Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

1 Adatbázis-kezelés Haladó (?). 2 Adatfeldolgozás (?)  Az adatfeldolgozás egyik módszere, hogy az adott nyilvántartási feladatot egy erre alkalmas programozási.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "1 Adatbázis-kezelés Haladó (?). 2 Adatfeldolgozás (?)  Az adatfeldolgozás egyik módszere, hogy az adott nyilvántartási feladatot egy erre alkalmas programozási."— Előadás másolata:

1 1 Adatbázis-kezelés Haladó (?)

2 2 Adatfeldolgozás (?)  Az adatfeldolgozás egyik módszere, hogy az adott nyilvántartási feladatot egy erre alkalmas programozási nyelv alatti adatstruktúrában tároljuk.  Funkció- vagy programorientált adatfeldolgozás

3 3 Jellemzői  Több file-al dolgozik a program  Egy file-t több prg. is kezelhet  Ezek a progik függetlenek egymástól  A funkciók megvalósítását programokhoz rendelik  …

4 4 Miért van szükség AB-kezelőkre  Hagyományos adatkezelés hátrányai:  Redundancia  Inkonzisztencia (ellentmondás)  Nem rugalmas, nem párbeszédes  Sok a karbantartás  Feldolgozási vagy programozási többlet  Alacsony adatvédelem  Konkrét (kötött) file-rendszer  Adatbázis szemlélet, ABKR

5 5 Adatbázis szemlélet  Az adatokat erőforrásoknak tekintjük  EF-ok jellemzői:  Pénz, idő  Általában kevés  Fontos a hatékony kihasználás

6 6  Az adatbázis-kezelés nem más, mint az adatokkal, mint erőforrásokkal történő gazdálkodás.  Az ABKR mint szoftver, ennek az erőforrásgazdálkodásnak egyfajta automatizált eszköze.

7 7 Adatbázis rendszer (ABR/DBS)  DBS – Data Base System:  Adatbázis (DB – Database)  AB-kezelő rendszer (DBMS – Data Base Management System)  AB-adminisztrátor (DBA – Data Base Administrator)  Felhasználói környezet

8 8 Adatbázis meghatározások  Nagy mennyiségű, összetartozó adat halmaza  Adatoknak és a köztük lévő kapcsolatoknak a rendszere  Különböző típusú, de tartalmilag összefüggő, egymás rekordjaira hivatkozó bonyolult adatstruktúra, struktúrált file-rendszer

9 9 Adatbázis  Integrált: több felhasználó és/vagy több felhasználás adatait tárolja együtt  Osztott: az AB-hoz több felhasználó férhet hozzá  AB fizikai felépítése: AB-file-ok + adatszótár (CDD – Common Data Dictionary)

10 10 DBMS  Professzionális szintű szoftver  Adatorientált adatszervezés  Adatkezelési feladatok:  AB létrehozása  Adatok visszakeresése  Adatfelvitel  Adatok törlése, módosítása  Rendezés  Űrlapgenerálás  jelentéskészítés

11 11  Adatok közötti komplex kapcsolatok létrehozása  Többféle hozzáférési mód  Szinkronizáció  Adatok védelme  Adatok integritása  Helyreállíthatóság  Adatfüggetlenség  Eszközfüggetlenség

12 12 Követelmények  Tároló eszköztől való függetlenség  Felhasználói programtól való függetlenség  Többféle hozzáférési mód  Többen is használhassák egyszerre  Gépi hatékonyság  Gyors válaszidők  EF optimális kihasználása

13 13 Folytatás….  Könnyű legyen használni  Adatvédelem, titkosság  Megbízható, naprakész adatok  Rugalmas  Kevés redundancia  Konzisztencia biztosítása

14 14 DBMS komponensei  DDL (Data Definition Language – adatdefiníciós nyelv)  DML (Data Manipulation Language – adatmanipulációs nyelv)  DCL (Data Control Language – adatvezérlő, felügyelő nyelv)  QL (Query Language – lekérdező nyelv)  Forms  Report

15 15 DBA feladatai  AB megszervezése  Adatmodell kialakítása  Objektumok definiálása  Keresési stratégiák megválasztása (index)  Jogosultságok adása, szabályozása  Szoftverkomponensek kezelése  Karbantartás, konzisztencia biztosítása

16 16 DBS (ABR) architektúra  Külső szint: ahogy az egyes felhasználók látják az AB-t  Koncepcionális szint: objektumok szerkezete, kapcsolatok rendszere, hozzáférések  Belső szint: fizikai tárolás és elérés módja  Fontos az adatfüggetlenség

17

18

19 19 Az adatfüggetlenségről  Logikai adatfüggetlenség  Fizikai adatfüggetlenség  Teljes adatfüggetlenség

20 20 Adatmodellezés  Azt az eljárást, mely során a valós világ (egy részének) tényeit és az összefüggéseit tükröző adatok lényeges dolgait kiemeljük, adatmodellezésnek hívjuk.  A modellezés eredménye az adatmodell.

21 VALÓS VILÁG ADATMODELL

22 22 Adatfeldolgozási probléma megoldása  Mi a modellezés célja? (specifikáció)  Megtervezzük a rendszer alapját képező adatmodellt (logikai AM)  A modell megvalósítása egy konkrét ABKR-ben (fizikai AM)  Modell tesztelése  Dokumentálás  Használat, karbantartás, követés

23 23 Adatmodellek  Leképezés eredménye  Adatok típusai, előfordulása  Egyedek, tulajdonságok, kapcsolatok halmaza  Szintjei:  Külső  Koncepcionális  Belső – fizikai

24 24 Adatmodellezési módszerek  Hierarchikus  Hálós  Relációs  Objektumorientált

25 Alapelemek és elnevezések EGYED(RELÁCIÓ)NÉV OSZLOPOK Mezőnevek EGYEDTULAJDONSÁGOK (attributum) SZEMÉLY KULCS Rekord Értékek (Mezők) A sárga sor Egyedhalmaz

26 26  Egyedtípus (entitás): minden olyan objektum, ami minden más objektumtól megkülönböztethető, amiről adatokat tárolunk, és amit tulajdonságaival kívánunk leírni. Pl. könyv, olvasó, személy

27 27  Tulajdonságtípus (attribútum): az egyedek jellemző jegyei KULCS: egyértelműen azonosítja az egyedtípus előfordulását Pl. ISBN, Tagsági szám, Személyi szám Gyenge egyedtípus: pl. szülő-gyerek

28 28  Kapcsolattípus: az egyedek logikai viszonya, összefüggése Lehet teljes és parciális. Típusai:  Nincs kapcsolat  1:1  1:N  N-M  N-ágú

29 29 ER (Entity Relationship)  Egyed kapcsolat modell  Magas szintű, logikai modell  Egyedtípusokból, a köztük lévő kapcsolatokból, és az attribútumokból épül fel.  Modellezéskor a tervező dönti el, hogy mit akar tulajdonságokkal és mit új egyedekkel leírni.

30 30 Komponensei  Egyedtípus és a gyenge egyedtípus ábrázolása:  Attribútumok ábrázolása:

31 31  Kapcsolattípusok ábrázolása:

32 Példa ER modellre

33

34 Hierarchikus modell  Az adatokat fa szerkezetben kell elrendezni  A fa csomópontjaiban és leveleiben helyezkednek el az adatok.  A közöttük levő kapcsolat szülő - gyermek kapcsolatnak felel meg.  Így csak 1:1 és 1:N típusú kapcsolatok képezhetők le segítségével.  Ilyen például az iskola és osztály, vagy akár az osztály és tanuló kapcsolat.

35 35 Hierarchiadiagram

36 36 Előfordulásdiagram

37 37 Hálós adatmodell  A kapcsolat egy gráffal írható le.  A gráf csomópontok és ezeket összekötő élek rendszere, melyben tetszőleges két csomópont között akkor van adatkapcsolat, ha őket él köti össze egymással.  Egy csomópontból tetszőleges számú él indulhat ki, de egy él csak két csomópontot köthet össze.  Ebben a modellben N:M kapcsolat is megoldható. Pl. tanárok – diákok, vevő – rendelés tulajdonos - autó

38

39 39 Relációs adatmodell 1.  Emberi oldalról közelít a problémához  Az AB-ok logikai szerkezetének a leírására alkalmas eszköz  A relációs modell előnyei a következők:  Ezt az adatszerkezetet egyszerűen értelmezheti a felhasználó is.  A logikai adatmodell relációi egy relációs adat- báziskezelő rendszerbe módosítások nélkül átvihetők.  A relációs modellben az adatbázis tervezés a normál formák bevezetésével egzakt módon elvégezhető.

40  Definíció: Legyenek D 1, D 2, …, Dn halmazok. Az R  D 1  D 2  …  Dn halmazt, ami megfelel egy táblának, relációnak nevezzük. (Mezőhalmazok Descartes szorzatának részhalmaza).  Az így értelmezett reláció egy táblázat. Ha pl. a relációnak m eleme van (d 1j,…,d nj ), ahol j=1,2,…,m, akkor a táblázat az alábbi lehet. A reláció matematikai fogalma  Ki kell elégítenie az ALÁBBI ELŐÍRÁSOKAT:  Az egyes relációk egyedi névvel rendelkeznek.  A relációk oszlopaiban azonos mennyiségre vonatkozó adatok jelennek meg.  Az oszlopok névvel rendelkeznek (mezőnév), melyeknek a reláción belül egyediek.  A reláció soraiban a logikailag összetartozó adatok kerülnek tárolásra.  A reláció sorainak sorrendje közömbös, de nem tartalmazhat két azonos adatokkal kitöltött sort.  Egy sor és oszlop metszésében található táblázat elemet mezőnek nevezzük. A mezők tartalmazzák az adatokat.  A mezőkben oszloponként különböző típusú (numerikus, szöveges stb..) mennyiségek tárolhatók.

41  A relációktól általában megköveteljük, hogy ne tartalmazzanak más adatokból levezethető vagy kiszámítható információkat.  Például a fenti táblán az érték kiszámítható a rendelkezésre álló adatokból.  Hasonlóképpen a személyi szám mellett nincs értelme külön a születési dátumot nyilvántartani..

42 42 Relációs adatmodell 2.  Az adatokat táblázatok soraiban képezzük le.  Összefoglalva a reláció nem más mint egy táblázat, a táblázat soraiban tárolt adatokkal együtt.  A relációs adatbázis pedig relációk összessége.  A reláció helyett sokszor a tábla vagy táblázat, a sor helyett a rekord, az oszlop helyett pedig az attribútum elnevezés is használatos.  Relációk elemei: Sor, Oszlop, Mező

43 43 A relációs adatmodellezés alapfogalmai  E.F.Codd, 1970  Egyed, tulajdonság, kapcsolat  Reláció, rekord  Kulcs  Anomáliák  Redundancia  Funkcionális függőség  Normál formák

44 44  Anomáliák:  Bővítési  Módosítási  Törlési

45 45 Normalizálás  Cél:  Redundáns adattárolás minimalizálása  Anomáliák megszüntetése  Hogyan?  Egymást követő, ún. normál formák kialakításával  Minden relációval el kell végezni

46 Normalizálatlan forma 1NF 2NF 3NF Tetszőleges adatstruktúra -> mátrix Kulcstól való függőségek eltávolítása Tranzitív függőségek eltávolítása

47 normalizálatlan 1NF 2NF 3NF

48 48 Talán egy érthető (?) példa  Üzlet napi forgalmát tartjuk nyilván

49

50 50 NAPI_HELYZET(Dátum, Árukód, Árúnév,Ár, Darab,Befizetés) DARAB ÁRUKÓD DÁTUM ÁR ÁRUNÉV ÖSSZES BEFIZETÉS

51 BEVÉTEL(DÁTUM,ÖSSZEG,BEFIZETÉS) DÁTUM ÖSSZES BEFIZETÉS Másodlagos függőségek vannak: 2NF

52 ÁRU(ÁRUKÓD,ÁRUNÉV,ÁR) ÁRUKÓD ÁR ÁRUNÉV  Az Árukód egyértelműen meghatározza az áru nevét, árát.  Áru neve és ára között nincs kapcsolat = nincs tranzitív függés! 3NF

53 MENNYISÉG(DÁTUM, ÁRUKÓD,DARAB) DÁTUM ÁRUKÓD DARAB  Együtt határozzák meg a Darabot, nem külön -> 2NF  Darab egyedül van, nem függ mástól 3NF

54 NAPI_BEVÉTEL(DÁTUM,ÖSSZES) DÁTUMÖSSZES BEFIZETÉS(ÖSSZES,BEFIZETÉS) ÖSSZES BEFIZETÉS 3NF

55 55 1NF  Tetszőleges adatstruktúrából táblázatot készítünk  Egy mezőbe egy adat kerül NAPI_HELYZET(Dátum, Árukód, Árúnév,Ár, Darab, Befizetés)

56 BEVÉTEL(DÁTUM,ÖSSZES,BEFIZETÉS) ÁRU(ÁRUKÓD,ÁRUNÉV,ÁR) MENNYISÉG(DÁTUM, ÁRUKÓD,DARAB) NAPI_BEVÉTEL(DÁTUM,ÖSSZES) BEFIZETÉS(ÖSSZES,BEFIZETÉS)

57 Hf. Rendelés száma Vevő kódja Vevő neve Vevő címe Határidő Rendelés dátuma Cikkszám Cikk neve Cikk egysége Cikk ára Mennyit rendelt

58 58 Adatbázis-tervezése  Az alkalmazások fejlesztésének kulcskérdése. Mivel az alkalmazások nagyon különbözőek lehetnek, ezért csak egy három fázisból álló általános módszert javasolunk: 1. Először meghatározzuk a tárolandó adatok körét, azok egymás közötti kapcsolatait és az adatbázissal szemben felmerülő igényeket. Célok meghatározása, adatok, formátumok, algoritmusok kialakítása. 2. Ezután következik a rendszer tervezés az adatbázis logikai modellje.  Egyedek meghatározása  Egyedeket leíró tulajdonságok megadása  Az adatredundancia minimalizálása normálformákkal. 3. Végül fizikai szinten képezzük le a logikai adatbázis modellt,azaz létrehozzuk a számítógépen az adatbázist.

59 59 Normálformák 1.  1.NF  1.NF egy (relációs) táblázat, ha a tábla minden sora különböző. Minden adata egyszerű, nem összetett.  RENDEL(Rszám, Vevőkód, Vnév, Vcim, Hatidő, Rendat)  TÉTEL(Rszám, Cszám, Cnév, Cegység, Cár, Mennyi)  2.NF  2.NF ha az adatbázisban összetett kulcs is van, akkor le kell választani az egyszerű kulcsoktól függő attribútumokat.  A TÉTEL táblából leválasztható a csak a Cszám-tól függő CIKK tábla  CIKK(Cszám,Cnév,Cegység,Cár)  TÉTEL(Rszám,Cszám,Mennyi)  Az adatok redundanciája még tovább is csökkenthető  3.NF  3.NF:Ha a 2. normálformás táblák valamelyikében két vagy több attributum tranzitíven függ a kulcstól, akkor ezt is külön táblázatba leválasztjuk.  A RENDEL táblázatban a Vevőkód egyértelműen meghatározza a Vnév és Vcím mezőket így a RENDEL táblában kapcsoló mezőként elegendő csak ezt szerepeltetni

60 60 Normálformák 2.

61

62 62 Előírt feltételek egy lakásnyilvántartó és karbantartó adatbázis tervezéséhez  ÖSSZEFÜGGÉSEK:  Egy lakáson többször végezhetnek javítást, de egy javítást mindig egy munkalap ír le.  A munkalap száma a munka egyedi azonosítója, szerelőnként egyedi szám.  Egy munkát egy szerelő végez, de egy szerelő több munkát is végezhet.  Egy munkánál egy munkadíjat számítanak, de több anyagot is használhatnak.  A JAVASOLT TÁBLÁZAT KITÖLTÉSI SORRENDJE.  1. A sorokba beírjuk a tervezett mezőneveket  2. Az oszlopokban összegyűjtjük az egyes táblákhoz tartozó mezőket, megjelölve azok minőségét (kulcsmező stb.)  3. Meghatározzuk a kapcsolatukat.

63 63 Javasolt adatbázis tervező űrlap

64 64

65

66 66 Adatbázis-kezelők szabványosítása  Előnyök:  Az adatbázisok hordozhatók a különböző platformok között  Az alkalmazók kiképzése gazdaságos  Az elsők:  ANSI és ISO SQL

67 Az SQL nyelv  Az SQL (Structured Query Language= strukturált lekérdező nyelv) nem algoritmikus nyelv, nem tartalmaz algoritmus szerkezeteket (elágazás, ciklus stb.)  A lekérdezésen túl más adatkezelési funkciókat is ellát.  Az SQL halmaz orientált nyelv, mely a relációs adatmodell adatbázis-kezelő nyelve.  Az SQL nyelvnek több verziója van, de van szabványosított változata is. (Mi ezt követjük.)  Minden SQL parancs egy kulcsszóval kezdődik, amelyet paraméterek, esetleg újabb kulcsszavak követhetnek.  A parancsokat folyamatosan írhatjuk, azonban lehetőség van arra is,hogy a megfelelő strukturáltság biztosítására egyes részeket új sorba írjunk más bekezdéssel.

68 68 Szabványok  SQL-2:  Dátum típus  SQL-3:  1993  Adatokkal végezhető számítási műveletek  OODBMS szabványok

69 69  Üzemmódjai:  Önálló SQL  Beágyazott SQL:  Ada, C, Cobol, Fortran, Pascal, dBase

70 70  Az SQL a következő elemekre osztható:  adatdefiníciós nyelv (DDL)  adatmanipulációs nyelv (DML)  lekérdező nyelv (DQL)  vezérlés (DCL)

71 71 Adatdefinició  Tábla létrehozása  CREATE TABLE táblanév…  Tábla törlése  DROP TABLE táblanév  Szerkezetének módosítása  ALTER TABLE táblanév …

72 72 Adatmanipulációk  Rekord felvitel:  INSERT INTO táblanév….  Törlés:  DELETE FROM táblanév WHERE feltétel  adatok módosítása:  UPDATE táblanév SET … WHERE feltétel

73 73 Vezérlés  Tranzakció kezelés  Adatok védelme Máskor….

74 74 A lekérdező nyelv 1.  A lekérdező nyelv egyetlen utasításból áll, mely számos alparancsot tartalmazhat, és a lekérdező utasítások többszörös mélységben egymásba ágyazhatók.  Először tekintsük át az egy relációra vonatkozó lekérdezéseket. A projekció műveletét a következő utasítással valósíthatjuk meg:  SELECT [DISTINCT] attributum_név, attributum_név,... FROM reláció_név;  A megadott reláció felsorolt attribútumai jelennek meg az utasítás hatására soronként. A DISTINCT módosító megadása esetén csak az egymástól különböző sorok láthatók. Új mezőnevek is megadhatók. Például a Dolgozó reláció Név, Bér, Emelt bér attribútumainak lekérdezése a 10%-os béremelés feltüntetésével:  SELECT Név, Bér, 1.1*Bér AS "Emelt bér" FROM Dolgozó; paranccsal történhet.  Ha az attributum nevek helyett csak "*"-ot adunk meg, akkor az eredményben a reláció valamennyi attribútuma szerepelni fog: SELECT * FROM Dolgozó;

75 A lekérdező nyelv 2.  A szelekció műveletéhez a WHERE záradékot kell hozzáadni. Például adott intervallumba eső bérek Név és Bér adatai:  SELECT Név, Bér FROM Dolgozó WHERE Bér BETWEEN 100 AND 500;  vagy a 3/b oszt adatainak kigyűjtése:  SELECT * FROM Diakok WHERE osztaly = '3/b';  RENDEZÉS  Lehetőség van az eredmények rendezésére is az  ORDER BY attributum [ASC|DESC], attributum[ASC | DESC],...; alparancscsal. ORDER BY Nev kiegészítéssel ABC-és lista készíthető.  TÖBB TÁBLÁS LEKÉRDEZÉS  A dolgozó neve mellé írjuk ki a Bér és Adó értéket névsorba rendezve: SELECT Név, Bér, Adó FROM Dolgozó, Kifizetés WHERE Dolgozó.Tszám = Kifizetés.Tszám ORDER BY Név;  Ez másik formában is megadható a JOIN kapcsolóval:  SELECT Név, Bér, Adó FROM Dolgozó JOIN Kifizetés ON Dolgozó.Tszám=Kifizetés.Tszám ORDER BY Név;

76 A lekérdező nyelv 3.  CSOPORTOK  A lekérdezés eredményét csoportosíthatjuk és a csoportok között is további szelekciót alkalmazhatunk a GROUP BY és HAVING alparancsokkal.  SELECT attributumok FROM reláció [WHERE feltétel] GROUP BY attributum [HAVING csoport_feltétel];  Születési hely szerinti csoportban határozzuk meg Dolgozok számát : SELECT Szhely, COUNT (Tszám) FROM Dolgozó GROUP BY Szhely;  Gyűjtsük ki azokat a városokat amelyekre igaz, hogy az adott városban született dolgozók átlagfizetése legfeljebb Ft.  SELECT Szhely,AVG(Bér) AS ‘Átlagfizetés’ FROM Dolgozó GROUP BY Szhely HAVING AVG(Bér)<  Vagy például az ötnél nagyobb létszámú osztályok kigyűjtése: SELECT Osztály, COUNT (*) FROM Diakok GROUP BY Osztaly HAVING COUNT (*) > 5

77 77 Röviden (=lényeg!) A ZÁRADÉKOK SORRENDJE: FROM (Táblák), WHERE (sorok), GROUP BY (csoport), HAVING (csoportfeltétel), SELECT (oszlopok kiválasztása), ORDER BY (rendezés). LEKÉRDEZÉS esetén SELECT{*|m,m,…}FROM… [WHERE…] [GROUP BY…][HAVING…][ORDER BY…]

78 78 Az autós példa ÁLTALÁNOS SZABÁLYOK az SQL nyelvre: Nem tesz különbséget a kis és nagybetűk között. A parancs ; -vel végződik. Csak a tizedespontot ismeri. Szöveg ’ ’ vagy ” ” közé, dátum # # közé írandó. Logikai igaz 1, a hamis 0. A * az összes mezőnevet jelenti. COUNT(*) az összes rekordot adja.

79 79  Jelenítsük meg az Autó tábla összes rekordját és oszlopát !  SELECT *FROM auto;

80 80 Válasszuk ki a rendszám, márka, évjárat oszlopokat márka, majd évjárat szerint úgy, hogy előbb legyenek a fiatalabb autók ! SELECT rendszam, marka, evjarat FROM auto ORDER BY marka, evjarat DESC;

81 81 Az első három ár szerint rendezve csökkenő sorrendben: SELECT TOP 3 * FROM auto ORDER BY ar DESC;

82 82 Adott évjáratú kék kocsik listázása: SELECT * FROM auto WHERE (szin="kék" AND evjarat In (1991,1993));

83 83 Z-vel kezdődő rendszámú fehér autók: SELECT * FROM auto WHERE (rendszam Like "Z*" AND szin="fehér");

84 84 A legdrágább, legolcsóbb, átlagos ár és összérték: SELECT MAX(ar) AS legdrágább, MIN(ar) AS legolcsóbb, SUM(ar) AS összesen, AVG(ar) AS átlagosan FROM auto;

85 85 A rendszám és a kor listázása: SELECT rendszam, 2005-evjarat AS kor FROM auto;

86 86 Márka és azon belül évjárat szerint csoportosított lista: SELECT marka, evjarat, AVG(ar) AS atlagár FROM auto GROUP BY marka, evjarat;

87 87 Új autó bevitele: INSERT INTO auto ( rendszam, marka, szin, evjarat, ar ) VALUES ('RAJ476', 'Trabant', "szürke", 1993, 400);

88 88 Kék színű autók áremelése 20 %-kal: UPDATE auto SET ar = 1.2*ar WHERE szin="kék";

89 89 A szürke színűek törlése: DELETE * FROM auto WHERE szin=”szürke";

90 90 Az Opelek átlagos áránál olcsóbb Opelek: SELECT rendszam, ar FROM auto WHERE marka="Opel" AND ar<(SELECT AVG(ar) FROM auto WHERE marka="Opel");

91 91 Azon autók, melyek ára nagyobb, mint bármely Ladáé: SELECT * FROM auto WHERE ar > ALL (SELECT ar FROM auto WHERE marka="Lada");

92 92 UJAUTÓ tábla elkészítése: CREATE TABLE ujautó(rendszam text(6), marka text(15),szin text(10), ar SHORT);

93 93 Új oszlop hozzáadása: ALTER TABLE auto ADD COLUMN ujoszlop SHORT;

94 94 xxxx Ft-nál olcsóbb Suzukik összértéke: SELECT Sum(auto.ar) AS SumOfar FROM auto WHERE (((auto.ar)

95 95 Az autók márkája és kora: SELECT auto.marka, Avg(2005-[evjarat]) AS kor FROM auto GROUP BY auto.marka;

96 96 Az autók átlagára márka és azon belül évjárat csoportosításban: SELECT auto.marka, auto.evjarat, Avg(auto.ar) AS AvgOfar FROM auto GROUP BY auto.marka, auto.evjarat;

97 97 Évjárat és márka kereszttábla átlagárakkal: TRANSFORM Avg(auto.ar) AS AvgOfar SELECT auto.evjarat FROM auto GROUP BY auto.evjarat PIVOT auto.marka;

98 98 Azok a márkák, amelyek 50 %-al emelt ára kisebb XXXX ezer Ft-nál: SELECT auto.marka, auto.ar, 1.5*[ar] AS EMar FROM auto WHERE (((1.5*[ar])

99 99 TRANSFORM Count(auto.rendszam) AS CountOfrendszam SELECT auto.marka, Count(auto.[rendszam]) AS [A következő összege] FROM auto GROUP BY auto.marka PIVOT auto.evjarat;

100 100 Írassuk ki a legrégebbi Opel rendszámát,márkáját és évjáratát! SELECT auto.rendszam, auto.marka, auto.evjarat FROM auto WHERE (((auto.marka)="Opel") AND ((auto.evjarat)=(SELECT Min(auto.evjarat) AS MinOfevjarat FROM auto WHERE (((auto.marka)="Opel")))));

101 101 A legolcsóbb Suzukinál kisebb áru autók rendszáma, márkája, ára: SELECT Min(auto.ar) AS MinOfar FROM auto WHERE (((auto.marka)="Suzuki")); (1800) SELECT auto.rendszam, auto.marka, auto.ar FROM auto WHERE (((auto.ar)<(SELECT Min(auto.ar) AS MinOfar FROM auto WHERE (((auto.marka)="Suzuki")))));

102 102 Validálás  Megfelelő adattartalmat biztosít  Ellenőrzés:  Formai:  Dátumértékek valódisága  Numerikus adatok karakterei  Tartalmi  Intervallum ellenőrzés  Egyediség ellenőrzése  CDV (Checking Decimal Verify)

103 103 Adatok védelme  Hálózatos felhasználás  Több felhasználó hozzáférése  Eszközök->adatvédelem:  Jelszó  Csoportos jogok  Titkosítás  Tranzakciók

104 104 Lehetőségek  Excelben:  Adatok->Érvényesítés  Accesben  Pascalban

105 105  Adattípus  Mezőtulajdonságok:  Formátum  Bemeneti maszk  Alapértelmezett érték  Érvényességi szabály  Érvényességi szöveg  Kötelező  Nulla hosszúság engedélyezése Access…

106 106 Azonosítók és képzési szabályaik

107 107 Személyi azonosító 11 jegyű jelsorozat 1: a nem, az évszázad és az állampolgárság azonosítása Állampolgárság után előtt született férfinőférfinő magyar1234 nem magyar5678

108 és között után született férfinőférfinő 1234

109 jegy a születési év utolsó két jegye, a hónap és a nap kétjegyű sorszámát adja jegy egy sorszám az azonos napon születettek között 11. jegy ellenőrző kód Összegezzük a jegyek és a sorszámaik szorzatát, majd vegyük a 11-el vett maradékot. Ahol ez 10, azok nem adhatóak ki. A sorszámozás előtt balról, utána jobbról történik.

110 110 Adóazonosító jel Tízjegyű számsor Az 1. jegy a jegy a születési időpont és között eltelt napok száma 7 – 9. azonos napon születettek között kiosztott véletlen szám 10. Ellenőrző szám

111 111 A 10. jegy képzése Összegezzük a jegyek és a sorszámaik szorzatát, majd tekintjük a 11-el vett maradékot. Ahol ez 10, azok nem adhatóak ki.

112 112 TAJ szám 9 jegyű azonosító 1-8 folytonosan kiadott sorszám 9. jegy az ellenőrző CDV kód. A páratlan helyeken állókat 3-mal, a páros helyeken állókat 7-tel megszorozzuk, és a szorzatot összeadjuk. A CDV az összeg 10-es maradéka.

113 113 Vény azonosító Speciális, zárt rendszerben használt EAN 13 vonalkód. 2 – 6. jegyek az orvos azonosítója 8 – 12. folyamatos sorszám 13. Ellenőrző kód, az EAN 13-nak megfelelő

114 114 ISBN (International Standard Book Number) 10 jegyű azonosító 10 – 8. ország kód (Mo.: 963) 7 – 5. kiadó kódja 4 – 2. kiadvány azonosító 1. Ellenőrző kód: A sorszámmal vett szorzatokat összegezzük. 11-es maradékot kivonjuk 11-ből, ha az 1-nél nagyobb, egyébként 0 esetén 0, 1 esetén X

115 115 EAN 13 és az ISBN Az ISBN EAN 13 kóddal is befoglalható: 1 – jegyek mindig 4 – 12 az ISBN jegyek 13 EAN 13 ellenőrző, így az ISBN ellenőr nem kell

116 116 Bankkártyaszám és a Luhn algoritmus Balról jobbra haladva a páratlan sorszámúakat megszorozzuk 2-vel. Ha a szorzat értéke > 9, akkor kivonunk 9-t belőle. A számokat összegezzük. Ha a kapott érték 0-ra végződik, akkor helyes a bankkártyaszám.

117 117 Az EAN 13 vonalkód 13 numerikus karakter 1 – 2, vagy 1 – 3 a termék származási helye. Pl.: Mo. 599, Olasz: 80-83, belső használatra: Következő 4 v. 5 a termék gyártója A további karakterek a 12-ig a terméket azonosítja 13. Ellenőrző kód

118 118 EAN 13 ellenőrző kód Paritásnak megfelelően 1-el illetve 3- mal szorozzuk az első 12 jegyet. A 13. jegy az a szám, ami a szorzatösszeget tízzel oszthatóvá egészíti ki. Az EAN 8 kód ua. EAN13 az első 5 jegy nélkül. Ell.: Az első 5 jegy 0.

119 119 Pascal megvalósítása  Ellenor.pas  Ellenor.exe

120 120 Tranzakció-kezelés

121 121 Fizikai tárolás, elérési mód


Letölteni ppt "1 Adatbázis-kezelés Haladó (?). 2 Adatfeldolgozás (?)  Az adatfeldolgozás egyik módszere, hogy az adott nyilvántartási feladatot egy erre alkalmas programozási."

Hasonló előadás


Google Hirdetések