Informatica Introduzione alle basi di dati Prof. Giovanni Giuffrida e-mail: [email protected] 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 1 Materiale didattico • Atzeni,Ceri,Paraboschi,Torlone, Basi di Dati,Modelli e linguaggi di interrogazione, terza edizione, McGraw-Hill 2002. • Albano-Ghelli-Orsini, Basi di Dati Relazionali e a Oggetti, Zanichelli, 1997 • Ullman, Basi di Dati e Basi di Conoscenza • Access: Manuale utente • Slides del corso 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 2 Sistema informativo • Componente (sottosistema) di qualsiasi organizzazione – Azienda privata, pubblica, info private (PIM), famiglia, etc. • Gestisce (acquisisce, elabora, conserva, produce) le informazioni di interesse (i.e., utilizzate per il perseguimento degli scopi dell’organizzazione) – ogni organizzazione ha un sistema informativo • possibilmente non esplicitato nella struttura stessa – quasi sempre, il sistema informativo è di supporto ad altri sottosistemi – il sistema informativo è di solito suddiviso in sottosistemi (in modo gerarchico o decentrato), più o meno fortemente integrati 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 3 Sistema organizzativo • Insieme di risorse e regole per lo svolgimento coordinato delle attività al fine del perseguimento degli scopi – il sistema informativo è parte del sistema organizzativo – il sistema informativo esegue/gestisce processi informativi (cioè i processi che coinvolgono informazioni) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 4 Risorse aziendali • le risorse di una azienda: – – – – persone denaro materiali informazioni • Oggi viviamo nell‘era della conoscenza • Il capitale principale delle organizzazioni è rappresentato dalla conoscenza (basata sui dati) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 5 Sistemi informativi e automazione • Il concetto di “sistema informativo” è indipendente da qualsiasi automazione • esistono organizzazioni la cui ragion d’essere è la gestione di informazioni – Es.: servizi anagrafici, tribunali, biblioteche, etc – Operano da secoli – La gestione delle loro informazioni si è evoluta nel tempo • Ma ciò non altera l‘obiettivo dell‘organizzazione! 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 6 Sistema Informatico • Porzione automatizzata del sistema informativo: – la parte del sistema informativo che gestisce informazioni con tecnologia informatica Sistema azienda Sistema organizzativo Sistema informativo Sistema informatico 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 7 Sistema informativo e sistema informatico • Anche prima di essere informatizzati, molti sistemi informativi si sono evoluti – – – – Razionalizzazione delle procedure di accesso ai dati Standardizzazione dell’esecuzione delle procedure Organizzazione delle informazioni Duplicazione degli archivi • Esempi: – – – – Uffici anagrafe Contabilità familiare Ordini al ristorante ... 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 8 Gestione delle informazioni • Nelle attività umane, le informazioni vengono gestite (registrate e scambiate) in forme diverse: – idee informali – linguaggio naturale (scritto o parlato, formale o colloquiale, in una lingua o in un’altra) – disegni, grafici, schemi – numeri e codici • e su vari supporti – memoria umana, carta, dispositivi elettronici 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 9 Gestione delle informazioni • Nelle attività standardizzate dei sistemi informativi complessi, sono state introdotte col tempo forme di organizzazione e codifica delle informazioni • Ad esempio, nei servizi anagrafici si è iniziato con registrazioni discorsive e poi – nome e cognome – estremi anagrafici – codice fiscale 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 10 Informazioni e dati • Nei sistemi informatici (e non solo), le informazioni vengono rappresentate in modo essenziale, spartano: attraverso i dati • Dal Vocabolario della lingua italiana (1987) informazione: notizia, dato o elemento che consente di avere conoscenza più o meno esatta di fatti, situazioni, modi di essere. dato: ciò che è immediatamente presente alla conoscenza, prima di ogni elaborazione; (in informatica) elementi di informazione costituiti da simboli che debbono essere elaborati. • L‘Informazione può essere vista come un‘interpretazione semantica dei dati – Dipendente dal contesto (e.g., abitudini, interlocutori, cultura, momento storico, ecc.) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 11 Dati e informazioni • I dati hanno bisogno di essere interpretati Esempio ‘Mario’ ’275’ su un foglio di carta sono due dati. 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 12 Dati e informazioni • I dati hanno bisogno di essere interpretati Esempio ‘Mario’ ’275’ su un foglio di carta sono due dati. Se il foglio di carta viene fornito in risposta alla domanda “A chi mi devo rivolgere per il problema X; qual è il suo interno?”, allora i dati possono essere interpretati per fornire informazione e arricchire la conoscenza. Oppure, soldi che Mario mi deve Oppure, giorni lavorativi di Mario Etc. Etc. 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 13 Perché i dati? • La rappresentazione precisa di forme più ricche di informazione e conoscenza è difficile – Ci sono stati dei tentantivi in passato di creare “Basi di conoscenza“ – Ha funzionato solo per specifiche applicazioni molto circoscritte • I dati costituiscono spesso una risorsa strategica – Più stabili nel tempo di altre componenti quali processi, tecnologie, ruoli umani 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 14 Base di dati Insieme organizzato di dati utilizzati per il supporto allo svolgimento delle attività di un ente (azienda, ufficio, personale) • Tecnologicamente parlando: – Insieme di dati gestito da un sistema software dedicato alla gestione di basi di dati – Data Base Management System (DBMS) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 15 Sistema di gestione di basi di dati DataBase Management System — DBMS Applicazione software in grado di gestire collezioni di dati che siano: – Grandi: di dimensioni (molto) maggiori della memoria centrale dei sistemi di calcolo utilizzati – Persistenti: con un periodo di vita indipendente dalle singole esecuzioni dei programmi che le utilizzano – Condivise: utilizzate da applicazioni diverse anche in località geografiche diverse – Affidabili: resistenza a malfunzionamenti hardware e software, blackout, etc. – Private: con una disciplina e un controllo degli accessi • Come ogni prodotto informatico, un DBMS deve essere – Efficiente: utilizzando al meglio le risorse di spazio e tempo del sistema – Efficace: rendendo produttive le attività dei suoi utilizzatori 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 16 Alcuni DBMS in commercio • Business estremamente grosso e profittevole • Alcuni sistemi – – – – – – – – Microsoft Access IBM-DB2 Oracle Informix Sybase Microsoft SQLServer Ingres MySql (open-source) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 17 Condivisione dei dati • Ogni organizzazione (specie se grande) è divisa in settori o comunque svolge diverse attività • A ciascun settore o attività corrisponde un (sotto)sistema informativo • Possono esistere sovrapposizioni fra i dati di interesse dei vari settori • Una base di dati è una risorsa integrata, condivisa fra i vari settori 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 18 Possibili problemi nella condivisione dei dati • Ridondanza: – informazioni ripetute • Rischio di incoerenza: – le versioni possono non coincidere 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 19 Archivi e basi di dati Gestione orario lezioni Archivio 1: orario lezioni Gestione ricevimento Archivio 2: ricevimento 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 20 Archivi e basi di dati Gestione orario lezioni Base di dati Gestione ricevimento 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 21 Le basi di dati sono condivise • Una base di dati è una risorsa integrata e condivisa tra varie applicazioni e vari utenti • Attività diverse da parte di diversi utenti su dati in parte condivisi: – Meccanismi di autorizzazione – Controllo degli accessi – Controllo della concorrenza, accesso ai dati in competizione 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 22 Efficienza • Si misura (come in tutti i sistemi informatici) in termini di – tempo di esecuzione (tempo di risposta) – spazio di memoria (principale e secondaria) • L’efficienza è funzione di vari fattori – – – – – Qualità del DBMS Qualità delle applicazioni che usano il DBMS Manutenzione del DBMS Caratteristiche del server Ecc. 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 23 Descrizioni dei dati nei DBMS • Descrizioni e rappresentazione dei dati a livelli diversi – permettono l’indipendenza dei dati dalla rappresentazione fisica: • i programmi fanno riferimento alla struttura a livello più alto, e le rappresentazioni sottostanti possono essere modificate senza necessità di modifica dei programmi – Precisiamo attraverso il concetto di • Modello dei dati 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 24 Modello dei dati • Insieme di costrutti e metodi utilizzati per organizzare i dati di interesse e descriverne la dinamica • Componente fondamentale: meccanismi di strutturazione (o costruttori di tipo) • Ogni modello dei dati prevede alcuni costruttori • Ad esempio, il modello relazionale prevede il costruttore relazione, che permette di definire insiemi di record omogenei 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 25 Due possibili modelli • modelli logici: utilizzati nei DBMS esistenti per l’organizzazione dei dati – utilizzati dai programmi – indipendenti dalle strutture fisiche esempi: relazionale, reticolare, gerarchico, a oggetti • modelli concettuali: permettono di rappresentare i dati in modo indipendente da ogni sistema – cercano di descrivere i concetti del mondo reale – sono utilizzati nelle fasi preliminari di progettazione – il più noto è il modello Entity-Relationship 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 26 Organizzazione dei dati in una base di dati Orario Insegnamento Analisi matem. I Basi di dati Chimica Fisica I Fisica II Sistemi inform. 10 March 2014 Docente Luigi Neri Piero Rossi Nicola Mori Mario Bruni Mario Bruni Piero Rossi Aula N1 N2 N1 N1 N3 N3 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida Ora 8:00 9:45 9:45 11:45 9:45 8:00 27 Schemi e istanze • Lo schema della base di dati Insegnamento 10 March 2014 Docente Aula Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida Ora 28 Schemi e istanze • L’istanza della base di dati Analisi matem. I Basi di dati Chimica Fisica I Fisica II Sistemi inform. Luigi Neri Piero Rossi Nicola Mori Mario Bruni Mario Bruni Piero Rossi N1 N2 N1 N1 N3 N3 8:00 9:45 9:45 11:45 9:45 8:00 • Insieme di righe (anche dette: tuple, ennuple) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 29 Schemi e istanze • In ogni base di dati esistono: – Aspetto intensionale: lo schema • Sostanzialmente invariante nel tempo • Descrive la struttura • Nell’esempio, le intestazioni delle tabelle – Aspetto estensionale: l’istanza • I valori possono cambiare anche molto rapidamente • Raccoglie i dati • Nell’esempio, il “corpo” di ciascuna tabella 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 30 Due tipi (principali) di modelli • Modelli logici: utilizzati nei DBMS esistenti per l’organizzazione dei dati – utilizzati dai programmi – indipendenti dalle strutture fisiche – esempi: relazionale, reticolare, gerarchico, a oggetti • Modelli concettuali: permettono di rappresentare i dati in modo indipendente da ogni sistema – cercano di descrivere i concetti del mondo reale – sono utilizzati nelle fasi preliminari di progettazione – Il più noto è il modello Entity-Relationship 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 31 Architettura (semplificata) di un DBMS utente Schema logico Schema interno BD 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 32 Architettura semplificata di un DBMS: schemi – Schema logico: descrizione della base di dati nel modello logico (ad esempio, la struttura della tabella) – Schema fisico: rappresentazione dello schema logico per mezzo di strutture memorizzazione (file) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 33 Indipendenza dei dati • il livello logico è indipendente da quello fisico: – una tabella è utilizzata nello stesso modo qualunque sia la sua realizzazione fisica (che può anche cambiare nel tempo) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 34 Architettura standard (ANSI/SPARC) a tre livelli per DBMS utente utente Schema esterno utente Schema esterno utente utente Schema esterno Schema logico Schema interno BD 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 35 Architettura ANSI/SPARC: schemi • Schema fisico/interno: rappresentazione dei dati per mezzo di strutture fisiche di memorizzazione • Schema logico: descrizione dell’intera base di dati nel modello logico “principale” del DBMS • Schema esterno: descrizione di parte della base di dati del modello logico (“viste” parziali, derivate, anche in modelli diversi) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 36 Una vista Corsi Corso Docente Basi di dati Rossi Neri Sistemi Bruni Reti Controlli Bruni CorsiSedi 10 March 2014 Aula DS3 N3 N3 G Corso Sistemi Reti Controlli Aule Nome Edificio DS1 OMI N3 OMI G Pincherle Aula Edificio N3 OMI N3 OMI G Pincherle Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida Piano Terra Terra Primo Piano Terra Terra Primo 37 Indipendenza dei dati • Conseguenza della articolazione in livelli • L’accesso avviene solo tramite il livello esterno (che può coincidere con il livello logico) • Due forme: – Indipendenza fisica – Indipendenza logica 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 38 Indipendenza fisica • Il livello logico e quello esterno sono indipendenti da quello fisico – una relazione è utilizzata nello stesso modo qualunque sia la sua realizzazione fisica – la realizzazione fisica può cambiare senza che debbano essere modificati i programmi 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 39 Indipendenza logica • Il livello esterno è indipendente da quello logico • Aggiunte o modifiche alle viste non richiedono modifiche al livello logico • Modifiche allo schema logico che lascino inalterato lo schema esterno sono trasparenti 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 40 Tabelle e relazioni nel modello relazionale • Una tabella rappresenta una relazione se – i valori di ogni colonna sono fra loro omogenei – le righe sono diverse fra loro – le intestazioni delle colonne sono diverse tra loro • In una tabella che rappresenta una relazione – l’ordinamento tra le righe è irrilevante – l’ordinamento tra le colonne è irrilevante 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 41 Il modello relazionale è basato su valori • i riferimenti fra dati in relazioni diverse sono rappresentati per mezzo di valori dei domini che compaiono nelle ennuple • Il modello risulta molto intuitivo • Semplice da comprendere • Complicato da implementare – complessità nascosta agli utenti – Se ne occupa il sistema stesso 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 42 studenti Matricola Cognome 6554 Rossi 8765 Neri 9283 Verdi 3456 Rossi 4/10/2001 Nome Mario Paolo Luisa Maria Data di nascita 05/12/1978 03/11/1976 12/11/1979 01/02/1978 esami Studente 3456 3456 9283 6554 Voto 30 24 28 26 Corso 04 02 01 01 corsi Codice 01 02 04 Titolo Analisi Chimica Chimica Docente Mario Bruni Verdi Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 43 studenti Matricola Cognome 6554 Rossi 8765 Neri 9283 Verdi 3456 Rossi 4/10/2001 Nome Mario Paolo Luisa Maria Data di nascita 05/12/1978 03/11/1976 12/11/1979 01/02/1978 esami Studente Voto 30 24 28 26 Corso corsi Codice 01 02 04 Titolo Analisi Chimica Chimica Docente Mario Bruni Verdi Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 44 Vantaggi del modello basato su valori • indipendenza dalle strutture fisiche che possono cambiare dinamicamente • si rappresenta solo ciò che è rilevante dal punto di vista dell’applicazione • i dati sono portabili piu' facilmente da un sistema ad un altro 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 45 Strutture nidificate Da Filippo Via Roma 2, Roma Da Filippo Via Roma 2, Roma Ricevuta Fiscale 1235 del 12/10/2000 Ricevuta Fiscale 1240 del 13/10/2000 3 2 3 2 Coperti Antipasti Primi Bistecche 3,00 6,20 12,00 18,00 2 2 2 2 2 Totale 39,20 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 Coperti Antipasti Primi Orate Caffè 2,00 7,00 8,00 20,00 2,00 Totale 39,00 46 Relazioni che rappresentano strutture nidificate Ricevute Dettaglio 4/10/2001 Numero 1235 1240 Data 12/10/2000 13/10/2000 Totale 39,20 39,00 Numero 1235 1235 1235 Qtà 3 2 3 Coperti Coperti Antipasti Primi 3,00 3,00 6,20 12,00 1235 1240 … 2 2 … Bistecche Coperti … 18,00 2,00 … Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 47 Strutture nidifcate, riflessione • Abbiamo rappresentato veramente tutti gli aspetti delle ricevute? • Dipende da che cosa ci interessa! – l'ordine delle righe e' rilevante? – possono esistere linee ripetute in una ricevuta? • Sono possibili rappresentazioni diverse 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 48 Rappresentazione alternativa per strutture nidificate Ricevute Dettaglio 4/10/2001 Numero 1235 1240 Data 12/10/2000 13/10/2000 Totale 39,20 39,00 Numero 1235 1235 1235 Riga 1 2 3 Qtà 3 2 3 Descrizione Coperti Antipasti Primi 1235 1240 … 4 1 … 2 2 … Bistecche Coperti … Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 Importo 3,00 6,20 12,00 18,00 2,00 … 49 Informazione incompleta • ll modello relazionale impone ai dati una struttura rigida: – le informazioni sono rappresentate per mezzo di ennuple – solo alcuni formati di ennuple sono ammessi: quelli che corrispondono agli schemi di relazione • I dati disponibili possono non corrispondere al formato previsto 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 50 Informazione incompleta: motivazioni Nome Franklin Winston SecondoNome Delano Charles Josip 4/10/2001 Cognome Roosevelt Churchill De Gaulle Stalin Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 51 Informazione incompleta: soluzioni? • non conviene (anche se spesso si fa) usare valori del dominio (0, stringa nulla, “99”, ...): – potrebbero non esistere valori “non utilizzati” – valori “non utilizzati” potrebbero diventare significativi – in fase di utilizzo sarebbe necessario ogni volta tener conto del “significato” di questi valori 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 52 Informazione incompleta nel modello relazionale • Si adotta una tecnica rudimentale ma efficace: – valore nullo: denota l’assenza di un valore del dominio (e non è un valore del dominio) • Si possono (e debbono) imporre restrizioni sulla presenza di valori nulli 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 53 Troppi valori nulli studenti Matricola Cognome 6554 Rossi 9283 Verdi NULL Rossi 4/10/2001 Nome Mario Luisa Maria Data di nascita 05/12/1978 12/11/1979 01/02/1978 esami Studente NULL NULL 9283 Voto 30 24 28 Corso NULL 02 01 corsi Codice 01 02 04 Titolo Analisi NULL Chimica Docente Mario NULL Verdi Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 54 Tipi di valore nullo • (almeno) tre casi differenti di tipo NULL – valore sconosciuto – valore inesistente – valore senza informazione • I DBMS non distinguono i tipi di valore nullo 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 55 Vincoli di integrità – Esistono istanze di basi di dati che, pur sintatticamente corrette, non rappresentano informazioni possibili per l’applicazione di interesse 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 56 Una base di dati "scorretta" Esami Studente Voto Lode Corso 276545 32 01 276545 30 e lode 02 787643 27 e lode 03 739430 24 04 Studenti 4/10/2001 Matricola Cognome 276545 Rossi Neri 787643 787643 Bianchi Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 Nome Mario Piero Luca 57 Vincolo di integrità – Proprietà che deve essere soddisfatta dalle istanze che rappresentano informazioni corrette per l’applicazione – Un vincolo è una funzione booleana (un predicato): associa ad ogni istanza il valore vero o falso 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 58 Vincoli di integrità, perché? – descrizione più accurata della realtà – contributo alla “qualità dei dati” – usati dai DBMS nella esecuzione delle interrogazioni – non tutte le proprietà di interesse sono rappresentabili per mezzo di vincoli formulabili in modo esplicito 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 59 Tipi di vincoli – vincoli intrarelazionali • vincoli su valori (o di dominio) • vincoli di ennupla – vincoli interrelazionali 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 60 Esami Studente Voto Lode Corso 276545 32 01 276545 30 e lode 02 787643 27 e lode 03 739430 24 04 Studenti 4/10/2001 Matricola Cognome 276545 Rossi Neri 787643 787643 Bianchi Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 Nome Mario Piero Luca 61 Vincoli di ennupla – Esprimono condizioni sui valori di ciascuna ennupla, indipendentemente dalle altre ennuple – Caso particolare: • Vincoli di dominio: coinvolgono un solo attributo 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 62 Sintassi ed esempi • Una possibile sintassi: – espressione booleana di atomi che confrontano valori di attributo o espressioni aritmetiche su di essi (Voto 18) AND (Voto 30) (Voto = 30) OR NOT (Lode = "e lode") 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 63 Vincoli di ennupla, esempio Stipendi Impiegato Rossi Neri Bruni Lordo 55.000 45.000 47.000 Ritenute 12.500 10.000 11.000 Netto 42.500 35.000 36.000 Lordo = (Ritenute + Netto) 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 64 Chiave: Identificazione delle ennuple Matricola Cognome 27655 Rossi Rossi 78763 Neri 65432 87654 Neri 67653 Rossi – – – 4/10/2001 Nome Mario Mario Piero Mario Piero Corso Ing Inf Ing Inf Ing Mecc Ing Inf Ing Mecc Nascita 5/12/78 3/11/76 10/7/79 3/11/76 5/12/78 non ci sono due ennuple con lo stesso valore sull’attributo Matricola non ci sono due ennuple uguali su tutti e tre gli attributi Cognome, Nome e Data di Nascita insieme di attributi che identificano le ennuple di una relazione Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 65 Una chiave Matricola Cognome 27655 Rossi Rossi 78763 Neri 65432 87654 Neri 67653 Rossi Nome Mario Mario Piero Mario Piero Corso Ing Inf Ing Inf Ing Mecc Ing Inf Ing Mecc Nascita 5/12/78 3/11/76 10/7/79 3/11/76 5/12/78 • Matricola è una chiave: – contiene un solo attributo e quindi è minimale 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 66 Un'altra chiave Matricola Cognome Nome 27655 Rossi Mario Rossi Mario Rossi Mario Mario 78763 Rossi Neri Piero 65432 87654 Neri Mario Mario 67653 Rossi Piero Rossi Corso Ing Inf Ing Inf Ing Mecc Ing Inf Ing Mecc Nascita 5/12/78 5/12/78 3/11/76 3/11/76 10/7/79 3/11/76 3/11/76 5/12/78 5/12/78 • Cognome, Nome, Nascita è un’altra chiave: – è superchiave – minimale 4/10/2001 Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di dati, Capitolo 2 67 Linguaggi per basi di dati • Un altro contributo all’efficacia: disponibilità di vari linguaggi e interfacce diverse – linguaggi testuali interattivi (SQL) – comandi (come quelli del linguaggio interattivo) immersi in un linguaggio ospite (Pascal, C, Cobol, etc.) – comandi (come quelli del linguaggio interattivo) immersi in un linguaggio ad hoc, con anche altre funzionalità (p.es. per grafici o stampe strutturate), anche con l’ausilio di strumenti di sviluppo (p. es. per la gestione di maschere) – con interfacce amichevoli (senza linguaggio testuale) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 68 SQL, un linguaggio interattivo SELECT Corso, Aula, Piano FROM Aule, Corsi WHERE Nome = Aula AND Piano="Terra" Corso Sistemi Reti 10 March 2014 Aula Piano N3 Terra N3 Terra Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 69 Interazione non testuale (in Access) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 70 Una distinzione terminologica (separazione fra dati e programmi) • Data manipulation language (DML) – Per l’interrogazione e l’aggiornamento di (istanze di) basi di dati • Data definition language (DDL) – Per la definizione di schemi (logici, esterni, fisici) e altre operazioni generali 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 71 Un'operazione DDL (sullo schema) CREATE TABLE orario ( insegnamento CHAR(20) , docente CHAR(20) , aula CHAR(4) , ora time ) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 72 Personaggi e interpreti • Progettisti e realizzatori di DBMS • Progettisti della base di dati e amministratori della base di dati (DBA) • Progettisti e programmatori di applicazioni • Utenti 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 73 Database administrator (DBA) • Persona o gruppo di persone responsabile del controllo centralizzato e della gestione del sistema, delle prestazioni, dell’affidabilità, delle autorizzazioni • Le funzioni del DBA includono quelle di progettazione, anche se in progetti complessi ci possono essere distinzioni 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 74 Transazioni • Programmi che realizzano attività frequenti e predefinite, con poche eccezioni, previste a priori • Esempi: – – – – versamento presso uno sportello bancario emissione di certificato anagrafico dichiarazione presso l’ufficio di stato civile prenotazione aerea • Le transazioni sono di solito realizzate con programmi in linguaggio ospite (tradizionale o ad hoc) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 75 Transazioni • Altra definizione importante di transazione: – Sequenza indivisibile di operazioni • Atomicità: O vengono eseguite tutte le operazioni o nessuna • I DBMS sono in grado di garantire l‘atomicità delle transazioni • Costrutti per marcare l‘inizio e la fine della transazione 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 76 Vantaggi e svantaggi dei DBMS Pro • dati come risorsa comune, base di dati come modello della realtà • gestione centralizzata con possibilità di standardizzazione ed “economia di scala” • disponibilità di servizi integrati • riduzione di ridondanze e inconsistenze • indipendenza dei dati (favorisce lo sviluppo e la manutenzione delle applicazioni) Contro • costo dei prodotti e della transizione verso di essi • non scorporabilità delle funzionalità (con riduzione di efficienza) 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 77 Esercitazioni • Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere: – l'indipendenza dei dati permette di scrivere programmi senza conoscere le strutture fisiche dei dati – l'indipendenza dei dati permette di modificare le strutture fisiche dei dati senza dover modificare i programmi che accedono alla base di dati – l'indipendenza dei dati permette di scrivere programmi conoscendo solo lo schema concettuale della BD – l'indipendenza dei dati permette di formulare interrogazioni senza conoscere le strutture fisiche 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 78 Esercitazioni • Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere: – il fatto che le basi di dati siano condivise favorisce l'efficienza dei programmi che le utilizzano – il fatto che le basi di dati siano condivise permette di ridurre ridondanze e inconsistenze – il fatto che le basi di dati siano persistenti ne garantisce l'affidabilità – il fatto che le basi di dati siano persistenti favorisce l'efficienza dei programmi – il fatto che le basi di dati siano condivise rende necessaria la gestione della privatezza e delle autorizzazioni 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 79 Esercitazioni • Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere: – la distinzione fra DDL e DML corrisponde alla distinzione fra schema e istanza – le istruzioni DML permettono di interrogare la base di dati ma non di modificarla – le istruzioni DDL permettono di specificare la struttura della base di dati ma non di modificarla – non esistono linguaggi che includono sia istruzioni DDL sia istruzioni DML – SQL include istruzioni DML e DDL – le istruzioni DML permettono di interrogare la base di dati e di modificarla 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 80 Esercitazioni • Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere: – – – – gli utenti casuali utilizzano transazioni predefinite i terminalisti utilizzano transazioni predefinite gli utenti casuali progettano la base di dati i progettisti del DBMS realizzano le transazioni che saranno utilizzate dai terminalisti – i progettisti della base di dati realizzano il DBMS – i progettisti delle applicazioni utilizzano la base di dati come progettata dal progettista del DBMS – i progettisti delle applicazioni utilizzano la BD come progettata dal progettista della BD 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 81
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