ( B) 5) π nev, tantárgy ( A 6) A) C ) A. PontSzam>C. MinPont A. Tantargy=C.Tantargy π nev, tantargy (σ Evfolyam=1 ( B) (A A. PontSzam>C. MinPont A.Tantargy=C.Tantargy Szintaktika!!! C ))

78 Szintaktika A szelekciónál, természetes összekapcsolásnál, amennyiben több attribútumra végzünk lekérdezést, azokat AND/OR jellel válasszuk el egymástól! A projekció által megjelenítendő oszlopneveket viszont elegendő vesszővel elválasztani! Amennyiben valamilyen szöveges értékre végzünk szűrést, vagy Théta összekapcsolást, a szöveges érték kerüljön idézőjelbe. Amennyiben a lekérdezésben több tábla is szerepel, a mezőnevek előtt jelenjen meg a tartalmazó tábla neve (tablanev.mezonev). Ha összekapcsolásnál különböző nevűek a kapcsolat alapjául szolgáló oszlopok nevei, akkor Théta összekapcsolást kell használni Théta összekapcsolás esetén a feltételek közt szerepelnie kell az összekapcsolás alapját jelentő két mező egyenlőségének.

79 Adatbázis tervezés

80 Mit tudunk eddig! Tábla = Reláció Tábla definíció = Relációs séma Oszlop = Attribútum Sor = Rekord Kulcs, és szerepe Végeztünk lekérdezéseket relációs algebrában Összekapcsoltunk összekapcsolás) Adatbázisok kezelése, létrehozása során megadhatunk (előírhatunk) kapcsolatokat a táblák között relációkat (természetes, théta

81 Ismétlés - Adatbázis szintjei A fogalmi (logikai) szinten írjuk le a az adatok típusát, kapcsolódási módját, stb..., melyeket az adatmodell határoz meg. Vagyis az adatmodell segítségével írjuk le az adatbázis fogalmi modelljét (értsd: ami a táblák tulajdonságai, oszlopnév, típusok, kapcsolatok, stb...). Itt történik az adatbázis tervezés!

82 Tervezés A tervezés mindig olyan jövőre irányuló cselekvés, amely valamilyen szempont szerint kívánatosnak tartott jövőbeni állapot felvázolását, valamint az elérését lehetővé tevő út és feltételek meghatározását jelenti. A tervezés során mindig több lehetőség közül kell választani, így a tervezés sajátos döntésnek fogható fel. A tervezés időben megelőzi a cselekvést, azaz a döntés nem vonja maga után az azonnali végrehajtást. A tervezési problémák nem bonthatók szét, egymástól jól elkülöníthető, egymástól független részekre. Ebből következően a tervezés egységes döntési folyamat, amely a döntések egymásra épülő sorozatként fogható fel.

83 Tervezés Mivel a tervezés a jövőbe mutat, ezért a megfelelő döntéshez ismerünk kéne a jövőt! Ez viszont nyilvánvalóan nem ismert! Mit tehetünk? Mivel igazolunk egy-egy döntést? Vagy korábbi ismereteinkre támaszkodunk: saját tapasztalataink, mások tapasztalatai szabványok, előírások, tervezési minták, stb... Mérnöki tervezés során a természettudományokhoz fordulunk: matematika, fizika, statisztika, stb..., mely során absztrakciókat alkalmazunk!

84 Absztrakció Ahhoz hogy a bonyolult világ leírható legyen egyszerűsítjük azt, absztraháljuk. Világ Absztrakció 1. Föld Geoid Talaj Diszkrét modell Szerkezet Valóság Absztrakció 2. Ellipszis Kontinuum VEM modell Tábla Absztrakció 3. Gömb Szerkesztés Szerkesztési szabályok

85 Absztrakció E folyamat során dolgok (tárgyak, fogalmak) egy összességét tekintve elvonatkoztatunk azon tulajdonságoktól, melyek a vizsgálat szempontjából lényegtelenek, és csak bizonyos kiemelt tulajdonságokat veszünk figyelembe. Három legfontosabb absztrakció: Dolog (objektum, tárgyak, fogalmak) Tulajdonság Viszony

86 Világ Tábla Tehát van a probléma amit meg akarok oldani! Szeretném tárolni a kölcsönzött könyveket a könyvtárból. Szeretném nyomon követni a kiadásaimat egy hónapban. Szeretném tárolni a katalógusban lévő termékek adatait. Szeretném tudni, mikor milyen munkát végeztem. Szeretném tudni mekkora egy híd lehajlása egy adott időpontban egy adott helyen. Ehhez egy táblázatot (táblázatokat) készítek. Jó de hogyan? Azt az absztrakciós folyamatot ahogyan a valóságos világot táblára leképezzük adatmodellezésnek hívjuk az adatbázis tervezés során!

87 Relációs adatbázis tervezés egy lehetséges folyamata Célok, követelmények összeírása (követelmény specifikáció) Egyed-kapcsolat Relációs (E/K) diagram adatbázis séma Adat modellezés Megvalósítás Adatfeltöltés Finomítás, Valóság tesztelés E/K diagram Relációs adatbázis séma Megvalósítás

88 Követelmény specifikáció

89 Követelmény specifikáció A feladat pontos megfogalmazása Egyrészről a megrendelői, felhasználói igények másrészről a technika által adott lehetőségek figyelembevételével érdemes a feladatot kitűzni Célok megértése, megfogalmazása: milyen űrlap, milyen jelentések kellenek, milyen kérdésekre kell választ adnia az adatbázisnak Mi az input (bemenő adatok), mi az output (funkcionális kérdések)? Módszertanok kiválasztása Többnyire szükséges az alkalmazandó eszközök kiválasztása is már ezen a szinten (milyen eszközöket fogok használni?)

90 A példa Feladat: Kiépítésre kerül egy olyan monitoring rendszer, mely egy híd lehajlásait figyeli, és az adatokat adatbázisba tölti. Célok: Amennyiben valamilyen előre meghatározott határértéket túl lép a lehajlás a rendszernek figyelmeztetnie kell. Ezen kívül az értékek kerüljenek eltárolásra korábbi elemzés céljára.

91 A példa Input A szenzoroktól érkező jelek, már a tényleges értékekkel Határállapotok szakértők által meghatározva A határállapotokat osztályokba lehet sorolni, és a figyelmeztető jelzés ennek megfelelő Output Jelentés az épp aktuális állapotról Figyelmeztető jelzés Múltbeli események visszakeresése

92 E/K diagram

93 Egyed-kapcsolat diagram Egyed-kapcsolat E/R) Absztrakt diagram (Entity-Relationship, leírás, így is kezeljük Részei: Egyed: Valami, amit modellezek, a valós világ egy körülhatárolt része Tulajdonság (Attribútum): Az egyedre vonatkozó valamilyen adat, információ Kapcsolat: Az egyedek közötti viszonyok

94 Egyed Egyed Híd Szenzor Mérések

95 Tulajdonság, attribútum Tulajdonság, attribútum Egyszerű Összetett attribútum: a tulajdonság további attribútumokra bontható. Név Érték Kereszt Vezeték Többértékű attribútum: halmaz, vagy lista Nem

96 Tulajdonság Tulajdonság Név ID Híd Szenzor Hely ID Mérések Érték Típus HatárÉr. Osztály Érték

97 Kapcsolatok (1:1) Kapcsolatok: leírása. az egyedek közötti viszony Egy-egy kapcsolat (1:1): Egy nyak csak egy fejet tarthat, és fordítva egy fejet egy nyak tart Nyak Tart Fej

98 Kapcsolatok (1:N) Kapcsolatok: leírása. az egyedek közötti viszony Egy-több kapcsolat (1:N): Egy apának több fia lehet, de egy fiúnak csak egy apja Apa Rokon Fiú

99 Kapcsolatok (N:M) Kapcsolatok: leírása. az egyedek közötti viszony Több-több kapcsolat (N:M): Egy személy több ingatlannal is rendelkezhet, és egy ingatlant több személy is birtokolhat Személy Birtokol Ingatlan

100 Többágú kapcsolat Több ágú kapcsolat: A hallgatók több vizsgaalkalmakat vehetnek fel egy kurzus esetén. Helyettesíthető kétágú kapcsolatokkal. Vizsgaalkalom Hallgató Felvesz Kurzus

101 Kapcsolatok és attribútumaik Név Híd Mióta? Tartalmaz ID Mikor? Típus Szenzor Hely Végez Mérések Érték ID HatárÉr. Osztály Érték

102 Mivel rajzolhatom meg? Microsoft PowerPoint LibreOffice yed Dia Impress (Ajánlott, Palette Entity Relationship)

103 Relációs adatbázis séma

104 Relációs adatbázis séma Relációs séma: Tábla(ID: Felsoroló, Név: Szöveg, Kor: Szám) Relációs adatbázis séma: Tábla ID: Felsoroló Név: Szöveg Kor: Szám...

105 Kiindulás az E/K diagramból Név Híd Mióta? Tartalmaz ID Mikor? Típus Szenzor Hely Végez Mérések Érték ID HatárÉr. Osztály Érték

106 Attribútumok leképezése ID Lakcím Személy Név Kereszt Vezeték Személy ID: Felsoroló Lakcím: Szöveg KeresztNév:Szöveg VezetékNév:Szöveg

107 Attribútumok leképezése ID Típus Szenzor Hely Szenzor ID: Felsoroló Típus: Szöveg Hely: Pont(X,Y) Osztály: Szöveg HatárEr.: Valós HatárÉr. Osztály Érték Többszörös tárolás

108 Attribútumok leképezése Szenzor ID Típus ID: Felsoroló Típus: Szöveg Hely: Pont(X,Y) NHatárÉr.: Egész (IK) Szenzor Hely HatárÉr. Osztály Érték Határérték 1 Osztály: Fels. Érték: Valós Kapcsolat multiplicitása

109 Attribútumok leképezése ID Típus Hely HatárÉr 1 Bélyeg P(0,0) 1 2 Bélyeg O(0,100) 1 3 Gyorsulás P(100,0) 2 Osztály Érték Szenzor ID: Felsoroló Típus: Szöveg Hely: Pont(X,Y) NHatárÉr.: Egész (IK) Határérték 1 Osztály: Fels. Érték: Valós

110 Kapcsolatok leképezése (1:1) 1:1 kapcsolat leképezése ID Férfi Név Házastárs Mikortól? ID Nő Név Házastársak ID: Felsoroló FérjNév:Szöveg FeleségNév:Szöveg Időpont: Dátum

111 Kapcsolatok leképezése (1:1) 1:1 kapcsolat leképezése ID ID: Felsoroló 1 Név: Szöveg Személy Név Birtokol Mikortól? Szem.Ig. Szám Személyek 1 Szem.Ig. Szám: Szöveg Birtokol 1 1 Szám:Szöveg (IK) SzemélyID:Szám (IK) Időpont: Dátum

112 Kapcsolatok leképezése (1:1) 1:1 kapcsolat leképezése ID Férfi Név Házastárs 1 Személyek ID: Felsoroló Név: Szöveg Házastársak Mikortól? ID Nő Név 1 FérjID:Szám (IK) 1 FeleségID:Szám (IK) Időpont: Dátum

113 Kapcsolatok leképezése (1:1) 1:1 kapcsolat leképezése ID Személyek Név Házastárs Mikortól? 1 Személyek ID: Felsoroló Név: Szöveg 1 HázastársId: Szám A házasságkötés időpontja ez esetben nehezen kezelhető

114 Kapcsolatok leképezése (1:N) 1:N kapcsolat leképezése ID Személy Név Birtokol Mikortól? Rsz. Autó Típus Személy ID: Felsoroló 1 Név:Szöveg Autó Rsz: Szöveg Típus:Szöveg N TulajID: Szám (IK) Mikortól?: Dátum

115 Kapcsolatok leképezése (1:N) 1:N kapcsolat leképezése ID 1 Személy Név Birtokol N Autó Típus ID: Felsoroló Név:Szöveg Birtokol 1 Mikortól? Rsz. Személy 1 ID: Felsoroló SzemélyID: Szám (IK) Rsz:Szöveg (IK) Mikortól? : Dátum Autó Rsz: Szöveg Típus:Szöveg

116 Kapcsolatok leképezése (N:M) N:M kapcsolat leképezése ID 1 Személy Név Birtokol Mikortól? ID: Felsoroló N SzemélyID: Szám (IK) Hrsz:Szöveg (IK) N Mikortól? : Dátum 1 Terület ID: Felsoroló Név:Szöveg Birtokol Hrsz. Ingatlan Személy Ingatlan Hrsz: Szöveg Terület:Szám

117 A példa ID Érték Mérés Időpont :10: :10: :10: :10:01 SzenzorID Szenzor ID Típus Hely HídID TelepítésIdő HatárÉr. 1 Bélyeg P(100,100) Megyeri Gyorsulás P(0,0) Megyeri Híd ID Megyeri Határérték Osztály 1 2 Érték 13 15

118 A példa Mérés ID: Felsoroló Érték: Valós Időpont: Dátum+Idő N SzenzorID: Szám Híd Név: Szöveg 1 1 Szenzor ID: Felsoroló Típus: Szöveg N Hely: Pont(X,Y) HídID:Szöveg (IK) TelepítésIdő:Dátum N HatárÉr.: Egész (IK) Határérték 1 Osztály: Felsoroló Érték: Valós

119 Köszönöm a figyelmet! Adatbázis rendszerek