• Základní pojmy
• Databázové modely
• Relační algebra
• Jazyk SQL
• Normalizace
• Transakce

1. Connolly T., Begg C.: Database Systems. A Practical Approach to Design, Implementation and Management, 3rd edition. Addison Wesley, 2002. 0-201-70857-4 2. Pokorný J.: Databázové systémy a jejich použití v informačních systémech. Academia, 1992. 80-200-0177-8 3. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom: Database Systems:The Complete Book 4. Jiří Hronek: Databázové systémy (http://phoenix.inf.upol.cz/esf/ucebni/databa.pdf)

• Data
• údaje získané pozorováním, nebo měřením
• představují fakta, text, obraz, zvuk, video, nejčastěji v kontextu sledovaného procesu nebo situace
• nezávislá na uživateli, většinou odráží současný stav reality
• Informace
• informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele

vytvořením struktur, které odhalují uspořádání, vzory, tendence a trendy

• strukturovaná, organizovaná, shrnutá a interpretovaná data, silně závislé na tom, kdo

je požaduje, tedy závislé na uživateli (individuální hloubka znalostí, zkušeností…)

• Data
• informace o faktuře:
• číslo faktury,
• datum vystavení,
• částka
• Informace
• vývoj příjmů v letech

Cislo_faktury Faktura 01-05 Faktura 01-06 Faktura 01-07 Faktura 01-08 Faktura 01-09 Faktura 01-10

Datum_vystaveni Datum_splatnosti Cislo_odberatele 22.2.2005

8.3.2005

30.1.2006

13.2.2006

15.1.2007

29.1.2007

29.1.2008

12.2.2008

28.1.2009

11.2.2009

28.1.2010

11.2.2010

11 11 1255 13 11 11

Castka 2 400,00 1 200,00

3 000,00 36 000,00 1 200,00 1 200,00

Předpověď vývoje příjmů 4 00 000 Kč 3 00 000 Kč Částka

2 00 000 Kč

Polyg. (Částka)

1 00 000 Kč 000 Kč 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

• Klíčové body
• data představují stavební kameny pro informace
• informace získáváme zpracováním dat
• informace se používají pro odhalení významu dat
• přesnost, relevantnost a aktuálnost informací jsou důležité pro dobré rozhodování
• dobré rozhodování je klíčové pro život firmy

• Manuální kartotéka
• Systém souborů
• Databázový systém

• ukládání dat pomocí karet
• nevýhody:
• složité vyhledávání
• Potřebuji najít všechny odběratele, kteří jsou z Olomouce.
• obtížná změna dat
• Změnil se manažer pro firmy z Olomouckého kraje.
• nadbytečnost dat
• 100 firem z Olomouce, 100x PSČ.
• složité získávání informací
• Potřeboval bych všechny firmy, u nichž činil letos obrat více jak 100000 Kč.

• pro každou oblast samostatný soubor:
• zaměstnanci
• klienti
• faktury
• …
• jednodušší organizace dat a vyhledávání
• problémy:
• nekonzistence = různé verze dat v různých souborech
• datové anomálie
• modifikace – změna je potřeba udělat u všech výskytu dat (i v různých souborech)
• vkládání – pokud vkládáme např. novou fakturu, musíme k ní přiřadit klienta, který může

být nový nebo již založený v souboru klientů = možnost způsobení nekonzistence

• mazání – při smazání klienta mohou zůstat faktury bez klienta

• zkráceně databáze
• tvoří ho:
• data – syrová fakta z oblasti zájmu uživatele
• metadata – popisují data a vztahy mezi daty v databázi
• programové vybavení – Systém řízení báze dat (SŘDB) = kolekce programů, která:
• řídí databázovou strukturu
• kontroluje přístup k datům uloženým v databázi
• umožňuje přístup více uživatelům do databáze
• pomáhá k efektivnější správě dat
• technické prostředky (hardware)
• uživatelé

data

• správa metadat
• správa dat
• transformace a prezentace dat
• správa zabezpečení
• víceuživatelský přístup
• zálohování a obnova
• správa integrity dat
• komunikační rozhraní s uživatelem

• administrátor databáze, správce dat
• centrální kontrola
• definice paměťové struktury a přístupových metod
• přidělování práv
• …
• aplikační programátor
• vytváří aplikační programy
• znalý uživatel
• využívají DBS ad hoc prostřednictvím databázového jazyka
• naivní uživatel
• využívají DBS jen prostřednictvím aplikací

• správa dat
• základní operace s daty:
• vkládání nových položek
• zrušení nepotřebných položek
• oprava, aktualizace vybraných položek
• vyhledávání informací v datech

• zachycuje aktuální stav
• data uložená ke konkrétnímu časovému okamžiku
• základní operace s daty:
• vkládání nových položek
• zrušení nepotřebných položek
• oprava, aktualizace vybraných položek
• vyhledávání informací v datech

• podle počtu uživatelů:
• jednouživatelská
• víceuživatelská
• databáze pro pracovní skupiny
• podniková
• podle lokace:
• centralizovaná
• distribuovaná
• podle způsobu použití:
• transakční nebo produkční – pro denní použití
• datový sklad (warehouse) – pro získávání informací

• perzistentní - trvale uložená, přetrvávají mezi operacemi
• sdílená - přístupná více uživatelům
• integrovaná - sjednocené informační systémy bez redundance
• zabezpečená - přístup a operace s daty mohou být omezeny systémem práv
• konzistentní - tytéž údaje na různých místech mají stejnou hodnotu
• zachovávají integritu - data odrážejí aktuální realitu
• spolehlivá - dají se rekonstruovat po chybě
• rozsáhlá - nestačí vnitřní paměť, používají se sofistikované algoritmy pro implementaci operací, …

• Způsob organizace dat v databázi určuje datový model
• datový model je první krok při tvorbě databáze

• datový model je komunikační nástroj mezi návrhářem, programátorem a koncovým uživatelem
• dobrý datový model je základem pro dobrou databázi
• datový model zachycuje rozdílné pohledy na data (informace): ředitel x úředník

• entity – objekty reálného světa (osoby, místa, věci, …)
• atributy – vlastnosti entit (jméno, barva, …)
• vztah - popisuje vztah mezi dvěma a více entitami
• 1:m – př.: „MALÍŘ maluje OBRAZ“ (malíř může namalovat mnoho obrazů, ale obraz má jen jednoho malíře)
• M:N nebo N:M – př.: „STUDENT má zapsán PŘEDMĚT“ (student si může zapsat více předmětů a jeden předmět si může zapsat více studentů)
• 1:1 – př.: „ZAMĚSTNANEC vede PRODEJNU“ (zaměstnanec může vést jen jednu prodejnu a prodejna má jen jednoho vedoucího)

• přesný a jednoznačný popis pravidel a procedur, který jsou zavedeny v prostředí, které chceme modelovat
• příklady:
• Zákazník může mít na účtu mnoho plateb.
• Každý účet patří jen jednomu zákazníkovi.
• Dělník nemůže pracovat více než 10 hodin denně.
• Student se nemůže zapsat na dva předměty, který probíhají současně.
• Student se nesmí zapsat na předmět, jestliže nesplnil prerekvizici.

• V současnosti je stále nejrozšířenější model relační
• data jsou strukturována ve formě tabulek
• Dřívější modely byly bližší fyzické ( implementační ) úrovni
• kolekce záznamů s vazbami ve formě ukazatelů, podle topologie struktur se dělí na
• Hierarchický model (systém IMS od IBM)
• Síťový model (konference CODASYL, systém IDS od General Electric)
• Postrelační datové modely
• Objektově-relační (standardy SQL99, SQL2003)
• Objektový
• XML (navazuje na hierarchický model)

• Relace je tabulka se sloupci a řádky
• Atribut je pojmenovaný sloupec
• Doména je množina přípustných atomických hodnot pro jeden nebo několik atributů
• Vazby mezi entitami jsou reprezentovány opět relacemi. Formálně se s nimi pracuje stejně jako s entitními relacemi.
• stupeň relace = počet jejích atributů

• relační schéma

• výhody:
• jednoduchá změna struktury
• jednoduchá implementace – tabulky
• dotazovací schopnosti – SQL
• nevýhody
• může vést k izolaci informací – relace nemusí být ve vztahu
• usnadňuje implementaci špatného návrhu

• ER model chápe realitu, případně její sledovanou část, jako množinu objektů (entity) a vztahů mezi nimi (relationship).
• Uznávaný standard, Chenova notace:
• Konstrukty E-R
• Entitní množiny (entity)
• Vztahy(relace)
• Integritní omezení
• identifikátory
• Kardinalita a parcialita (členství ve) vztahu

• výhody:
• výjimečná koncepční jednoduchost
• vizuální prezentace
• efektivní komunikační nástroj
• integrace s relačním modelem
• nevýhody
• špatná reprezentace omezení – pouze u vztahů
• nemá jazyk pro manipulaci dat
• omezená reprezentace vztahů – pouze mezi entitami

• Konceptuální úroveň – zabývá se modelováním reality (ER model)
• Logická úroveň – vztahuje se ke konkrétnímu datovému modelu (relační model)
• Fyzická úroveň – řeší fyzické uložení dat

Realita

Konceptuální úroveň

Logická úroveň

Fyzická úroveň

Uložená data

1. oddělení konceptuální a interní úrovně 2. orientace na objekty, entity ne na záznamy a soubory 3. bohatší koncept, v relačním modelu jsou relace využívány na „všechno“, reprezentují entity, vícehodnotové atributy, asociace, agregace, dědičnost, … 4. možnost využít úrovně abstrakce v komplexních objektech k zakrytí detailů, možnost modelovat přímo aplikační objekty. 5. funkcionální podstata vztahů (atribut nebo funkce je jediným konstruktem) 6. ISA hierarchie ( práce s nadtypy a podtypy) 7. hierarchický mechanismus (objekty lze konstruovat z jiných objektů, formou agregace, seskupováním do množin, tříd)

• funkční závislost je definována mezi dvěma podmnožinami atributů v rámci jedné relace
• nechť X, Y jsou podmnožiny množiny jmen atributů {A1,A2,…,An} relace R.
• X určuje Y (tj. Y je funkčně závislý na X), jestliže všechny záznamy (řádky) v tabulce,

které mají stejnou hodnotu atributu X má stejnou hodnotu atributu Y.

• píšeme X  Y
• je-li Y  X říkáme, že závislost X  Y je triviální
• příklad:

osCislo prijmeni (naopak to neplatí) oborIDno zkratkaOboru

• Klíč – jeden či více atributů
• Superklíč – klíč, který jednoznačně identifikuje každou entitu (záznam), tj. atributy klíče,

určují ostatní atributy

• příklad:

osCislo osCislo, prijmeni

• Kandidátní klíč – superklíč bez redundance (nadbytečných atributů)

osCislo – je kandidátní klíč osCislo, prijmeni – není jmeno, prijmeni – může, ale nemusí být

• Primární klíč – jeden z kandidátních klíčů
• musí být unikátní a nesmí obsahovat hodnotu NULL

osCislo

• atribut nebo atributy, které odpovídají hodnotám primárního klíče v odpovídající tabulce
• používají se k vyjádření vztahu mezi dvěma tabulkami

• Schéma relace R je výraz R(A1 : D1, A2 : D2, … An : Dn), Ai ≠ Aj pro i ≠ j,
• R je jméno schématu
• A = {A1, A2,…, An} je konečná množina jmen atributů,
• f(Ai) = Di je zobrazení přiřazující každému jménu atributu Ai neprázdnou množinu, kterou nazýváme doménou atributu Di
• tělo relace je tvořeno množinou n-tic (a1, a2,…, an), což je konečná podmnožina

kartézského součinu domén Di příslušejících jednotlivým atributům Ai R  D1 x D2 x …x Dn,

• Schéma relační databáze je dvojice (R, I), kde R je konečná množina relačních schémat {R1(A1), R2(A2),. . . , Rm(Am)} a
• I je množina integritních omezení
• klíče
• doménové IO, testuje hodnoty vkládané do databáze podle oboru hodnot - domén atributů v tabulce, při dotazování testuje smysluplnost operací porovnání.
• přípustnost nedefinované hodnoty NULL atributu
• definice implicitní hodnoty atributu

• RA definována jako dvojice (R,O)

– nosičem R je množina relací – O je množina operací

• Kategorie operací
• Množinové
• Sjednocení, průnik, rozdíl – relace musí mít ekvivalentní záhlaví

– Ekvivalencí záhlaví rozumíme stejný počet atributů relací a existence vzájemně jednoznačného přiřazení atributů z jedné a druhé relace, omezené na dvojice s odpovídajícími doménami

• Kartézský součin
• Speciální
• Projekce
• Selekce
• Spojení

• druhy vztahů:
• 1:M – nejčastější
• M:N – neleze přímo vytvořit, je potřeba převod na 1:M
• 1:1 – používáno velmi zřídka

• používá se, když je potřeba ukládat rozsáhlé záznamy
• příklad:

• nejčastější použití
• vazba – primární klíč – cizí klíč
• příklad:

• nelze přímo vytvořit
• nutno rozložit pomocí propojovací tabulky na dva vztahy 1:M
• příklad:
• vztah Student – Predmet je M:N

• používají se při hledání záznamů
• index se skládá z:
• klíče indexu – atribut či více atributů
• ukazatel na záznam v tabulce
• při prohledávání záznamů se pak nemusí procházet celé záznamy, ale jen indexy
• př: index - Prijmeni, Jmeno

• unikátní
• primární klíč je automaticky index
• zakázání vložení hodnoty NULL
• určení uspořádání záznamů v indexu
• vzestupně, sestupně

• Nevhodný návrh relace signalizuje výskyt opakujících se položek v datech, ale také pozorujeme následující potíže :
• redundance, pro každého pracovníka se opakují hodnoty o místnosti, …
• nebezpečí vzniku nekonzistence při modifikacích jako důsledek redundance (v řádku změníme číslo a nezměníme plochu)
• anomálie při vkládání záznamů : nemůžeme vložit úlohu bez pracovníka, který ji řeší, neboť by nebyly obsazeny klíčové atributy,
• anomálie při vypouštění záznamů : přestanou-li řešit úlohy všichni pracovníci z jedné místnosti, ztratíme informaci i o její ploše.
• Problém vyřešíme dekompozicí relace za pomoci funkčních závislostí.

C_PROJ JM_PROJ C_ZAM JM_ZAM

PR_ZAM PRACE H_MZDA ODPR_H

• Relace je 1. NF, jestliže:
• všechny atributy jsou atomické, tj. dále již nedělitelné.
• Převod:

1. Nahraďte každý skupinový atribut atomickými atributy. 2. Určete primární klíč.

• Relace je v 2. NF, jestliže:
• je v 1. NF,
• neobsahuje částečné závislosti (atribut, který není primárním klíčem závislý na celém primárním klíči).
• jinak: žádný neklíčový atribut není závislý na podmnožině žádného klíče R.
• Převod:

1. Určete všechny částečné závislosti. 2. Pro každou částečnou závislost vytvořte zvláštní relaci.

• Relace je v 3. NF, jestliže:
• je v 2. NF,
• neobsahuje transitivní závislosti (nejsou zde závislosti mezi neklíčovými atributy).
• Převod:

1. Určete všechny tranzitivní závislosti. 2. Pro každou tranzitivní závislost vytvořte zvláštní relaci.

• Relace je v BCNF, jestliže:
• je v 3. NF,
• vždy, když X  Y a Y X, pak X obsahuje klíč schématu R

• Základní požadavky:
• musí umožňovat vytvořit databázi a strukturu tabulek
• musí umět vkládat, rušit a upravovat data
• musí umět z dat získávat informace
• musí být standardizovaný → použitelný v různých databázových systémech

• je jazyk pro definic dat (DDL)
• příkazy pro vytvoření tabulky, indexu a pohledu
• příkazy pro definic přístupových práv
• je jazyk pro manipulaci s daty (DML)
• příkazy pro vkládání, úpravu a mazání dat
• je relativně jednoduchý
• obsahuje méně než 100 příkazů
• je to neprocedurální jazyk = obsahuje pouze příkazy, „co“ je třeba udělat a ne „jak“ to udělat
• je standardizován
• V roce 1986 definován standard ANSI (American National Standard Institute), standard ISO – SQL/86, v roce 1989 přidán integritní dodatek – SQL/89
• Další standardy (SQL3, SQL1999) evolučně směřují k relačně-objektovým databázím a různým rozšířením.

• číselné
• celá

INTEGER SMALLINT

• desetinná

NUMBER (L,D) – maximální délka DECIMAL (L,D) – minimální délka

• řetězce

CHAR (L) – do 255 znaků, pevná délka VARCHAR(L) – proměnlivá délka, maximálně L

• datum

DATE

znaků

• Základní syntaxe:

CREATE TABLE jmeno ( sloupec1 typ [omezení], … sloupec n typ [omezení], PRIMARY KEY(sloupec 1,…,sloupec n), FOREIGN KEY(sloupec 1, …, sloupec n) REFERENCES jmeno, CONSTRAINT omezení1);

CREATE TABLE Zakaznik( Z_Cislo INTEGER NOT NULL UNIQUE, Z_Jmeno VARCHAR(15) NOT NULL, Z_Prijmeni VARCHAR (20), Z_Telefon VARCHAR (9), PRIMARY KEY(Z_Cislo), CONSTRAINT Om1 UNIQUE(Z_Jmeno,Z_Prijmeni)); CREATE TABLE Faktura( F_Cislo INTEGER NOT NULL UNIQUE, Z_Cislo INTEGER NOT NULL, F_Datum DATE, PRIMARY KEY(F_Cislo), FOREIGN KEY(Z_Cislo)REFERENCES Zakaznik); CREATE TABLE Polozka( Pol_Cislo INTEGER NOT NULL UNIQUE, F_Cislo INTEGER NOT NULL, Pol_Pocet INTEGER DEFAULT 0, Pol_Cena INTEGER, Z_Cislo INTEGER, PRIMARY KEY(Pol_Cislo), FOREIGN KEY(F_Cislo)REFERENCES Faktura, FOREIGN KEY(Z_Cislo)REFERENCES Zbozi);

• změna struktury – ALTER TABLE
• zrušení tabulky – DROP TABLE

• Vytvoření indexu:

CREATE [UNIQUE] INDEX jmeno ON jmenotabulky(sloupec1, …, sloupec n)

• složený index
• index složený více než z jednoho sloupce
• používá se hlavně k předcházení duplicit v záznamech

CREATE UNIQUE INDEX Testy ON Test(C_Zam,Test,Datum) C_Zam

T_Cislo

Test

Datum

Skore

110

1WEA

15.5.2012

93

110

2WEA

12.5.2012

87

111

1HAZ

14.12.2012

91

111

2WEA

18.2.2012

95

111

3WEA

18.2.2012

95

112

1CHEM

17.8.2012

91

KMI/YUDIT Úvod do informačních technologií

65

• Základní příkazy:
• Vkládání dat - INSERT,
• Zrušení dat – DELETE,
• Změna dat – UPDATE,
• Dotazování - SELECT

    

záznamy se neukládají ihned na disk → při pádu aplikace může dojít ke ztrátě údajů pro okamžité uložení změn slouží příkaz COMMIT pro zrušení změn příkaz ROLLBACK před oběma příkazy musí být příkaz BEGIN TRANSACTION u MS Access tyto příkazy nejsou a záznamy se ukládají ihned po vykonání příkazů SQL

• slouží k výběru záznamů
• základní syntaxe:

SELECT atributy FROM jmeno [WHERE where_fráze ]

• používá se klauzule GROUP BY
• kombinuje agregaci s výběrem
• základní syntaxe:

SELECT atributy FROM jmeno [WHERE where_fráze ] [GROUP BY sloupce] [HAVING podmínky] [ORDER BY sloupce[ASC | DESC]]

• virtuální relace (tabulka), odvozená z bázových tabulek
• účel
• odstínění informací z bázových tabulek + oprávnění uživatelů
• realizují pro snadné použití složitější dotazy
• definovaný příkazem SELECT

CREATE VIEW pohled_jmeno AS SELECT …

• zrušení pohledu

DROP VIEW pohled_jmeno

• Pohledy s klausulemi např. DISTINCT, GROUP BY, HAVING a spojení umožňují jen čtení

• spojení tabulek pomocí stejných atributů je jednou z nejdůležitějších vlastností relačních databází
• možná spojení
• kartézský součin
• přirozené spojení – vybere pouze záznamy se stejnou hodnotou atributů (primární klíč, cizí klíč)

• zobrazuje i záznamy z jedné tabulky, ke které neexistuje záznam v druhé tabulce
• druhy
• levé
• pravé
• úplné

• je posloupnost akcí nebo specifikace operací ( jako jsou čtení a zápis dat, výpočty ), které se buď provedou všechny, nebo se neprovedou vůbec
• Z hlediska aplikace je to logická i programová jednotka práce, odpovídající nějakému procesu v realitě.

• při čtení potřebných dat musí být databáze konzistentní
• během operací transakce je dočasně i v nekonzistentním stavu, ale nakonec při potvrzení transakce musí být databáze opět konzistentní

• Po výpadku se databáze uvede do stavu na počátku transakce.
• Aby systém mohl splnit tyto úkoly, udržuje vlastními prostředky historii změn dat v přiměřeném časovém intervalu v žurnálu( log file).
• Pro zachování integrity a konzistence dat musí transakce splňovat vlastnosti ACID.

• Atomicita (Atomicity) – operace transakce musí úspěšně proběhnout všechny( je-li

transakce potvrzena), nebo se neprovedou vůbec.

• Konzistence (Consistency) – izolované provádění transakce chrání konzistenci databáze.

Transakce převádí databázi z jednoho konzistentního stavu do jiného.

• Izolovanost (Isolation) – dílčí efekty jedné transakce nejsou viditelné jiným, transakce

mohou pracovat souběžně, ale každá transakce musí být odstíněna od výsledků operací

  ostatních neukončených nebo následujících transakcí. Databáze prochází takovými stavy,
  jako by souběžné transakce probíhaly sériově za sebou s vhodným uspořádáním
* Trvalost(Durability) – výsledky potvrzené transakce jsou perzistentně uloženy

1. Connolly T., Begg C.: Database Systems. A Practical Approach to Design, Implementation and Management, 3rd edition. Addison Wesley, 2002. 0-201-70857-4 2. Pokorný J.: Databázové systémy a jejich použití v informačních systémech. Academia, 1992. 80-200-0177-8 3. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom: Database Systems:The Complete Book 4. Jiří Hronek: Databázové systémy (http://phoenix.inf.upol.cz/esf/ucebni/databa.pdf)

• Otázky přehledově z probíraných kapitol (hlavně z prezentací).
• Termíny?

Jiří Zacpal (Palacký University, Olomouc)