Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

2014. 07. ADATBÁZISOK

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "2014. 07. ADATBÁZISOK"— Előadás másolata:

1 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu1 ADATBÁZISOK http://users.nik.uni-obuda.hu/szabozs/

2 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu2 KÖVETELMÉNYEK

3 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu3 Követelmények TVSZ szerinti gyakorlat-látogatás Otthoni felkészülés! Kis ZH-k megírása (minden gyakorlaton, a következőn: normalizálás) Nagy ZH-k megírása (2 db, központi pótlásokkal) Féléves feladat (Pontozás!!!)

4 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu4 Követelmények  Oracle10g / Oracle11g / OracleXE telepítése  Példatár (~4500 Ft?)  http://analog.nik.uni-obuda.hu/  Telepítési útmutatók (10g, XE)  AB-KGK (FF Követelmény, FF Értékelés, FF Feladatkiírás)  http://users.nik.uni-obuda.hu/szabozs/

5 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu5 analog.nik.uni-obuda.hu Fontos fileok FF_Feladatkiírás –Következő foglalkozásra elhozni, aláíratni, megőrizni –min. 3 entitás leírása kell a feladatkiírásban –NEM dvd, vhs, könyvtár … Menetrend  Javasolt tematika (…) FÉLÉVBEVEZETŐ  Alap információk SQL Bevezető Feladatgyűjtemény, Analitikus SQL Feladatgyűjtemény  Otthoni gyakorlás!!!

6 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu6 ALAPOK

7 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu7 Logikai adatmodellek típusai Hierarchikus adatmodell  Fa Hálós adatmodell  Gráf Relációs adatmodell  Táblázatok (~Excel munkalapok) közötti kapcsolatok rendszere Objektum-Orientált adatmodell  Adat + Utasítások egységbe zárása (elvként létezik, ORM rendszerekkel elég jól megközelíthető, az adat tárolása ugyanúgy relációs)

8 A relációs adatmodell Oszlop-fejlécek: adatmező (mező, attribútum) Sorok: rekord Tárolási elv: ~táblázat: adattábla, tábla - a sorok sorrendje nem számít, - az oszlopok sorrendje sem számít és - nem lehet két azonos sor. Több táblázat RELÁCIÓS rendszere: adatbázis 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu8

9 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu9 RELÁCIÓK ER Diagram http://en.wikipedia.org/wiki/Entity–relationship_model Google keresés: "Az adatmodellezés szintjei" Bércesné Novák Ágnes

10 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu10 Egy-az-egyhez kapcsolat 1:1, ritka eset (vállalkozók + adószámok – belső függőségek?) Egyedek, Relációk

11 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu11 Egy-a-többhöz kapcsolat 1:N Relációk  Kulcsok

12 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu12 Kulcsok Elsődleges kulcs, idegen kulcs, összetett kulcs Összetett kulcsok használata esetén rész- kulcsokat nem viszünk át másik táblába (Mi most összetett kulcsokat használunk) Kulcsok relációs rendszere = adatbázis Később lesz szó ezek gyakorlati megvalósításáról

13 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu13 Több-a-többhöz kapcsolat M:N Relációk

14 ER diagram alapelemei Egyed + kapcsolat Attribútum Kapcsolat-attribútum Elsődleges kulcs 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu14

15 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu15

16 Programozók, Projektek, Modulok Programozók mezői? Modulok mezői? Projektek mezői? Kapcsolatok: –1 modul  1 projekt; 1 projekt  több modul  1:N –1 programozó  több modul; egy modul  több programozó N:M  mikortól és meddig? 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu16

17 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu17 NORMALIZÁLÁS http://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization

18 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu18 Példa egy tipikus Excel táblára RENDELÉS- SZÁM CIKK- SZÁM CIKK MEGNEVE- ZÉS REND. MENNYISÉG HATÁR- IDŐ SZÁLL. CÍM VEVŐ- NÉV 9912010001Barna kenyér25991201 Bpest. Barna u.1 Julius Meinl 9912010001Barna kenyér35991201 Bpest. Barna u.1 Julius Meinl 9912020002Fehér kenyér24991201 Bpest Fehér u.2 Penny Market  REDUNDANCIA, INKONZISZTENCIA

19 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu19 Normalizálás Az itt ismertetett táblázatos módszer GYAKORLATI megközelítésből ábrázolja, hogy miért is szükséges a normalizálás A TÁBLÁZATOS LEÍRÁS FORMAILAG NEM MEGFELELŐ, a függőségek (egyedek) formális felírása az elvárt: F valami : {kulcs 1, kulcs 2 }  {mező 1, mező 2, mező 3 } A táblázatos forma a könnyebb, gyakorlatias megértés miatt van itt használva, de a későbbi cél a reláció-algebrai / ER megközelítés

20 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu20 Ősmodell A rendelkezésre álló, a megoldandó feladatra jellemző adatcsoportok sora, minden struktúra és elv nélkül Például: megrendelés-nyilvántartás Cikkszám, Cikknév, Egységár, Adókulcs, Adószázalék, Rendelésszám, Mennyiség, Szállítási cím, Szín, Súly, Ország, Csomagolás

21 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu21 0NF Csak a szükséges mezőket hagyjuk meg  az adatok táblázatba rendezhetőek Cikkszám, Cikknév, Egységár, Adókulcs, Adószázalék, Rendelésszám, Szállítási cím, Mennyiség Törölve: Szín, Súly, Ország, Csomagolás

22 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu22 0NF F rendelések : {Cikkszám, Cikknév, Egységár, Adókulcs, Adószázalék, Mennyiség, {Rendelésszám, Cím} } Cikksz. Cikkn. ÁrAdók.Adósz.Rend.sz. Menny.Cím C1N1500220 R1 5 A1 C2N26002205 C3N3700110 C4N41000325 R2 2 A2 C3N37001105

23 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu23 1NF „A reláció minden sorában pontosan egy elemi attribútumérték áll.” Megszüntetjük az ismétlődő csoportokat avagy Megszüntetjük az összetett adattagokat

24 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu24 1NF Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMenny.Cím C1N1500220 R1 5 A1 C2N2600220 R1 5 A1 C3N3700110 R1 10 A1 C4N41000325 R2 2 A2 C3N3700110 R2 5 A2 Módosítási, törlési, beszúrási anomáliák !!!

25 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu25 Funkcionális függőség: Funkcionális függőség akkor áll fenn, ha egy tulajdonság értékét egy másik tulajdonság értéke egyértelműen meghatározza. A funkcionális függés egyirányú kapcsolatot jelent. Például: Személyigazolvány-szám és név, anyja neve, születési dátum, stb. összerendelése, hiszen egy személyigazolvány-szám esetén biztosan tudjuk a kapcsolódó egyed minden adatát 2NF

26 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu26 2NF „Minden másodlagos attribútum funkcionálisan teljesen függ a reláció bármely kulcsától” Elvárás: egy táblában egy tetszőleges mező vagy kulcsmező, vagy a kulcsmezőtől funkcionálisan függő mező Megszüntetjük a többszörös funkcionális függőségeket: tábla-struktúra átdolgozása, több tábla létrehozása (  Egyedek létrehozása) Ehhez először fel kell írnunk a függőségeket

27 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu27 2NF F cikkek : {Cikkszám}  {Cikknév, Egységár, Adókulcs, Adószázalék} F rendelések : {Rendelésszám}  {Cím} Mennyiség??? F mennyiségek : {Cikkszám, Rendelésszám}  {Mennyiség} Függőség = Tábla = Egyed !!! Elsődleges kulcs, Idegen kulcs, Összetett kulcs !!! Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMenny.Cím

28 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu28 Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz. C1N1500220 C2N2600220 C3N3700110 C4N41000325 Rend.sz.Cikksz.Menny. R1C15 R1C25 R1C310 R2C42 R2C35 2NF Rend.sz.Cím R1A1 R2A2 Összetett kulcsok??? Kulcsok??

29 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu29 3NF Tranzitív függőség: Egy nem-kulcs C tulajdonság akkor és csak akkor függ tranzitívan az egyed A kulcsától, ha meghatározza az azonosítótól függő B tulajdonság is „egy másodlagos attribútum sem függ tranzitívan a reláció egyetlen kulcsától sem” CSAK az elsődleges kulcstól lehet függés! Nem lehet függés az egyed nem-kulcs attribútumai között

30 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu30 3NF Megszüntetjük a tranzitív függőségeket, vagyis elérjük azt, hogy CSAK az elsődleges kulcstól legyen a táblán belül függés Jelenleg: F adó : {Adókulcs}  {Adószázalék} Az új függőség új táblát jelent  új idegen kulcs az eredeti táblában

31 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu31 Cikksz.Cikkn.ÁrAdók. C1N15002 C2N26002 C3N37001 C4N410003 Rend.sz.Cím R1A1 R2A2 Rend.sz.Cikksz.Menny. R1C15 R1C25 R1C310 R2C42 R2C35 3NF Adók.Adósz. 110 220 325

32 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu32 Adatbázis szintű inkonzisztencia kiküszöbölve, az értelmetlen redundancia csökkent A relációk együttes mérete szinte mindig kisebb Törlés esetén sem veszhet el információ, az anomáliák megszűntek A relációk konzisztensen bővíthetők Minden módosítás könnyebb és gyorsabban hajtható végre Előnyök

33 BCNF vs 3NF 3NF: Az R relációban lévő minden X  Y, a meglévő funkcionális függőségeken belüli funkcionális függőségre az egyik igaz: –Y valójában X részhalmaza VAGY –X az R reláció szuperkulcsa VAGY –Y az R tetszőleges kulcsának részhalmaza (ez egyben kiköti, hogy az Y egyedül nem lehet kulcs: egy összetett kulcs részhalmaza nem lehet önmagában kulcs!) A 3NF-ben amúgy megengedett harmadik pont A BCNF-BEN NEM MEGENGEDETT! 2014. 07. 08.33szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu

34 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu34 BCNF (3.5NF) Összetett kulcson belüli / kulcsok közötti függés nem megengedett “A kulcsattribútumoknak nincs olyan részhalmaza, mely más kulcs- vagy másodlagos attribútumoktól (funkcionálisan) függene (vagyis nincs kulcstörés)” Egy 3NF reláció nincs BCNF-ben, ha (a) több lehetséges kulcs-jelölt van, (b) a kulcsok összetett kulcsok, és (c) a különböző kulcsok között van közös attribútum ID PK esetén ilyen nincs

35 Összefoglalva 0NF: Ősmodell 1NF: Nincsenek ismétlődő/komplex adattagok 2NF: Minden mező függ a kulcstól (funkcionális függőség) 3NF: Minden mező csak a kulcstól függ (nincs tranzitív függőség) BCNF: A kulcsmezők között nincs belső függés 4NF, 5NF, DKNF ………… 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu35

36 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu36 Cikksz.Cikkn.ÁrAdók. C1N15002 C2N26002 C3N37001 C4N410003 Rend.sz.Cím R1A1 R2A2 Rend.sz.Cikksz.Menny. R1C15 R1C25 R1C310 R2C42 R2C35 BCNF Adók.Adósz. 110 220 325 Levezetés ER diagram segítségével???

37 ER-ből táblák 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu37

38 ER-ből táblák 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu38

39 ER-ből táblák 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu39

40 EMP, DEPT 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu40

41 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu41 DEFINÍCIÓK

42 Kulcsjelölt Definíció: Az {A1, A2,...An} attribútumhalmaz az R (A1, A2,...An, B1, B2,...Bk) sémájú reláció kulcsjelöltje, ha 1.) A1, A2,...An => B1, B2,...Bk fennáll, és 2.) nincsen olyan valódi részhalmaza az { A1, A2,...An } halmaznak, amely az R reláció összes többi attribútumát funkcionálisan meghatározná. (Egy reláció attribútumainak minimális részhalmaza, amely összetett kulcsként használható lenne: azonos kulcshoz azonos nem-kulcs értékek vannak) 2014. 07. 08.42szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu

43 Szuperkulcs Gyakorlatilag a szuperkulcs a kulcsjelölt kiegészítése más attribútumokkal (Kulcsjelölt: a minimális szuperkulcs (a legkevesebb oszlopból álló szuperkulcs)) Azokat az attribútumhalmazokat, amelyek tartalmaznak kulcsjelöltet, szuperkulcsoknak nevezzük Rövidítése a „kulcsnál bővebb halmazoknak” 2014. 07. 08.43szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu

44 Lezárt X={A1,A2,...,An} attribútumhalmazra egy S funkcionális függőségi halmaz szerint vett (X+ jelölésű) lezárásának kiszámítási algoritmusa: –Legyen X attribútumhalmaz, amely végül maga a lezárt lesz. Legyen először X kezdőértéke {A1,A2,...,An}. –Keressünk olyan {B1,B2,...,Bm} => C funkcionális függőségeket S-ből, amelyekre a teljes B1,B2,...,Bm benne van az X attribútumhalmazban, de C nincs. Ekkor C-t hozzávesszük az X halmazhoz. –A 2. lépést mindaddíg ismételjük, ameddig már nem tudunk több attribútumot hozzávenni X-hez. 2014. 07. 08.44szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu

45 Armstrong axiómák A funkcionális függőség: –Reflexív (önmagát meghatározza): Az egyszerű kulcs meghatározza önmagát, egy összetett kulcs meghatározza minden részhalmazát (    esetén   ) –Tranzitív: Ha  és  akkor  –Bővíthető: Ha , akkor  2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu45

46 Függőségőrző felbontás A felbontás után kapott relációkban meglevő függőségekből az eredeti függőségekre tudjunk következtetni Adott az R reláció és az F függőségi halmaz. Azt mondjuk, hogy az R reláció egy R1, R2, …Rk felbontása függőségőrző az F függőségi halmaz szerint, ha az R1, R2, …Rk relációkra vetített függőségek unióiból az eredeti F függőségi halmaz logikailag következik. (Pl. levezethető az Armstrong axiómákkal) 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu46

47 Veszteségmentes felbontás A résztáblák összekapcsolásával előállítható a normalizálás előtti állapot A 3NF és BCNF állapot elvártan MINDIG veszteségmentes! A 3NF mindig függőségmegőrző, a BCNF nem! 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu47

48 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu48 FÜGGŐSÉGMEGŐRZÉS ELLENŐRZÉSE Google keresés: Relációk felbontása abkr4 "Bércesné Novák Ágnes”

49 Függőségmegőrzés Adottak: –R=(A, B, C), F={A  B, B  C} –R egy felbontása: R1=(A, C) R2=(B, C) R1-beli vetített, nem triviális függőségek: F1={A  C} (tranzitív) R2-beli vetített, nem triviális függőségek: F2= {B  C} A nem triviális függőségek F1-ben és F2-ben: {B  C, A  C}. Ezekből A  B nem vezethető le 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu49

50 Függőségmegőrzés Adottak: –R=(A, B, C), F={A  B, B  C} –R egy felbontása: R1’=(A, B) és R2’=(B, C) R1’-beli vetített, nem triviális függőségek: F1={A  B} R2’-beli vetített, nem triviális függőségek: F2= {B  C} A nem triviális függőségek F1-ben és F2-ben: {A  B, B  C}. Ez így jó 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu50

51 Függőségmegőrzés Adottak: –R(VÁROS, UTCA, IRÁNYíTÓSZÁM)=R(V, U, Ir) –F={VU  Ir, Ir  V} –R felbontása BCNF-re: R1(U, Ir) és R2(V, Ir) Veszteségmentes (bizonyítást ld. hamarosan) R1-beli vetített, nem triviális függőségek: F1={} R2-beli vetített, nem triviális függőségek: F2= {Ir  V} Hiányzó függőség, de *bármilyen* BCNF felosztásnál az adott példán 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu51

52 Függőségmegőrzés Hiányzó függőség, de *bármilyen* BCNF felosztásnál az adott példán Nem mindig létezik függőségmegőrző felbontás BCNF-re Mindig létezik veszteségmentes és függőségmegőrző felbontás 3NF-re (a gyakorlatban a kiindulási R reláció a 3NF, mert az Ir  V nem igaz) 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu52

53 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu53 VESZTESÉGMENTESSÉG ELLENŐRZÉSE http://www.cs.sjsu.edu/faculty/lee/cs157/Lossless_Decomposition_Anannya_Sengupta.ppt Google keresés: veszteségmentesség ellenőrzése "Bércesné Novák Ágnes"

54 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu54 Veszteségmentes? Veszteségmentesség: a résztáblák összekapcsolásával előállítható a normalizálás előtti állapot A 3NF és BCNF állapot elvártan MINDIG veszteségmentes! Veszteségmentesség nélkül a normalizálásnak nem lenne értelme...

55 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu55

56 Példa R1 (A1, A2, A3, A5) R2 (A1, A3, A4) R3 (A4, A5) FD1: A1  A3 A5 FD2: A5  A1 A4 FD3: A3 A4  A2

57 Példa A1 A2 A3 A4 A5 R1 a(1) a(2) a(3) b(1,4) a(5) R2 a(1) b(2,2) a(3) a(4) b(2,5) R3 b(3,1) b(3,2) b(3,3) a(4) a(5) R1 (A1, A2, A3, A5) R2 (A1, A3, A4) R3 (A4, A5)

58 Példa FD1: A1  A3 A5 A1 A2 A3 A4 A5 R1 a(1) a(2) a(3) b(1,4) a(5) R2 a(1) b(2,2) a(3) a(4) b(2,5) R3 b(3,1) b(3,2) b(3,3) a(4) a(5) A1 A2 A3 A4 A5 R1 a(1) a(2) a(3) b(1,4) a(5) R2 a(1) b(2,2) a(3) a(4) a(5) R3 b(3,1) b(3,2) b(3,3) a(4) a(5)

59 Példa FD2: A5  A1 A4 A1 A2 A3 A4 A5 R1 a(1) a(2) a(3) b(1,4) a(5) R2 a(1) b(2,2) a(3) a(4) a(5) R3 b(3,1) b(3,2) b(3,3) a(4) a(5) A1 A2 A3 A4 A5 R1 a(1) a(2) a(3) a(4) a(5) R2 a(1) b(2,2) a(3) a(4) a(5) R3 a(1) b(3,2) b(3,3) a(4) a(5)

60 Példa FD3: A3 A4  A2 A1 A2 A3 A4 A5 R1 a(1) a(2) a(3) a(4) a(5) R2 a(1) b(2,2) a(3) a(4) a(5) R3 a(1) b(3,2) b(3,3) a(4) a(5) A1 A2 A3 A4 A5 R1 a(1) a(2) a(3) a(4) a(5) R2 a(1) a(2) a(3) a(4) a(5) R3 a(1) b(3,2) b(3,3) a(4) a(5)

61 Veszteségmentes? Döntés: Ha már nincsen alkalmazható függőség, akkor ellenőrizzük, az így kapott táblázatban van-e csupa “a k ”- ból álló sor. Ha igen, akkor a felbontás veszteségmentes. Ha nem, akkor veszteséges.  az utolsó lépés kihagyható, mert már előtte is tudjuk, hogy veszteségmentes Veszteséges dekompozícióból nem állítható vissza a normalizáció előtti állapot  HIBÁS STRUKTÚRA 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu61

62 2014. 07. 08.szabo.zsolt@nik.uni-obuda.hu62 BCNF F cikkek : {Cikkszám}  {Cikknév, Egységár, Adókulcs} F rendelések : {Rendelésszám}  {Cím} F mennyiségek : {Cikkszám, Rendelésszám}  {Mennyiség} F adó : {Adókulcs}  {Adószázalék} Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMenny.Cím

63 Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím B(1,1)B(1,2)B(1,3)B(1,4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)B(2,6)B(2,7)B(2,8) B(3,1)B(3,2)B(3,3)B(3,4)B(3,5)B(3,6)B(3,7)B(3,8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)B(4,4)B(4,5)B(4,6)B(4,7)B(4,8) Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)B(3,2)B(3,3)B(3,4)B(3,5)A(6)A(7)B(3,8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8) Példa

64 Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)B(3,2)B(3,3)B(3,4)B(3,5)A(6)A(7)B(3,8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8) Példa F cikkek : {Cikkszám}  {Cikknév, Egységár, Adókulcs} Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)A(2)A(3)A(4)B(3,5)A(6)A(7)B(3,8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8)

65 Példa F rendelések : {Rendelésszám}  {Cím} Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)A(2)A(3)A(4)B(3,5)A(6)A(7)B(3,8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8) Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)A(2)A(3)A(4)B(3,5)A(6)A(7)A(8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8)

66 Példa F mennyiségek : {Cikkszám, Rendelésszám}  {Mennyiség} Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)A(2)A(3)A(4)B(3,5)A(6)A(7)A(8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8)

67 Példa F adó : {Adókulcs}  {Adószázalék} Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)B(1,5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)A(2)A(3)A(4)B(3,5)A(6)A(7)A(8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8) Cikksz.Cikkn.ÁrAdók.Adósz.Rend.szMennyCím A(1)A(2)A(3)A(4)A(5)B(1,6)B(1,7)B(1,8) B(2,1)B(2,2)B(2,3)B(2,4)B(2,5)A(6)B(2,7)A(8) A(1)A(2)A(3)A(4)A(5)A(6)A(7)A(8) B(4,1)B(4,2)B(4,3)A(4)A(5)B(4,6)B(4,7)B(4,8)


Letölteni ppt "2014. 07. ADATBÁZISOK"

Hasonló előadás


Google Hirdetések