Adatbázis rendszerek. 5. előadás Adatbázis tervezés. Koppányi Zoltán

Hasonló dokumentumok
Adatbázis rendszerek. 5. előadás Adatbázis tervezés. Koppányi Zoltán

ADATBÁZIS RENDSZEREK. Attributum típusok, normalizálsá, relációs algebra. Krausz Nikol, Medve András, Molnár Bence

ADATBÁZIS RENDSZEREK. Attributum típusok, relációs algebra. Krausz Nikol, Medve András, Molnár Bence


Adatbázis rendszerek 2. előadás. Relációs algebra

Adatbázis rendszerek. 4. előadás Redundancia, normalizálás

Adatbázis rendszerek 2. előadás. Relációs algebra

ADATBÁZIS RENDSZEREK. Adatbázis tervezés. Krausz Nikol, Medve András, Molnár Bence

5.előadás: Adatbázisok-I. dr. Hajas Csilla (ELTE IK)

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Relációalgebra, 5NF

Lekérdezések az SQL-ben 2.rész

Adatbázis-kezelés. alapfogalmak

Relációs algebra 1.rész alapok

Adatbázis rendszerek 7. Matematikai rendszer amely foglal magában:

Adatbázis rendszerek. 3. előadás Adatbázis tervezés

ADATBÁZISOK gyakorlat: SQL 2. rész SELECT

Access gyakorlati feladatok lépésről lépésre

Lekérdezések az SQL-ben 1.rész

INFORMATIKA ÁGAZATI ALKALMAZÁSAI. Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP /1/A

Adatbáziskezelés. Indexek, normalizálás NZS 1

Lekérdezések az SQL-ben 1.rész

Csima Judit október 24.

Fogalmak: Adatbázis Tábla Adatbázis sorai: Adatbázis oszlopai azonosító mező, egyedi kulcs Lekérdezések Jelentés Adattípusok: Szöveg Feljegyzés Szám

MS ACCESS 2010 ADATBÁZIS-KEZELÉS ELMÉLET SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1

Adatmodellezés, alapfogalmak. Vassányi István

modell, amiben csak bináris sok-egy kapcsolatok (link, memberowner,

Adatmodellezés. 1. Fogalmi modell

ABR ( Adatbázisrendszerek) 2. Előadás : Műveletek a relációs modellben

Adatbázis, adatbázis-kezelő

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Adatbázis Rendszerek

Adatbázisok gyakorlat

Relációs adatbázisok tervezése ---2

Több felhasználó párhuzamosan olvashatja, bővítheti, módosíthatja és törölheti az adatokat Az adatok konzisztenciájának és biztonságának biztosítása

Adatbázisok elmélete 4. előadás

NORMALIZÁLÁS. Funkcionális függés Redundancia 1NF, 2NF, 3NF

Normálformák Normalizálás ADATBÁZISKEZELÉS ÉS KÖNYVTÁRI RENDSZERSZERVEZÉS 1 / 2

Adatmodellek. 2. rész

AB1 ZH mintafeladatok. 6. Minősítse az állításokat! I-igaz, H-hamis

Adatbázismodellek. 1. ábra Hierarchikus modell

7. előadás. Karbantartási anomáliák, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF. Adatbázisrendszerek előadás november 3.

Adatbázisok gyakorlat

Adatbázisok. 9. gyakorlat SQL: SELECT október október 26. Adatbázisok 1 / 14

ADATBÁZISOK ELMÉLETE 5. ELŐADÁS 3/22. Az F formula: ahol A, B attribútumok, c érték (konstans), θ {<, >, =,,, } Példa:

Adatbázis-kezelés Access XP-vel. Tanmenet

Haladó irodai számítógépes képzés tematika

Access alapok. Megnevezés Művelet Minta. Új adatbázis létrehozása. Új / Üres adatbázis.. Tábla létrehozása tervező nézetben.

Adatbázis használat I. 1. gyakorlat

Adatbázisok elmélete

7. Gyakorlat A relációs adatmodell műveleti része

Adatbázisok II. rész

Adatbázisok I. Jánosi-Rancz Katalin Tünde 327A 1-1

SQL jogosultság-kezelés. Privilégiumok Grant és Revoke Grant Diagrammok

Adatbázisok 1. Kósa Balázs gyakorlata alapján Készítette: Nagy Krisztián. 1. gyakorlat

BGF. 4. Mi tartozik az adatmodellek szerkezeti elemei

ALAPOK. 0 és 255 közé eső számértékek tárolására. Számértékek, például távolságok, pontszámok, darabszámok.

6. Gyakorlat. Relációs adatbázis normalizálása

SQL haladó. Külső összekapcsolások, Csoportosítás/Összesítés, Beszúrás/Törlés/Módosítás, Táblák létrehozása/kulcs megszorítások

LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK UNIÓ, ALLEKÉRDEZÉSEK

Mezők viszonya a relációs adatbázis tábláiban

Adatbázisok. 8. gyakorlat. SQL: CREATE TABLE, aktualizálás (INSERT, UPDATE, DELETE), SELECT október október 26. Adatbázisok 1 / 17

Adatbáziskezelés alapjai. jegyzet

Adatbázisok elmélete

Adatbázis-lekérdezés. Az SQL nyelv. Makány György

Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára

Mveletek a relációs modellben. A felhasználónak szinte állandó jelleggel szüksége van az adatbázisban eltárolt adatok egy részére.

Programozás. Adatbázis-kezelés (alapok) Fodor Attila

LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK JOIN, AGGREGÁCIÓ

ABR ( Adatbázisrendszerek) 1. Előadás : Műveletek a relációs medellben

Relációs adatmodell. Adatbázisok használata

2 Access 2016 zsebkönyv

Feladatok A mai előadáson: Tankönyv -- Termékek feladatai:

7. előadás. Karbantartási anomáliák, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF. Adatbázisrendszerek előadás november 7.

2.előadás: Adatbázisok-I. dr. Hajas Csilla (ELTE IK)

RELÁCIÓS ADATBÁZISSÉMÁK. Egyed-kapcsolat modellről átírás

Marton József BME-TMIT. Adatbázisok VITMAB november 11.

ADATBÁZISOK, 2018 ősz

Hogyan fogalmazzuk meg egyszerűen, egyértelműen a programozóknak, hogy milyen lekérdezésre, kimutatásra, jelentésre van szükségünk?

ADATBÁZISOK. 4. gyakorlat: Redundanciák, funkcionális függőségek

Adatbázis rendszerek. Molnár Bence. Szerkesztette: Koppányi Zoltán és Berényi Attila

ADATBÁZISOK, 2017 ősz

A szürke háttérrel jelölt fejezet/alfejezet szövege a CD-mellékleten található. A CD-melléklet használata. 1. Elméleti áttekintés 1

ADATBÁZIS-KEZELÉS Demetrovics Katalin

Óravázlat. az ECDL oktatócsomaghoz. 5. modul. Adatbáziskezelés. Krea Kft Budapest, Szőlő u 21. Tel/fax: / krea@krea.

Adatbázisok 1. Az egyed-kapcsolat modell (E/K)

TAJ. foglalkozás. gyógyszer

Adatbázis tervezés normál formák segítségével

Adatbázisok. 4. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 24.

Példa Többértékű függőségek, 4NF, 5NF

Adatbázisok elmélete 4. előadás

Az egyed-kapcsolat modell (E/K)

Adatbázis rendszerek Ea: A rendes állapot. Normalizálás

T Adatbázisok-adatmodellezés

4. előadás. Relációalgebra és relációkalkulusok. Adatbázisrendszerek előadás október 10.

Adatbázisok. 3. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 21.

Programozás. Bevezetés. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

AZ ADATBÁZISOK HATÁSA A RELÁCIÓS ALGEBRÁRA

Gazdasági folyamatok térbeli elemzése. 5. elıadás

Adatbázisok elmélete 9. előadás

Relációs adatbázisok tervezése 2.rész (dekompozíció)

Átírás:

Adatbázis rendszerek 5. előadás Adatbázis tervezés Koppányi Zoltán koppanyi.zoltan@epito.bme.hu

Előző óra Redundancia, Anomáliák: beszúrás, törlés, módosítás Funkcionális Normalizálás Normál Táblák konzisztencia függőség és szerepe formák dekompozíciója

Tervezési minták

Tervezési minták (design patterns) Tervezés történhet: Tapasztalat alapján Szabványok, előírások alapján Tervezési minták alapján A tervezési minták összegyűjtött tapasztalatok, amelyek mindegyike egy-egy gyakran előforduló problémára ad általánosított választ. Tervezési mintákkal találkozhatunk menedzsmentben, építészetben, stb.

Tervezési minták Először Christopher Alexander alkalmazta az építészetben. Wikipédiáról: Ő volt az, aki olyan, az építészetben újra és újra felbukkanó mintákat keresett, amelyek a jól megépített házakat jellemzik. Könyvében, a The Timeless Way of Buliding -ben olyan mintákat próbált leírni, amelyek segítségével akár egy kezdő építész is gyorsan jó épületeket tervezhet. A minták a magukban hordozott különböző építészek sok éves tapasztalata miatt szebb, jobb vagy használhatóbb házakat eredményeztek, mintha a tervezőnek csupán saját erejére támaszkodva kellett volna megterveznie azokat. Később, elsősorban az informaiktában, azon belül is szoftverfejlesztésben terjedt el: pl.: programtervezési minták

Tervezési minták Adatbázisok lehetőség van. Azonban kialakítására végtelen sok ezek közül csak néhány optimális. Akik már sok hasonló problémával találkoztak (azaz tapasztaltak) könnyen előhúzhatnak egy megoldást. A tapasztalatlanok számára könnyebb ha dokumentálva kézhez kaphatják ezeket. Az itt bemutatásra kerülő minták, az előadók és a házifeladatok tapasztalatai alapján készültek.

A Jegyzőkönyv Feladat: Tipikus probléma, amikor katalógusokat, listákat kell létre hozni és azokat táblába tárolni. Ekkor gyakran előfordul például, hogy egy katalógus listában ugyanaz a gyártó szerepel. Megoldás: A redundancia csökkentése végett, ezeket az ismétlődéseket külön táblába emeljük ki. A kiemelt tábla kulcsát szerepeltetjük az eredeti táblában, mint idegen kulcsot.

A Jegyzőkönyv Jegyzőkönyv ID: Számláló Lista: Egész (IK) Lista: Egész (IK) Érték: Bármi N N Lista ID: Számláló Osztály: Szöveg... Lista ID: Számláló Osztály: Szöveg...

A Jegyzőkönyv Példa: kiindulás Katalógus ID Megnevezés Típus Gyártó Keresztmetszet Ár T- beton BetonGyártó Kft. 500 50 T- acél AcélGyártó Kft. 500 50 P- beton Védmű Zrt. 500 50 K- acél BetonGyártó Kft. 00 650

A Jegyzőkönyv Példa: megoldás Katalógus ID Megnevezés TípusID GyártóID Keresztmetszet Ár T- 500 50 T- 500 50 P- 500 50 K- 00 650 Típus Gyártó ID Típus Egyéb ID Gyártó Cím Beton... BetonGyártó Kft.... Acél... AcélGyártó Kft.... Védmű Zrt....

A Jegyzőkönyv előnyök, hátrányok Előnyök Redundancia csökkenés Kiemelt táblában további információk (új oszlopok) könnyen megadhatóak. (pl. cím oszlop bevezetése az előző példában) A kiemelt táblában az értékek egyszerűen megváltoztathatóak, adatbázis anomáliák elkerülhetőek. (pl.: előző példában a gyártó neve) A kiemelt táblában a többszörös névfelvétel elkerülhető, ha arra egyediséget előírunk. (pl.: gyártó csak egyszer forduljon elő) Hátrányok: Az ID-k nehezen értelmezhetőek. A táblák között kapcsolat kialakítása szükséges egy esetleges lekérdezés esetén. (pl.: gyártó nevére való szűréskor)

A Mérés Feladat: Egy adott műszer több mérést végez, és azokat táblába rögzítjük. Szeretnénk nyilvántartani a műszerek méréseit egy adatbázisban Megoldás: Ahelyett, hogy minden műszerhez létrehozunk egy külön táblát, a méréseket egy táblában tároljuk és az egyes műszerekhez tartozó méréseket külön sorszámmal azonosítjuk, hasonlóan az együtt kezelendő méréseket egy másik sorszámmal kategorizáljuk (pl. azonos időben végzett mérések).

A Mérés Mérés ID: Számláló SzenzorNév: Szöveg MérésSorszám: Egész MérésÉrték: Bármi

A Mérés Mérés ID Szenzor MérésSorszám Nyúlás Bélyeg 0 Bélyeg 0 Bélyeg 0 Bélyeg 0 Gyakran használjuk az időbélyeget (timestamp), mint a mérés azonosítóját Mérés ID Szenzor Timestamp Nyúlás Bélyeg 05.05.05 :0:0 0 Bélyeg 05.05.05 :0:0 0 Bélyeg 05.05.05 :0:0 0 Bélyeg 05.05.05 :0:0 0

A Mérés + Jegyzőkönyv Mérés ID: Számláló ListaElemID: Int (IK) MérésSorszám: Int MérésÉrték: Bármi N Lista ID: Számláló Név: Szöveg...

A Mérés + Jegyzőkönyv Példa Mérés ID SzenzorID Timestamp Nyúlás 05.05.05 :0:0 0 05.05.05 :0:0 0 05.05.05 :0:0 0 05.05.05 :0:0 0 Szenzor ID Típus Egyéb Bélyeg... Bélyeg...

A Mérés előnyök, hátrányok Előnyök Könnyű új szenzor felvétele. A mérések együtt könnyebben kezelhetőek. Kevesebb tábla. Hátrányok: Egy adott műszer elemzéséhez a műszerre rá kell szűrni

A Flexibilis tábla Feladat: Gyakori probléma, hogy egy tábla attribútumai későbbiekben változhatnak, például a specifikáció változása miatt, vagy egy reláció (tábla) nagyon sok attribútumot tartalmaz, vagy a táblában gyakran fordulnak elő elemek különböző attribútumokban. Megjegyzés: ebben az esetben általában az E/K diagram nem megfelelő, mivel az egyed több dolgot ír le- Ekkor szükséges az E/K diagram felülvizsgálata és további egyedek bevezetése. Azonban néha tervezési döntésként ezeket egy táblába akarjuk tárolni. Ez általában hierarchikus kapcsolat megtartására utal. Megoldás: Egy táblába felvesszük az attribútumokat. Az adatokat tartalmazó táblába egy oszlopba megadjuk az attribútum nevét, egy másik oszlopba pedig az azokhoz tartozó értékeket.

A Flexibilis Tábla FelxibilisTábla ID: Számláló Név: Szöveg AttribútumID: Egész (IK) N AttribútumÉrték: Bármi Attribútum ID: Számláló AttribútumNév: Szöveg...

Adatok hierarchikus kapcsolata Járművek Mérés Repülőgép Bélyeges mérés Gépkocsi Motor Gyorsulás mérés Szintezési mérés Nagyobb halmaz Kisebb halmaz I. Kisebb halmaz III. Kisebb halmaz II.

A Flexibilis tábla Mérés ID Szenzor Gyorsulás Nyúlás Elmozdulás Bélyeg 0 Gyorsulás Mérő 0 Szintező 0 Bélyeg 0 Járművek ID Szenzor Név Ajtók Gyorsulás száma Szárnyak Nyúlásfesztávja Elmozdulás Kerekek száma Gépkocsi Bélyeg 0 Gyorsulás Motor 0 Gépkocsi Szintező 0 Repülőgép Bélyeg 8 0 00

A Flexibilis Tábla FelxibilisTábla ID: Számláló Név: Szöveg AttribútumID: Egész (IK) N AttribútumÉrték: Bármi Attribútum ID: Számláló AttribútumNév: Szöveg...

A Flexibilis tábla Példa: kiindulás Mérés ID Szenzor Gyorsulás Nyúlás Elmozdulás Bélyeg 0 Gyorsulás Mérő 0 Szintező 0 Bélyeg 0 Járművek ID Szenzor Név Ajtók Gyorsulás száma Szárnyak Nyúlásfesztávja Elmozdulás Kerekek száma Gépkocsi Bélyeg 0 Gyorsulás Motor 0 Gépkocsi Szintező 0 Repülőgép Bélyeg 8 0 00

A Flexibilis tábla Példa: megoldás. Mérés ID Szenzor MérésTípusID Érték Bélyeg 0 Gyorsulás Mérő 0 Szintező 0 Bélyeg 0 MérésTípus ID Mérés Típus Gyorsulás Nyúlás Elmozdulás

A Flexibilis Tábla + Mérés FelxibilisTábla ID: Számláló Szenzor: Szöveg MérésSorszám: Egész AttribútumID: Egész (IK) AttribútumÉrték: Bármi N Attribútum ID: Számláló AttribútumNév: Szöveg...

A Flexibilis tábla + Mérés Mérés ID Szenzor MérésSzámláló MérésTípusID Érték Bélyeg 0 Gyorsulás Mérő 0 Szintező 0 Bélyeg 0 MérésTípus ID Mérés Típus Gyorsulás Nyúlás Elmozdulás

A Flexibilis Tábla + Mérés + Jegyzőkönyv FelxibilisTábla ID: Számláló ListaElemID: Egész (IK) MérésSorszám: Egész AttribútumID: Egész (IK) AttribútumÉrték: Bármi N N Lista ID: Számláló Név: Szöveg... Attribútum ID: Számláló AttribútumNév: Szöveg...

A Flexibilis tábla + Mérés + Jegyzőkönyv Mérés ID SzenzorID MérésSzámláló MérésTípusID Érték 0 0 0 0 5 5 6 5 MérésTípus Szenzor ID Mérés Típus ID Mérés Típus Bélyeg Gyorsulás Gyorsulás Mérő Nyúlás Szintező Elmozdulás

A Flexibilis tábla Példa: megoldás. Járművek ID Név AttribútumID Érték Gépkocsi Gépkocsi Motor Gépkocsi 5 Gépkocsi 6 Repülőgép 8 7 Repülőgép 0 8 Repülőgép 8 ID Attribútum Ajtók száma Szárnyak feszt. Kerekek száma

A Flexibilis tábla előnyök, hátrányok Előnyök Könnyű új attribútum felvétele Elkerülhető sok érték használata Hiarerchikus adatok együtt kezelhetőek Hátrányok: Nehezebb és bonyolultabb lekérdezések Nem minden esetben optimális megoldás

A Csomópont Feladat: Egyes esetekben előfordul, hogy egy entitás önmagára mutat, így például egy csomópontba befutó utak. Megoldás: Amennyiben a csomóponthoz két entitás tartozik, akkor azt egy táblába tárolhatjuk, ahol az összetartozást a tábla egy oszlopa adja, mely idegen kulcs a tábla elsődleges kulcsára. Több csatlakozás esetén egy külön kapcsoló táblába emeljük ki a kapcsolódó elemeket.

A Csomópont - egy ágú kapcsolat Út ID: Számláló Név: Szöveg Kapcsoló: Egész (IK) N

A Csomópont Példa egy ágú kapcsolat Út ID Út név Csatlakozás M0 M M M

A Csomópont - több ágú kapcsolat Út ID: Számláló Név: Szöveg Csomópont ID: Számláló CspSzám: Egész Sorszám: Egész ÚtID: Egész (IK) N

A Csomópont Példa több ágú kapcsolat Út ID Út név M0 M M M Csomópont ID Csomópont név CspSzám Sorszám ÚtID M0-M-M M0-M-M M0-M-M M0-M 5 M0-M

Kiterjesztett relációs algebra

Az ismétlődések megszüntetése Delta op. A műveleteinket multihalmazon definiáltuk Így a sorok ismétlődhetnek Előfordul hogy csak vagyunk kíváncsiak Ekkor δ (S ) δ ( a különálló sorokra használható a delta operátor. Név Jegy Jelenlét Kiss Pista Nagy Péter Kiss Pista Nagy Ákos 0 )= Név Jegy Jelenlét Kiss Pista Nagy Péter Nagy Ákos 0

Attribútum átnevezés Az attribútumok nevei átnevezhetőek a nyilat ( ) használhatjuk egy operátor, művelet belsejében Erre Így például projekcióesetén: π réginév újnév (S ) π Név Hallgató ( Név Jegy Jelenlét Hallgató Kiss Pista Kiss Pista Nagy Péter Kiss Pista Nagy Ákos 0 )= Nagy Péter Kiss Pista Nagy Ákos

Attribútum átnevezés Az átnevezés után ezzel az új attribútum névvel végezhetünk műveleteket. σ Hallgató=' Kiss Pista '( π Név Hallgató ( = Név Jegy Jelenlét Kiss Pista Nagy Péter Kiss Péter Nagy Ákos 0 Hallgató Kiss Pista ))

Kiterjesztett projekció Új attribútum vezethető le πtermék, Darab Ár ( = Termék Darab Ár Tej 50 50 Kenyér 0 Túró Rudi 00 Termék Darab*Ár Tej 50 50 Kenyér 0 Túró Rudi 600 )

Kiterjesztett projekció + Átnevezés A levezetett átnevezzük új πtermék, Darab Ár ÖsszÁr( = attribútumot Termék Darab Ár Tej 50 50 Kenyér 0 Túró Rudi 00 Termék ÖsszÁr Tej 50 50 Kenyér 0 Túró Rudi 600 legtöbbször )

Csoportosítás Csoportosítás a reláció sorainak csoportokba történő beosztása a reláció egy vagy több attribútumának értékétől függően. Jele: γ attr, attr,... (S ) Termék γtermék (πtermék ( Darab Kenyér Tej ))

Lépésről lépésre Termék π Termék ( Darab Kenyér Tej Tej Termék γtermék ( Termék Kenyér Tej )= Termék )= Kenyér Tej Kenyér

Csoportosítás + Összegzés Ahogy láttuk a csoportosítás ugyanolyan elemeket von össze az adott attribútumon. Azonban sorokat, módon. a többi attribútum is tartalmaz ezeket összesíthetjük valamilyen Az összesítéshez különböző függvényeket alkalmazhatunk a gamma operátoron belül. Ezek a következőek: SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT, FIRST, LAST

Az eredmény reláció felépítése Osszuk a reláció sorait csoportokba. Egy csoport azokat a sorokat tartalmazza, amelyeknek az {attr, attr, } listán szereplő csoportosítási attribútumokhoz tartozó értékei megegyeznek. Ha nincs csoportosítási attribútum, akkor az egész R reláció egy csoportot képez. Minden csoporthoz hozzunk amelyik tartalmazza: csoport létre olyan sort, Szóban forgó attribútumait. csoportosítási Az {attr, attr, } lista összesítési attribútumaira vonatkozó összesítéseket.

Csoportosítás + Összegzés (Példa - SUM) Termék γtermék, SUM( Darab) ( Darab Kenyér Tej 5 Termék SumDarab Kenyér 8 Tej )=

Csoportosítás + Összegzés (Példa Több attribútumra) γtermék, SUM( Darab) ÖsszDb, SUM (ÖsszDb Ár ) ÖsszÁr ( Termék Darab Ár Kenyér 00 00 50 Kenyér 50 Tej 00 )= Termék ÖsszDb ÖsszÁr Kenyér 00 5 650 Tej 00

Csoportosítás + Összegzés (Példa - COUNT) Termék γtermék, COUNT( Darab ) ( Darab Kenyér Tej 5 Termék CountDarab Kenyér Tej )=

Csoportosítás + Összegzés (Példa - FIRST) Termék γtermék, FIRST ( Darab) ( Darab Kenyér Tej 5 Termék FirstDarab Kenyér Tej )=

Csoportosítás + Összegzés (Példa Több attribútumra) γtermék, SUM( Darab) ÖsszDb, SUM (ÖsszDb Ár ) ÖsszÁr ( Termék Darab Ár Kenyér 00 00 50 Kenyér 50 Tej 00 )= Termék ÖsszDb ÖsszÁr Kenyér 00 6 650 Tej 00

Sorrendezés A rendezetlen halmazon a sorba rendezés operátor segítéségével a rekordok rendezhetőek. ABC sorrend, növekvő, stb. Jele: τ Név ( τ attr, attr,... (S ) Név Jegy Jelenlét Név Kiss Pista Kiss Aladár Nagy Péter Kiss Pista Kiss Aladár Nagy Péter 0 Nagy Péter 0 Nagy Péter )= Jegy Jelenlét

Sorrendezés, több attribútumon Először az első attribútumon rendezünk, majd az azonos csoportba lévőket a következőn, és így tovább. τ Név, Jegy ( Név Jegy Jelen lét Kiss Pista Nagy Péter Kiss Aladár Név Jegy Jelenlét Nagy Péter 0 Kiss Aladár Kiss Pista Nagy Péter 0 Nagy Péter )=

Köszönöm a figyelmet!