Adatbázis-kezelés.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Advertisements

Készítette: Nagy Mihály tanár Perecsen, 2006.
ADATBÁZISOK.
Normalizáció A normalizáció egy táblázatszétbontó eljárás, mely ebből adódóan a relációs adatmodell kialakításában van segítségünkre. Hogy miért van erre.
Informatika I. 6. Adattábla függvények, érzékenységi vizsgálatok.
E-R modell, reláció-séma
A normalizálás az adatbázis-tervezés egyik módszere
C++ programozási nyelv Gyakorlat hét
Adatbázis-kezelés.
Relációs adatbázisok készítése
2. GYAKORLAT E-K modellből relációs adatbázisséma.
A PROJEKT, A VÁLLALKOZÁSI SZERZŐDÉS SZEMSZÖGÉBŐL dr. Naszádos Krisztina NKKB Ügyvédi Iroda 2010.
Függőségek, normálformák
Leképzési szabályok.
Funkcionális függés Redundancia 1NF, 2NF, 3NF
Függvények Egyenlőre csak valós-valós függvényekkel foglalkozunk.
Adatbázis kezelés. Hierarchikus modell Legrégebbi modell, ma már nem használatos. Az adatokat fákban tároljuk, ahol minden pont a szegmens adatokat, és.
Számvitelszervezés Az adatmodelltől az adatbányászatig SZIE-KVA, október 15.
Adatbázis (alapfogalmak).
Kezdhetek mindent elölről…
Az egyed-kapcsolat modell
Microsoft Access V. Készítette: Rummel Szabolcs Elérhetőség:
Globális helymeghatározás Zárthelyi dolgozat Relatív helymeghatározás fázisméréssel.
Matematika II. 2. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2012/2013. tanév Műszaki térinformatika ágazat őszi félév.
4. VÉGES HALMAZOK 4.1 Alaptulajdonságok
Információ kezelés Az információ visszakeresésének lehetőségei.
Algebra a matematika egy ága
Adatmodellezés: E-K modell
2011. szeptember Az információtechnológia menedzselése Az információs rendszer fejlesztése Image of the slide: www2.raritanval.edu/departments/busadmin/.../Ch07-IntrotoBusiness.ppt.
Adatbáziskezelés az MSAccess programmal Makány György 2. rész: Adattáblák létrehozása külső adatforrásból.
az MSAccess programmal
Analitikus modell készítése az ER modell segítségével
Adatmodellek - egy eszközrendszer, mellyel leírható a vizsgált valóság, - több különböző absztrakciós szinten is létezhet, - megkülönböztetünk DBMS-hez.
Eseményalgebra, kombinatorika
Integrálszámítás Mire fogjuk használni az integrálszámítást a matematikában, hova szeretnénk eljutni? Hol használható és mire az integrálszámítás? (már.
Access alapok Táblák, kapcsolatok, űrlapok.
Gazdasági informatikából megkaptuk a félévi feladatot!!! Mindenki nagy örömére… 0. hét.
ÖSSZEFOGLALÁS Egy játék és tanulságai Hitünk valósága Minden mindenben.
SQL, Relációs adatmodell
Objektumok. Az objektum információt tárol, és kérésre feladatokat hajt végre. Az objektum adatok (attribútumok) és metódusok (operációk,műveletek) összessége,
*** HALMAZOK *** A HALMAZ ÉS MEGADÁSA A HALMAZ FOGALMA
Tervezés, Normalizálás
Dr. Krauszné Dr. Princz Mária Adatbázis rendszerek I.
Adatbázis-kezelés JAG,
11. tétel Adatbázis táblái közti kapcsolatok optimalizálása
Adatbázisok gyakorlat
Adatbázis kezelés. Az adatbázis tágabb értelemben egy olyan adathalmaz, amelynek elemei – egy meghatározott tulajdonságuk alapján – összetartozónak tekinthetők.
Adatbázis kezelés.
Adatbázis-kezelés.
Adatbázisok Fleiner Rita, Tankönyv:
Lineáris algebra.
Kulcsok meghatározása a táblákban
Adatbázis alapfogalmak
Normálformák Takács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár
Adatbázis-kezelés. Alapfogalmak Adat: –észlelhető, felfogható ismeret –jelsorozat –valakinek, vagy valaminek a jellemz ő je –tény, közlés Információ:
Mesterséges Intelligencia 1. Eddig a környezet teljesen megfigyelhető és determinisztikus volt, az ágens tisztában volt minden cselekvésének következményével.
Gáspár Bencéné Dr. Vér Katalin
Valószínűségszámítás II.
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
Adatbáziskezelés. Adat és információ Információ –Új ismeret Adat –Az információ formai oldala –Jelsorozat.
Készítette: Mátyás István agrár mérnöktanár szakos hallgató,
 Adatbázis:  Valamilyen szempont szerint rendszerezett adathalmaz.  Adatbázis kezelés:  Adatok tárolása  Műveletek végzése az adatbázison; (Adatok.
Adatbázisszintű adatmodellek
Gazdasági informatika II (SZIE GTK GVAM 1. évfolyam) 2009/2010. tanév 2. félév.
Adatbázisok 5. gyakorlat. Jövő hét utáni héten ZH! (Adatmodellezés, normalizálás) és kötprog doksi leadás (adatmodell rész)
Alapfogalmak Adat: rögzített ismeret
Adatbázis alapismeretek
Relációs adatmodell, normálformák
Adatbázis-kezelés 2. Relációs adatbázisok.
Tárgyak műszaki ábrázolása Metszeti ábrázolás
Előadás másolata:

Adatbázis-kezelés

Egy gyakorlati példa A következőkben egy összetett feladatot láthat, melynek bemutatása során végigvesszük az adatbázis tervezésének legfontosabb lépéseit, azaz az egyedtípusok megalkotását, majd az ER, illetve a relációs modell megalkotását is.

A feladat Készítsen relációs adatmodellt egy háziorvosi betegnyilvántartó rendszerhez. Az orvosok elvárásainak megfelelően az adatbázisnak tartalmaznia kell a betegek személyi adatait, gyógyszerérzékenységüket, az egyes vizsgálatok időpontját, valamint a felírt gyógyszereket. Feltételezzük, hogy: egy vizsgálaton több betegség is diagnosztizálható egy betegségre több gyógyszer is felírható egy-egy páciens több gyógyszerre is érzékeny lehet egy vizsgálatot a dátum és a vizsgálat kódja határoz meg egyértelműen

A tervezés Kik a szereplői a feladatban megvalósítandó kis világnak. Azaz milyen egyedtípusokat hozzunk létre. Az ER modell a valóság egy modellezni kívánt darabját szemlélteti. Az ER modellben lehet minden igényt, kérdést tisztázni az adatbázissal kapcsola-tosan a legegyszerűbben. Az ER modell szolgál majd az adatbázis-kezelőkben megvalósított modell alapjául.

Az egyedtípusok megalkotása A modellt nem törvényszerűségek, hanem saját elgondolásaink alapján alkotjuk meg. Más körülmények között a valóság is más lehet. Az adatbázis egyedtípusai, azaz a kis világ szereplői tehát: páciensek (PÁCIENS egyedtípus) gyógyszerek (GYÓGYSZER egyedtípus) betegségek (BETEGSÉG egyedtípus) vizsgálatok (VIZSGÁLAT egyedtípus)

A PÁCIENS egyedtípus Négy egyedtípust alkottunk meg tehát, ezek között vizsgáljuk meg a kapcsolatokat! A páciensek és a gyógyszerek között van kapcsolat, olyan szempontól, hogy egy páciens melyik gyógyszerre érzékeny. A tojásdiagramok tehát: PÁCIENS A tojás az egyedtípust szimbolizálja Míg a kis körök az egyedtípusban a való világ egyedeit, azaz a valós pácienseket (pl: Kiss Béla)

A GYÓGYSZER egyedtípus Négy egyedtípust alkottunk meg tehát, ezek között vizsgáljuk meg a kapcsolatokat! A páciensek és a gyógyszerek között van kapcsolat, olyan szempontól, hogy egy páciens melyik gyógyszerre érzékeny. A tojásdiagramok tehát: PÁCIENS GYÓGYSZER a gyógyszer egyedtípus és a valódi gyógyszer egyedek (pl: Algopirin)

Az ÉRZÉKENYSÉG kapcsolat PÁCIENS ÉRZÉKENY GYÓGYSZER Az egyedtípusok közti kapcsolat, benn a a kis négyzetek a valódi egyedek közti valóságos kapcsolat

Az ÉRZÉKENYSÉG kapcsolat PÁCIENS ÉRZÉKENY GYÓGYSZER A kapcsolatban nem vesz minden páciens részt (tehát parciális (részleges) a részvétel) – van olyan páciens, aki egy gyógyszerre sem érzékeny! A kapcsolatban nem vesz minden gyógyszer részt, tehát (parciális részvétel) – van olyan gyógyszer, amire senki sem érzékeny.

Az ÉRZÉKENYSÉG kapcsolat PÁCIENS ÉRZÉKENY GYÓGYSZER Parciális részvétel

Az ÉRZÉKENYSÉG kapcsolat PÁCIENS ÉRZÉKENY GYÓGYSZER A kapcsolat típusa M:N (azaz sok-sok), hiszen egy pácienshez több gyógyszer is kapcsolódhat (többre is érzékeny lehet) (M) egy gyógyszer több pácienshez is kapcsolódhat (egy azon gyógyszerre többen is érzékenyek lehetnek) (N) Parciális részvétel

Az ÉRZÉKENYSÉG kapcsolat PÁCIENS ÉRZÉKENY GYÓGYSZER Parciális részvétel A kapcsolat típusa M:N Az ER modell későbbi megalkotásához tehát ezen két egyedtípus közti kapcsolatot megfelelően megalkottuk.

További kapcsolatok Talán világos miért nem helyes a BETEGSÉG és a PÁCIENS között közvetlen kapcsolatot alkotni A BETEGSÉG nem annyira a PÁCIENShez kapcsolódik, mint sokkal inkább a VIZSGÁLAThoz A BETEGSÉG a VIZSGÁLAT során kerül megállapításra a diagnózis eredményeként. Tehát előbb tekintsük a PÁCIENS és a VIZSGÁLAT kapcsolatát.

A RÉSZT_VETT kapcsolat PÁCIENS RÉSZT_VETT VIZSGÁLAT A PÁCIENS csak részlegesen (parciálisan) vesz részt a kapcsolatban, hiszen az adatbázisban nem feltétlenül vett már részt minden páciens egy vizsgálaton. A VIZSGÁLAT teljesen (totálisan) vesz részt a kapcsolatban, hiszen minden vizsgálaton – vizsgálatnak nevezzük, amikor vizsgálnak egy beteget – részt vesz valamely páciens.

A RÉSZT_VETT kapcsolat PÁCIENS RÉSZT_VETT VIZSGÁLAT Parciális részvétel Totális részvétel

A RÉSZT_VETT kapcsolat PÁCIENS RÉSZT_VETT VIZSGÁLAT A kapcsolat típusa 1:N (azaz egy-sok) (most logikusan N:1-nek kellene jelölni, de ilyen esetben is 1:N kapcsolat az elnevezés!), hiszen egy páciens megjelenhet több vizsgálaton is (pl: az első karika, az első egyed) (N) azonban egy vizsgálaton egyszerre csak egy beteg jelenhet meg – illetve megjelenhet több is, de egy vizsgálaton, egyszerre csak egy betegről készül diagnózis (1) Parciális részvétel Totális részvétel

A RÉSZT_VETT kapcsolat PÁCIENS RÉSZT_VETT VIZSGÁLAT Parciális részvétel Totális részvétel A kapcsolat típusa 1:N

Egy újabb kapcsolat Nyilván a GYÓGYSZER egyedtípust még egyszer „elő kell vegyük”, hiszen nem csak a gyógyszerérzékenység miatt kell szerepeljen az adatbázisban, hanem azért is, mert az orvos azt felírja. Másrészt vajon a BETEGSÉGGEL kapcsolatban áll-e? Azt mondhatjuk, hogy igen, hiszen egy betegségre a páciens általában egy gyógyszert kap. Azonban gondoljuk meg, ez a kapcsolat – BETEGSÉG –GYÓGYSZER - nem egészen helyes, hiszen előfordulhat, hogy két különböző páciens két különböző gyógyszert kap, vagy esetleg az orvos úgy ítéli meg, hogy egy új gyógyszert javasol ugyanarra a betegségre. Ezen a szálon továbbhaladva talán érthető, hogy a GYÓGYSZER egyedtípus a BETEGSÉG helyett sokkal inkább a VIZSGÁLATtal áll kapcsolatban, hiszen valójában a VIZSGÁLATon kerül az felírásra – a gyógyszer kiválasztása pedig nem csupán a betegség függvénye, sokkal inkább az orvoson múlik, mit is fog felírni – nyilván mérlegelve a beteg életkorát, a gyógyszerérzékenységét, stb.

A FELÍRVA kapcsolat VIZSGÁLAT FELIRVA GYÓGYSZER A kapcsolatban a VIZSGÁLAT csak részlegesen (parciálisan) vesz részt, hiszen nem minden vizsgálat során kerül gyógyszer felírásra. A kapcsolatban a GYÓGYSZER is csak részlegesen (parciálisan) vesz részt, hiszen nem minden GYÓGYSZER kerül felírásra, azaz van olyan GYÓGYSZER, ami még nem került felírásra.

A FELÍRVA kapcsolat VIZSGÁLAT FELIRVA GYÓGYSZER Parciális részvétel Parciális részvétel

A FELÍRVA kapcsolat VIZSGÁLAT FELIRVA GYÓGYSZER Parciális részvétel Parciális részvétel A kapcsolat típusa M:N (sok-sok kapcsolat), hiszen egy VIZSGÁLAT során több GYÓGYSZERt is felírhat az orvos (M) és egy GYÓGYSZERT több VIZSGÁLAT során is felírhatnak (N)

A FELÍRVA kapcsolat VIZSGÁLAT FELIRVA GYÓGYSZER Parciális részvétel Parciális részvétel A kapcsolat típusa M:N

A teljes modell Elérkeztünk a tervezés azon pontjára, ahol tisztáztuk a lehetséges kapcsolatokat, végiggondoltuk, hogy az egyes kapcsolatok miért nem lennének helyesek. Ezt követően meg kell alkotnunk az egyedtípusok attribútumait (azaz tulajdonságait), majd az ER modellt. Ehhez célszerű még egyszer jól átgondolni a tervezett kapcsolatokat.

Az ER modell jelölései Egyedtípusok: Kapcsolatok: Parciális részvétel Teljes részvétel 1:N kapcsolat M:N kapcsolat EGYEDTÍPUS_NEVE kapcs_név 1 N M N

Az ER modell PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 1./ Rajzoljuk fel az egyedtípusokat!

Az ER modell ÉRZÉKENY M N PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 2./ Haladjunk végig sorban a kapcsolatokon és rajzoljuk azokat az ER modellbe (segítségül láthatóak itt újra a tojásdiagramok is)

Az ER modell ÉRZÉKENY M N PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 1 N RÉSZT_VETT N totális részvétel (folytonos vonal)

Az ER modell ÉRZÉKENY M N PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 1 N RÉSZT_VETT N DIAGNOZIS M N

Az ER modell ÉRZÉKENY M N PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 1 M FELIRVA RÉSZT_VETT N N DIAGNOZIS M N

Az ER modell ÉRZÉKENY M N PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 1 M 3./ Az ER modell elkészült. Vizsgáljuk meg a modellt, hogy megfelel-e a valóságnak! FELIRVA RÉSZT_VETT Például: Egy páciens több vizsgálaton is részt vehet (N) N N DIAGNOZIS M N

Az ER modell ÉRZÉKENY M N PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 1 M 3./ Az ER modell elkészült. Vizsgáljuk meg a modellt, hogy megfelel-e a valóságnak! FELIRVA RÉSZT_VETT De egy vizsgálaton csak egy páciens vizsgálható (1) N N DIAGNOZIS M N

Az ER modell ÉRZÉKENY M N PÁCIENS GYÓGYSZER BETEGSÉG VIZSGÁLAT 1 M azonosító név cím telefonszám Gyazonosító Gynév bazon Vazonosító dátum bnev 1 M FELIRVA 4./ Határozzuk meg az egyes egyedtípusokra jellemző attribútumokat (tulajdonságokat) RÉSZT_VETT N N DIAGNOZIS M N

A relációs adatmodell Annak érdekében, hogy a megalkotott ER modellt a választott adatbázis-kezelő programban is meg tudjuk valósítani, relációs adatmodellé kell alakítani. Az egyedtípusokból táblázatokat (relációkat) készítünk. A kapcsolatok azonosak maradnak. M:N kapcsolat esetén magának a kapcsolatnak is létrehozunk egy táblát.

A relációs adatmodell (folyt.) Telszám PÁCIENS PK Pazonosító Név Cím GYÓGYSZER GYazonosító GYnév 1:N VIZSGÁLAT PK Vazonosító FK1 Pazonosító Dátum FELÍRVA PK,FK2 PK,FK1 GYazonosító 1:N BETEGSÉG PK Bazonosító Bnév DIAGNÓZIS PK,FK1 Vazonosító 1:N

Közvetett jellemzők Miután a táblázataink és a köztük lévő kapcsolatok elkészültek érdemes azt alaposabban szemügyre venni. Az egyik legfontosabb, hogy megvizsgáljuk a táblázatainkban az egyes tulajdonságok valóban csak az elsődleges kulcstól függenek-e. Azaz nincsenek-e olyan közvetett jellemzők, amelyek külön táblázatba kiemelhetők.

Közvetett jellemzők (folyt.) Az alábbi példában a háziorvos telefonja nem közvetlenül a páciens tulajdonságtípusa Ha ugyanaz a doktor több pácienst is kezel, akkor ez az információ többször (feleslegesen) előfordul Ezt az információt kiemelhetjük egy külön ORVOSOK táblába, így könnyebben kezelhetővé válik A PÁCIENS tábla kulcs Név Cím Telefon Házirovos Neve Háziorvos Tel. Kő Pál 8200 Veszrpém 422-022 Dr. Vas Jenő 435-456 Nincs Imre 7334 Bugyi 355-011 Dr. Gaál Zsuzsa 456-566 Csemete Éva 2045 Dabas 391-912 Dr. Lugasi Géza 312-444 Idegen kulcs kulcs ORVOSOK kulcs Név Cím Telefon Házirovos Neve Kő Pál 8200 Veszrpém 422-022 Dr. Vas Jenő Nincs Imre 7334 Bugyi 355-011 Dr. Gaál Zsuzsa Csemete Éva 2045 Dabas 391-912 Dr. Lugasi Géza Név Telefon Dr. Vas Jenő 435-456 Dr. Gaál Zsuzsa 456-566 Dr. Lugasi Géza 312-444

Kapcsolat táblázatok között Ahogy az előző példából láttuk, két táblázat között az elsődleges kulcsok teremtenek kapcsolatot. Ha egy tábla egy adott sorára fókuszálunk, az idegen kulcs révén, implicit módon, a kapcsolt tábla meghatározott elemeit is kiválasztjuk 1:N kapcsolat esetén pontosan egyet M:N kapcsolat esetén egy halmazt