BAZY danych wyk id 81710 Nieznany (2)

Wprowadzenie do baz danych

1/31

Wprowadzenie do baz danych

Każde przedsiębiorstwo przechwuje jakieś dane. Zajmijmy się przykładowo linią lotniczą. Firma taka

musi zbierać informacje o pasażerach, rejsach, samolotach i personelu. Pomiędzy tymi danymi zachodzą jakieś
związki, które także należy przechowywać w komputerze. Związki te to np. rezerwacje (kórzy pasażerowie
zarezerwowali miejsca na które rejsy) lub załogi samolotów (kto ma być pierwszym pilotem, w których rejsach).
Tego rodzaju dane, przechowywane w komputerze stale lub czasowo, nazywamy bazą danych (BD).

Baza danych może być traktowana na wiele sposobów, np. jako:

model świata rzeczywistego

zbiór struktur danych

uniwersum interpretacji języka danych – czyli zbiór wartości wyrażeń pewnego języka danych

zasób systemu informatycznego – zasób o którego przydział współzawodniczą ze sobą procesy współbieżne

element składowy systemu informatycznego – o ustalonych związkach między systemem zarządzania bazą
danych a systemem operacyjnym komputera oraz o określonych środkach sprzętowych i programowych do
przechowywania danych, transmisji, komunikacji z człowiekiem

W bazie danych odwzorowana jest wiedza odnosząca się do pewnego wydzielonego fragmentu świata

rzeczywistego. Powstają dwa pytania:
1.

Jaki zakres wiedzy może być odwzorowany w bazie danych?

W jaki sposób odwzorowanie to może być zrealizowane?

W przypadku sformatowanych baz danych (takimi się tu zajmujemy), tj. w których można podać

skończony zbiór wzorców służących do wyrażania pewnych informacji o stanie świata rzeczywistego – zakres
odwzorowywanej wiedzy nie może być szeroki. O wiele szerszy zakres wiedzy można odwzorować stosując np.
pewne metody opracowane w dziedzinie sztucznej inteligencji, takie jak sieci semantyczne, specjalne języki
oparte na rachunku predykatów lub wyspecjalizowane języki opisu wiedzy.

MODEL ŚWIATA

ZASÓB SYSTEMU

RZECZYWISTEGO

INFORMATYCZNEGO

ELEMENT

ZBIÓR

SKŁADOWY

STRUKTUR

SYSTEMU

DANYCH

INFORMATYCZNEGO

UNIWERSUM

INTERPRETACJI

JĘZYKA

DANYCH

BAZA

DANYCH

Wprowadzenie do baz danych

2/31

Ustalenie związków między danymi w BD a faktami w świecie rzeczywistym (czyli ustalenie

semantyki danych) nie odbywa się bezpośrednio. Pomostem umożliwiającym określenie tych związków jest tzw.
schemat konceptualnej bazy danych.

Fizyczna baza danych jest stale przechowywana w pamięci pomocniczej np. na dyskach, taśmach. W

fizycznej BD można wyróżnić kilka poziomów abstrakcji, poczynając od poziomu rekordów i plików w
językach programowania (np. Pascal, C) przez poziom rekordów logicznych w systemie operacyjnym, na
którym opiera się system zarządzania bazą danych, aż do poziomu bitów i adresów fizycznych w pamięci.

Proces przejścia od faktów w świecie rzeczywistym do danych w BD podzielono poniżej na pięć

etapów:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

FAKTY W ŚWIECIE RZECZYWISTYM

PODZBIÓR JĘZYKA NATURALNEGO
DO FORMUŁOWANIA WYPOWIEDZI

O FAKTACH W ŚWIECIE

RZECZYWISTYM

ABSTRAKCYJNY MODEL

WIATA RZECZYWISTEGO

KONCEPTUALNA BAZA DANYCH

LOGICZNA BAZA DANYCH

SYSTEMATYZACJA

FRAGMENTU ŚWIATA

IMPLEMENTACJA

W JĘZYKU DML I DDL

IMPLEMENTACJA

NISKIEGO POZIOMU

(NP. W C)

WIAT

MODEL

KONCEPCYJNY

MODEL

LOGICZNY

DANYCH

REALIZACJA

FIZYCZNA

ANALIZA

SYSTEMOWA

PRZEDSTAWIENIE

ABSTRAKCYJNEGO

MODELU ZA POMOCĄ

DIAGRAMU O-Z

Wprowadzenie do baz danych

3/31

Zakładamy, że istnieje pewien obiektywny i poznawalny świat rzeczywisty (1), który chcemy

odwzorować w bazie danych (5). Możliwe jest (jak to zaznaczono strzałkami) przejście zarówno od świata
rzeczywistego do baz danych jak i odwrotne (5)

→

(1). Zakres wiedzy podlegającej odwzorowaniu wyznacza nam

zasób wyrażeń języka naturalnego, w którym wiedza ta ma być formułowana. W ten sposób wyznaczany jest
pewien podzbiór języka naturalnego (2). Etap (3) to tworzenie abstrakcyjnego modelu świata rzeczywistego,
który zawiera pojęcia ściśle związane z wyrażeniami wybranego podzbioru języka naturalnego, a jednocześnie
umożliwia formalne sformułowanie pewnych niezmienniczych praw istniejących w świecie rzeczywistym.
Kolejnym etapem jest przedstawienie języka służącego do opisu modelu abstrakcyjnego. Zbiór wyrażeń tego
języka nazywamy schematem konceptualnej bazy danych (4).

Formułowanie i przekazywanie wiedzy o świecie rzeczywistym możliwe jest tylko za pomocą

specjalnego języka. Mamy wówczas do czynienia z trzema procesami: nazywaniem, selekcją i klasyfikowaniem
pewnych interesującyh faktów występujących w świecie. W dalszym ciągu zajmować się będziemy jedynie
sformatowaną wiedzą opisową (deskryptywną, sytuacyjną), a więc dotyczącą faktów odnoszących się do
ustalonych stanów świata rzeczywistego, nie będziemy rozważać wiedzy operacyjnej, proceduralnej – opisującej
zjawiska przyczynowo skutkowe. Skorzystamy dalej z metodyki zaproponowanej przez Chena, szeroko przyjętej
w teorii i praktyce baz danych.

Do podstawowych faktów rozpatrywanych w świecie rzeczywistym, o których wiedza reprezentowana

jest w bazie danych, zaliczamy: występowanie obiektów, encji (entity), pozostawanie tych obiektów we
wzajemnych powiązaniach (relationship) między sobą oraz posiadanie przez obiekty powiązania określonych
wartości (value) atrybutów (attribute).

Obiekt (encja) jest przedmiotem (materialnym lub abstrakcyjnym), który może być wyróżniony i

określony w świecie rzeczywistym i o którym chcemy pamiętać informacje. Informacjami tymi jest to, że ma on
określone wartości swoich atrybutów oraz że pozostaje w pewnych powiązaniach z innymi obiektami. Jest to byt
konceptualny (pojęciowy). Np. mrówki w mrowisku nie mogą być encjami, bo nie można ich odróżnić.

Atrybut określony jest jako funkcja częściowa ze zbioru obiektów lub zbioru powiązań w zbiór

wartości:

A: ENT

→

VAL

Formalnie rzecz biorąc opis świata rzeczywistego jest pewną teorią w sensie logiki matematycznej,

natomiast model stanu świata rzeczywistego jest modelem tej teorii. Dla celów baz danych wymagane jest
formalne określenie pewnego podzbioru języka naturalnego. Podzbiór ten nazwiemy językiem opisu stanu JOS.

JOS=<X,P>

Alfabet języka JOS składa się ze zbiorów: nazw jednostkowych X i predykatów P.

Modelem abstrakcyjnym stanu świata rzeczywistego generowanym przez język JOS nazywamy

następującą strukturę matematyczną:

MAS=<X,R>

gdzie R = W

∪

, przy czym:

X – zbiór wartości (nazw jednostkowych język JOS)
W – rodzina zbiorów wartości
O – rodzina zbiorów obiektów
Z – rodzina relacji wyrażających powiązania
A – rodzina relacji wyrażających wartości atrybutów obiektów i powiązań

Wprowadzenie do baz danych

4/31

Przykład:

Na rysunku został określony zbiór obiektów PRACOWNIK. Atrybuty: NR_PRACOWNIKA, NAZWISKO i
WIEK przyporządkowują każdemu obiektowi ze zbioru PRACOWNIK wartości w zbiorach wartości,
odpowiednio NR_PRACOWNIKA, NAZWISKO i LICZBA_LAT.

1.

Zbiór wartości:
Nr_Pracownika={1001,1002,...,5000}
Nr_Wydziału={W1,W2}
Liczba_Lat={0,1,...,70}
Procent={0.1, 0.2, 1,... ,100}
Nr_Projektu={101,102,...,200}

Zbiory obiektów:
Pracownik={1001,1002,1003,1004}
Wydział={W1,W2}
Projekt={101,102,103,104}

Zbiory powiązań (relacje wyrażające powiązania):
Pr_Wydz={(1001,W1), (1002,W1), (1003,W2)}
Pr_Proj={(1001,101), (1001,102), (1002,101), (1003,103)}

Relacje wyrażające wartości atrybutów:
Nazwisko={(1001,Kowalski), (1002,Rysiuk), (1003,Janicki)}
Udział={(1001,101,10), (1001,102,50), (1002,101,41)}
Staż={(1001,W1,5), (1002,W1,15), (1003,W2,1)}

Bazy danych są przedmiotem intensywnych badań w informatyce co najmniej od początku lat

siedemdziesiątych. Wówczas to szybko wzrastała liczba komputerów i ich moc obliczeniowa. Łączyło się to ze
zmniejszeniem kosztów przechowywania i przetwarzania informacji co pociągnęło za sobą szybki rozwój metod
tworzenia systemów informatycznych w tym i systemów zarządzania danymi.

ZBIÓR OBIEKTÓW

ATRYBUTY

ZBIORY WARTOŚCI

NR_PRACOWNIKA

PRACOWNIK

NAZWISKO

NAZWISKO (np. Kowalski)

WIEK

LICZBA_LAT

101

Wprowadzenie do baz danych

5/31

Poniżej przedstawiono etapy rozwoju komputerów prowadzące do powstania systemów

informatycznych.

Rozwój sieci komputerowych doprowadził do możliwości terytorialnego rozproszenia bazy danych na

różne stanowiska komputerowe. Przy czym celowe stało się duplikowanie niektórych danych na kilku
stanowiskach. Wszystko to spowodowało, że efektywna obsługa wielu współbieżnych procesów stała się
zadaniem złożonym. Stąd też pojawiła się konieczność tworzenia oprogramowania niezbędnego do zarządzania
wielowymiarowymi danymi - programów, które umożliwiłyby różnym osobom korzystanie lub zmienianie
danych. Powstały więc systemy zarządzania bazami danych - SZBD (Data Base Managment System – DBMS).

Głównym zadaniem takiego systemu jest zapewnienie użytkownikowi możliwości operowania danymi

za pomocą pojęć abstrakcyjnych w możliwie niewielkim stopniu odwołujących się do sposobu przechowywania
danych przez komputer. Tak rozumiany system działa jak interpreter języka programowania wysokiego
poziomu.

Oprogramowanie DBMS stanowi najważniejsze zastosowanie komputerów w przedsiębiorstwach, a

jednocześnie jest jednym z najbardziej skomplikowanych systemów wśród istniejących rodzajów
oprogramowania. Wykorzystywane jest m.in. w gospodarce materiałowej i magazynowej, obsłudze kadrowej,
finansowo-księgowej, bibliotecznej, dokumentacyjnej.

Poniżej przedstawiono schemat systemu bazy danych.

ZMIANY ILOŚCIOWE

BIERNA ROLA

W ZAKRESIE SPRZĘTU

W ŚRODOWISKU

OPROGRAMOWANIA I

METOD UŻYTKOWANIA

ZMIANY JAKOŚCIOWE

ROZWÓJ BAZ DANYCH

I SYSTEMÓW

ZARZĄDZANIA NIMI

AKTYWNA ROLA

W ŚRODOWISKU

KOMPUTER

SYSTEM

KOMPUTEROWY

SYSTEM

INFORMATYCZNY

Wprowadzenie do baz danych

6/31

Procesor zapytań jest czymś w rodzaju kompilaora zapytań. Wyniki uzyskuje się w postaci ciągu

rozkazów przekazywanych do innych części systemu.

Programy zarządzania bazą danych często realizują jeszcze kilka innych zadań. Należą do nich:

Ochrona. Nie każdy użytkownik powinien mieć dostęp do wszystkich danych dlatego stosuje się hasła.

Integralność. System zarządzający może sprawdzić niektóre rodzaje więzów spójności (consistency
constraints), tj. wymaganych własności danych.

Synchronizacja. Często zdarza się, że wielu użytkowników korzysta z BD w tym samym czasie. System
powinien chronić przed niespójnością powstającą w wyniku wykonania na jednostce danych dwóch prawie
równoczesnych operacji.

W BD naturalne jest rozdzielenie funkcji deklaracji i obliczania między dwa różne języki. Wynika to stąd,

iż zmienne zwyczajnego programu istnieją tylko w czasie jego wykonywania, podczas gdy w systemach BD
dana istnieje „wiecznie” i może być deklarowana raz na zawsze.

ZAPYTANIE UŻYTKOWNIKA - KWERENDA

PROCESOR

ZAPYTAŃ

PROGRAMY

ZARZĄDZAJĄCE

BAZĄ DANYH

PROGRAMY

ZARZĄDZAJĄCE

PLIKAMI

FIZYCZNA

BAZA DANYCH

DDL

DML

DANE

OPIS DANYCH

Wprowadzenie do baz danych

7/31

Opis BD wyraża się w secjalnym języku zwanym językiem definicji danych (data definition language

DDL). Nadaje mu się postać tablic używanych przez pozostałe częsci systemu DBMS.

Natomiast działanie na BD wymaga specjalnego języka, zwanego językiem manipulacji danymi (data

monipulation language DML) lub językiem zapytań. W języku tym można wyrażać m.in. takie polecenia jak:
-

Wyszukaj w BD liczbę wolnych miejsc w rejsie 123 w dniu 20 lipca

Znajdź wszystkie rejsy do Nowego Jorku

Przetłumaczenie zapytania na operacje na plikach nie jest zadaniem łatwym, gdyż bazy danych mogą

reprezentować skomplikowne struktury plików. Te struktury tworzy się po to, aby w możliwie największym
stopniu przyspieszyć dostęp do bazy danych i działanie na niej.

Z baz danych korzysta kilka rodzajów użytkowników mających określone funkcje i różniących się

„stopniem wtajemniczenia” w problematykę BD:
1.

Naiwny użytkownik, np. szef lub słabo wyszkolona sekretarka. Pracują oni z wykorzystaniem
makropoleceń, formularzy itd.

Dobrze wyszkolony użytkownik. Potrafi tworzyć zapytania, raporty itd.

Programista użytkowy. Tworzy programy użytkowe, makra itd.

Administrator baz danych. Jest odpowiedzialny za sprawy dotyczące BD jako całości. Do jego obowiązków
należą m.in.:
-

Tworzenie pierwotnego opisu struktury BD i sposobu odwzorowywania go w plikach fizycznej BD.

Udzielanie rozmaitych zezwoleń na korzystanie z BD lub jej fragmentów.

Modyfikacja opisu BD lub jego związków z fizyczną organizacją BD, gdy wnioski z jej eksploatacji
wskazują, że inna organizacja błaby bardziej efektywna.

Wykonywanie archiwalnych kopii BD i przywracanie jej poprawnego stanu po uszkodzeniach
powstałych na skutek awarii lub niewłaściwego użycia sprzętu bądź oprogramowania

Kierunki rozwoju baz danych:

Rozproszone bazy danych

Obiektowo zorientowane bazy danych

Bazy relacyjno-obiektowe

Aktywne bazy danych

Database legacy

Database mining

Wprowadzenie do baz danych

8/31

Modele koncepcyjne

Związki encji

Bazy danych (BD) zajmują się modelowaniem otaczającego nas świata. Dowolny fragment

rzeczywistości możemy próbować opisać. Dane w bazie traktowane są więc jako reprezentacja faktów, wiedzy
ze świata rzeczywistego. Mamy zatem pewien model za pomocą którego przedstawiamy w komputerze wycinek
ś

wiata. Każda dziedzina może być objęta bazą danych pod warunkiem, że da się dobrze ustruktualizować czyli,

e uda się opisać jej elementy, znaleźć między nimi związki itd.

W BD przechowujemy wypowiedziane przez człowieka zdania, słowa o jakichś obiektach. Ludzkie

zdania w komputerze przechowujemy za pomocą rekordów.

Czy BD to dobra metoda reprezentacji świata? Świat zewnętrzny lepiej można reprezentować za

pomocą sztucznej inteligencji. Metody sztucznej inteligencji lepiej wykorzystują wiedzę.

Rozróżniamy dwie metody reprezentacji wiedzy:

Baza danych

Baza wiedzy

W bazach danych informacje o obiektach przedstawiane są tylko w postaci faktów (wyjątkiem są

aktywne bazy danych). Możemy np. stworzyć BD dotyczącą studentów. Mogą się w niej znajdować rekordy
zawierające np. takie pola:
-

nazwisko studenta

data urodzenia

miejsce zamieszkania

itd.

Znajdują się tu wyłącznie informacje o studentach.

Natomiast w bazach wiedzy oprucz faktów przekazywane są mechanizmy wnioskowania. Mamy tu

zatem:
-

bazę faktów

bazę regół

Czyli z jednych faktów dzięki regułom możemy wnioskować o innych faktach.

Terminologia używana w BD pochodzi od Chena. Chen wprowadził pojęcie encji (ang. entity). Encja

mówi o jakimś obiekcie: o czymś co istnieje i co możemy rozróżnić. Jeśli nie potrafimy rozróżnić jakichś
obiektów to nie są to encje. Przykładami obiektów nie dających się rozróżnić są np. cząsteczki wody, mrówki
itd. – czyli obiekty przeważnie małe, występujące w dużych ilościach. W sensie BD obiekty takie nas nie
interesują.

Każda encja opisana jest zestawem atrybutów, a każdy atrybut należy do jakiejś dziedziny (np. miesiąc

ma dni). Atrybuty mogą być różnego typu np. tekstowe, liczbowe itd.

WIAT

MODEL

KOMPUTER

OBIEKTY

Wprowadzenie do baz danych

9/31

Gdyby interesowały nas same obiekty to taka baza byłaby bazą płaską, kartotekową. Przykładem są

chociażby katalogi biblioteczne. W takiej bazie kartotekowej mamy w zasadzie informacje tylko o obiektach.

Pomiędzy elementami w zbiorach mogą zachodzić pewne zależności. Zależnościami w BD nazywamy

wszystkie możliwe rodzaje powiązań między rekordami. Z matematycznego punktu widzenia są równoważne
pojęciu odwzorowania jednego zbioru encji w inny. Wyróżniamy trzy rodzaje związków:
1.

jednoznaczne 1:1

jednoznaczne 1:N

wieloznaczne N:M

Przykład związku jednoznacznego 1:1 przedstawiony jest na poniższym rysunku:

Każdemu elementowi ze zbioru A przyporządkowany jest jeden element ze zbioru B i odwrotnie. Elementami
zbioru A mogą być np. nazwiska i PESEL w dowodzie osobistym. Nie mogą dwie osoby mieć tego samego
numeru i odwrotnie – każdy numer przyporządkowany jest tylko jednej osobie.

Najczęściej stosuje się zależności jednoznaczne 1:N (rysunek poniżej).

Klient może złożyć kilka zamówień (na rysunku Klient 1 składa Zamówienie 1 i 3). Natomiast każde
zamówienie przyporządkowane jest tylko jednemu klientowi.

ZBIÓR A

ZBIÓR B

Klient 1

Klient 2

Klient 3

Zamówienie 1

Zamówienie 2

Zamówienie 3

Zamówienie 4

Wprowadzenie do baz danych

10/31

Trzecim rodzajem związków są związki wieloznaczne N:M.

Każda dostawa może składać się z wielu towarów, a każdy towar może znaleźć się w różnych dostawach.

W rzeczywistości bazy wieloznaczne zamieniane są na jednoznaczne typu 1:N poprzez wprowadzenie

dodatkowego obiektu. Na poniższym rysunku zastąpiono zależność N-M dwiema zależnościami 1-N poprzez
wstawienie dodatkowego obiektu FAKTURA.

Każda dostawa może być wpisana na wiele faktur, ale faktura może dotyczyć tylko jednej dostawy. Tak samo
każda faktura może odnosić się tylko do jednego towaru, ale „Towar 3” został wpisany do dwóch faktur: „Fak. 4
i 5”. Zatem otrzymaliśmy związki jednoznaczne.

DOSTAWA

TOWAR

DOSTAWA 1

DOSTAWA 2

DOSTAWA 3

TOWAR 1

TOWAR 2

TOWAR 3

TOWAR 4

DOSTAWA

FAKTURA

TOWAR

DOSTAWA 1

DOSTAWA 2

DOSTAWA 3

FAK.1

FAK.2

FAK.3

FAK.4

FAK.5

FAK.6

TOWAR 1

TOWAR 2

TOWAR 3

TOWAR 4

Wprowadzenie do baz danych

11/31

Poprzednio pokazywaliśmy związki zachodzące między dwoma zbiorami encji. Takich zbiorów może

być więcej, a więc zależności mogą być bardziej skomplikowane. Mówimy wówczas o stopniu zależności. Na
poniższym rysunku stopień zależności k=3.

Z istnienia trzech zależności w rodzaju (Producent1,Towar1), (Producent1,Sklep1), (Towar1,Sklep1)

nie wynika bezpośrednio, iż istnieje zależność (Producent1,Towar1,Sklep1).

Zależności dowolnego stopnia można sprowadzić do kilku zależności binarnych, wprowadzając nową

tabelę. W naszym przykładzie może to być tabela o nazwie Dostawa zawierająca co najmniej trzy atrybuty:
identyfikator producenta, towaru oraz sklepu. Zależność trzeciego stopnia (Producent,Towar,Skep) zastąpimy
wówczas trzema zależnościami binarnymi: (Producent,Dostawa), (Towar,Dostawa) oraz (Sklep,Dostawa):

SKLEP

PRODUCENT

DOSTARCZA

TOWAR

PRODUCENT 1

PRODUCENT 2

PRODUCENT 3

SKLEP 1

SKLEP 2

SKLEP 3

SKLEP 4

TOWAR 1

TOWAR 2

TOWAR 3

PRODUCENT

DOSTAWA

SKLEP

TOWAR

NR PRODUCENTA
. . .
. . .
. . .

NR TOWARU
. . .
. . .
. . .

NR DOSTAWY
NR PRODUCENTA
NR TOWARU
NR SKLEPU
. . .
. . .

NR SKLEPU
. . .
. . .
. . .

Wprowadzenie do baz danych

12/31

Podstawowym narzędziem do modelowania zależności między zbiorami encji jest model ERD (ang.

Entity Relationship Diagram).

Model zależności ERD to pewnego rodzaju graf, w którym występuje kilka rodzajów elementów. W

prostokątach występują encje, w owalach (elipsach) atrybuty opisujące te encje, romby oznaczają zależności
miedzy encjami. Linie (łuki, gałęzie) łączą poszczególne elementy ze sobą, przy czym połączenia mogą być
skierowane (strzałki) tzn że zależności występują w kierunku strzałki, ale w drugą stronę nie. Poniżej podany
został przykład bazy danych Towarzystwa Ubezpieczeniowego.

Każdy pracownik opisany jest trzema atrybutami: #PRAC, NAZWISKO, WYNAGRODZENIE. Wśród
pracowników mogą być KIEROWNICY. Podobnie polisy mają swoje atrybuty: P#, NAZWA, BENEFICIANT,
KWOTA. Możemy poruszać się po tym modelu i wypowiadać pewne zdania np.:
„Każdy pracownik ma swój numer”
„Agent jest pracownikiem”
W ten sposób dostajemy sieć, która pozwala nam wnioskować co z czego wynika.

Jeśli rzeczywistość jest bardziej skomplikowana to i model ulega komplikacji i składa się z większej

liczby elementów.

Z biegiem lat modele Chena zaczęto udoskonalać. Do grafu dodano nowe elementy:

Nowe elementy to:
-

różne rodzaje linii:
>linia przerywana wskazuje na związek opcjonalny: „coś może być”
>linia ciągła oznacza że „coś musi być”

KUPIONY PRZEZ

TOWAR

KLIENT

PRAC#

Nazwisko

Wynagrodzenie

PRACOWNICY

KIERUJE

AGENT

jest

Sprzedane

POLISY

NAZWA

BENEFICIANT

KWOTA

Wprowadzenie do baz danych

13/31

zakończenie linii:
>„kurza łapka” oznacza „jeden albo wiele”
> normalne zakończenie oznacza „dla jednego”

Zatem można tworzyć nowe zdania:
„Każdy klient może być nabywcą jednego lub wielu towarów”
„Każdy towar musi być kupiony przez jednego lub wielu klientów”

Zatem diagramy związków encji służą do modelowania danych i podają sposób widzenia ich struktury.

W zależnościach takich też mogą występować związki wieloznaczne, które należy wyeliminować dążąc

do jednoznaczności. Wieloznaczność komplikuje BD. Powoduje, że poruszanie się (nawigowanie) po bazie jest
utrudnione. Zatem należy dążyć do jednoznaczności, aby bez nieporozumień dojść do poszukiwanej informacji
(istnieją specjalne języki ułatwiające nawigacje).

Do reprezentacji zadań jakiejś organizacji, które reprezentujemy w BD służą hierarchie funkcji. Funkcje

najwyższego poziomu określają nam cel organizacji (czyli do czego dana firma jest powołana). Funkcje niższego
poziomu zawierają zadania, które są potrzebne do spełnienia jakichś przedsięwzięć.

Diagramy przepływu danych (inaczej diagramy DFD) jest to model pokazujący w jaki sposób dane

przepływają między funkcjami i jak są przez nie używane. Model ten przedstawiany jest w postaci grafu.

W grafie DFD mamy następujące elementy:

procesy odpowiadające funkcjom hierarchi – za ich pomocą przedstawia się sposób przetwarzania danych
wejściowych na wyjściowe

encje zewnętrzne – dostarczają systemowi danych wejściowych i odbierają dane wyjściowe (czasami
nazywane źródłami lub odpływami)

magazyny danych – służą one do czasowego przechowywania informacji (krótkotrwałe pamięci)

przepływy (połączenia) czyli łuki gałęzie rysowane w postaci strzałek – pokazują ruch danych

Diagramy DFD buduje się poziomami. Najwyższy poziom zwany poziomem kontekstu mówi do czego

służą

Rozbicie procesu DFD odpowiada dekompozycji funkcji w hierarchii funkcji.

Istnieje oprogramowanie, które służy do zautomatyzowania tworzenia BD. Tworzy się model zasadniczy,

który składa się z czterech modeli:
-

model środowiska

model danych (ERD)

model zachowań (DFD)

hierarchia funkcji.

Podstawowe wzorce modelu środowiska, danych i zachowań obejmują następujące czynności:

analiza i specyfikacja potrzeb użytkownika

szacowanie wielkości BD

dobór BD do potrzeb użytkownika

Pomiędzy ludźmi, którzy projektują a kierownictwem, które ma wiedzę i żądania o BD wytwarza się

współpraca. Mamy zatem sześć etapów projektowania i wdrażania systemu BD.
-

strategia

analiza

projektowanie

budowa – dokumentacja

wdrożenie

utrzymanie i rozwój.

Wprowadzenie do baz danych

14/31

Modele logiczne baz danych

Trzy najważniejsze modele danych używane w większości systemów baz danych to modele: relacyjny,

sieciowy i hierarchiczny. Są pod wieloma względami podobne do modelu związków encji. Mają jednak pewne
właściwości, dzięki którym są lepiej dopasowane do fizycznych struktór używanych przy implementacji baz
danych.

Relacyjny model baz danych

Model ten został stworzony na początku lat siedemdziesiątych przez Codda.

Do reprezentacji danych wykorzystuje się dwuwymiarowe tabele inaczej zwane relacjami. Każda tabela

opatrzona jest nazwą i posiada określoną liczbę kolumn. Z kolei każda kolumna ma swój nagłówek czyli atrybut.
Atrybut danej kolumny charakteryzuje się określonym typem. Przykłady typów: liczbowe, tekstowe, typ czasu,
daty, waluty, typ wyliczeniowy, logiczny itd. Zatem w każdej kolumnie dopuszczalne są tylko ściśle określone
wartości zgodne z jej typem.

Nazwa

Atrybut_1 Atrybut_2 Atrybut_3 ...

Atrybut_n

Pierwszy etap projektowania relacyjnej BD polega na określeniu liczby atrybutów w wierszu. Każdy

wiersz tabeli może składać się z wielu pól dlatego inaczej wiersz nazywamy rekordem. Tabela przedstawia więc
sobą zbiór rekordów.

Poniżej stworzona została tabela o nazwie „student”. Zawiera ona następujące atrybuty: „nazwisko”,

„inię”, „rok_urodzenia”, „miejsce_urodzenia”.

Student

Nazwisko Imie

rok_urodzenia

miejsce_urodzenia

...

Kowalski

Jan

1980

Warszawa

...

Patrząc na taką tabelę można wypowiadać pewne zdania np.

„Pan Kowalski ma na imię Jan, urodził się w Warszawie”
Baza taka zawiera więc najbardziej zwięzłe informacje, pomija się w niej czasowniki niezbędne do
wypowiedzenia zdania.

Rekord możemy interpretować jako encję, wynika z tego, że tabela to zbiór encji. W relacyjnych BD

stosuje się też inne określenia w miejsce rekordów: krotki, entki.

Zatem rzeczywisty świat widziany jest w postaci tabelek, ale pomimo zwięzłości mamy tu pewien

nadmiar informacji. Aby tabelki można było powiązać ze sobą to nie można ustrzec się powielania niektórych
atrybutów w różnych tabelkach. Z jednej strony jest to niekorzystne bo informacje się powtarzają, ale z drugiej
daje nam to łatwość powiązania, sklejenia ze sobą różnych zbiorów danych bez używania wskaźników.

Inną zaletą relacyjnej BD jest to, że potrafimy wyciągnąć z niej każdą informację. Nie ma tu „czarnych

dziur” tzn informację wprowadzoną bez problemu możemy odzyskać. Podobnych twierdzeń nie można
sformułować już chociażby dla modelu sieciowych BD.

Ważnym pojęciem w modelach relacyjnych jest klucz. Wyróżniamy dwa rodzaje kluczy: główny i

obcy.

Wprowadzenie do baz danych

15/31

Klucz główny jest atrybutem lub zestawem atrybutów, który w sposób jednoznaczny identyfikuje

rekordy w tabeli. Jest niezbędny do jednoznaczności nawigowania po BD. Przykładowo w powyższej tabeli
„student” dla uzyskania jednoznaczności klucz musi składać się z wielu atrybutów gdyż może istnieć kilku
studentów o tym samym nazwisku. Pamiętać należy jednak, że klucz powinien być jak najmniejszym zestawem
atrybutów. Rozwiązaniem byłoby tu zastosowanie dodatkowej kolumny „numer indeksu”, która jednoznacznie
określiłaby studenta w danej uczelni. Na skalę kraju lepiej aby kluczem był numer dowodu osobistego, gdyż
istnieje szansa, że na innej uczelni inny student ma ten sam numer indeksu.

Zate klucz główny musi mieć unikalne, niepowtarzalne wartości, a jednocześnie nie może mieć

wartości nieokreślonych (jak nieskończonośc). Poza tym musi zostać zapewniona łatwość w wyznaczaniu jego
wartości, a także powinien być łatwo przewidywalny. W BD cechy te spełnia specjalny typ – wyliczeniowy.
Kolejne liczby naturalne są najlepszym kluczem.

Klucz obcy służy do robienia powiązań między tabelkami. Zastosowano tu rozwiązania wachlarzowe:

Model relacyjny ma solidne podstawy matematyczne. Zaczerpnięty jest z teorii mnogości i opiera się na

pojęciu relacji.

Relacja jest to pewien podzbiór iloczynu kartezjańskiego dla pewnych dziedzin. Dziedziną może być

zbiór liczb całkowitych, zbiór studentów itd.

Załóżmy, że mamy dziedziny: D1,D2,...,Dk. Wówczas iloczyn kartezjański to: D1

...

Dk. Taki

iloczyn kartezjański jest zbiorem wszystkich k-krotek (v1,v2,...,vk) takich, że: v1

∈

D1, v2

∈

D2,...,vk

∈

Dk.

Przykład:

Przyjmijmy, że k=2 (dwukrotka) i D1={0,1}, D2={a,b,c}. Wówczas iloczyn kartezjański jest zbiorem:
D1

D2={ (0,a) , (0,b) , (0,c) , (1,a) , (1,b) , (1,c) }

Jeżeli z tego iloczynu wybierzemy podzbiór np.: { (0,a) , (1,b) } to będzie to pewna relacja.

Zatem relacja jest dowolnym podzbiorem iloczynu kartezjańskiego jednej lub więcej dziedzin.

Elementy relacji nazywamy krotkami. Każda krotka składa się z wartości atrybutów.

Stąd widzimy, że relacje łatwo wyobrazić sobie jako tabelkę, w której wiersze to krotki, a kolumny

(czyli atrybuty) to dziedzina.

Zbiór nazw atrybutów relacji nazywa się schematem relacji. Jeżeli relacje nazywają się REL, a jej

schemat zawiera atrybuty A1,A2,..,Ak to taki schemat określimy: REL(A1,A2,...,Ak).

Dane diagramów związków encji reprezentują dwa rodzaje tabelek:

Zbiór encji reprezentuje relacje, której schemat składa się ze wszystkich atrybutów tego zbioru. Każda
krotka to jedna encja w zbiorze encji.

Związek między zbiorami encji reprezentuje relacja (tabela), której schemat składa się z atrybutów kluczy
do każdego zbioru encji.

POWIĄZANIE

Wprowadzenie do baz danych

16/31

Model sieciowy

Cechy:
-

struktura danych przypomina graf

wierzchołki grafu – typy obiektów

łuki w grafie – wiązania między typami

opis obiektu zbudowany z pól zawierających dane opisujące obiekt

reprezentacja wiązań (wskaźniki): odesłanie bezpośrednie, odesłanie inwersyjne, wiązania codasylowe

Sieciowy model danych jest w pewnym uproszczeniu reprezentacją diagramów związków encji, w

którym wszystkie związki muszą być binarne oraz jednoznaczne co pozwala na tworzenie stosunkowo prostego
grafu.

Binarne tzn każdy związek jest między dwoma rekordami.
Jednoznaczne tzn związki są w jedną stronę, informacja przechodzi w jednym kierunku.
W modelu sieciowym zamiast o zbiorach encji mówi się o typach rekordów logicznych. Pojęcie krotki z

modelu relacyjnego zastąpiono rekordem logicznym, a zamiast schematu relacji mamy format rekordu
logicznego. Podstawową różnicą między modelem relacyjnym a sieciowym jest to, że w tym drugim istnieją
wskaźniki.

Związki binarne nazywamy powiązaniami (links). Do reprezentowania rekordów czyli sieci służy graf,

który jest uproszczonym diagramem związków encji.

Wierzchołki odpowiadają typom rekordów, krawędzie reprezentują powiązania. Wierzchołki i

krawędzie są oznaczane nazwami odpowiadającymi typom powiązań.

Zatem model ten ma bardziej naturalną reprezejtacje rzeczywistości, ale za to jest trudniejszy w

implementacji. Manipulowanie na takiej bazie jest bardziej skomplikowane, gdyż podczas poszukiwania
informacji trzeba „chodzić” po rekordach, a to może doprowadzić do zapętlenia.

Modele hierarchiczne

Hierarchia jest to pewne uporządkowanie przypominające drzewo. Jeżeli przyjmiemy węzeł główny-

korzeń to będziemy mieli jego następniki, które będą się rozgałęziać aż dojdziemy do liści (rozwidlenia nie
muszą być binarne). Wszystkie powiązania wyznaczają kierunek od poprzednika do następnika. Sprawia to, że
nawigacja po takiej bazie jest stosunkowo prosta.

Za pomocą modelu hierarchicznego można przedstawić każdy diagram związków encji, który

reprezentowany jest tu przez zbiory drzew, czyli las.

KORZEŃ

LIŚCIE

Wprowadzenie do baz danych

17/31

Drzewo składa się z dwóch elementów: łuków i węzłów. Łuki reprezentują związki typy ojciec-syn,

węzły natomiast są typami opisywanych obiektów. Drzewo ma uporządkowaną strukture tj. na każdym poziomie
kolejność węzłów jest określona.

Terminologia jest podobna jak w modelu sieciowym bo i są to właściwie bazy sieciowe, które mają

specyficzne grafy.

Istnieją tu pewne ograniczenia:

nie ma związków n-m

związki realizowane są jako wskaźniki

tylko jeden rodzaj związku między dwoma typami obiektów

dodawanie związków wymusz tworzenie z dodatkowych drzew hierarchii lub odsyłaczy do rekordów
oryginału.

Wprowadzenie do baz danych

18/31

Język SQL

Relacyjna baza danych jest zbiorem tabel. Tabele są dwuwymiarowe, zawierają określoną liczbę

kolumn i zmienną liczbę nie uporządkowanych wierszy. Każdy wiersz jest określony za pomocą pewnej liczby
atrybutów zwanych kolumnami. W przecięciu kolumny i wiersza znajduje się pojedyncza wartość.

Same dane, nawet poukładane w tabelach, to jeszcze bardzo niewiele. Są jedynie podstawą do

przetwarzania informacji ze świata rzeczywistego, tworem statycznym i nieożywionym. Aby móc z nich
korzystać, trzeba zdefiniować przede wszystkim sposób dostępu do nich oraz pewne procedury umożliwiające
podstawowe operacje. W systemach relacyjnych baz danych czynności te wykonywane są za pomocą procedur
zwanych zapytaniami lub inaczej kwerendami (query).

Język zapytań jest niezbędnym elementem w każdym systemie bazodanowym. Przy jego pomocy

użytkownik może określić warunki, które mają spełniać poszukiwane dane, system zaś, na tej podstawie,
wyszuka potrzebne informacje. W założeniu język taki nie powinien być uzależniony od konkretnych aplikacji,
tj. powinien działać dla dowolnego schematu bazy danych i nie powinien być uzależniony od platformy, czyli
powinien działać zarówno na PC-tach, minikomputerach jak i dużych stacjach roboczych.

Do formułowania zapytań stworzono kilka języków, początkowo bardzo sformalizowanych. Wiązało

się to z matematycznymi podstawami teorii relacyjnych baz danych.. Dopiero później opracowano języki
wyższego poziomu, bliższe językowi naturalnemu, których współczesnym przedstawicielem jest język SQL.

Język SQL (Structured Query Language – strukturalny język zapytań). Powstał pod koniec lat

siedemdziesiątych w firmie IBM. Jest obecnie światowym standardem przeznaczonym do operowania i
sterowania relacyjnymi bazami danych. Występuje w produktach większości liczących się firm, sprzedających
oprogramowanie dla baz danych. Zaliczany jest do języków czwartej generacji (fourth-generation language)
Oznacza to, że umożliwia użytkownikowi określenie tego co ma być wykonane bez podania konkretnych
kroków jak to osiągnąć.

SQL i relacyjna baza danych są nieproceduralne, dlatego nie ma potrzeby, aby z góry definiować

cieżkę dostępu do rekordu w bazie. System SQL sam znajdzie ścieżkę do rekordów. Tę właściwość określa się

mianem automatycznej nawigacji. Dzięki temu zwiększa się wydajność programisty, a system jest łatwy w
obsłudze dla przeciętnego użytkownika. Inną korzyścią wynikającą ze stosowania SQL jest możliwość wymiany
danych pomiędzy oprogramowaniem różnego typu takim jak procesory tekstów czy arkusze kalkulacyjne.
Pondto bezpośrednia modyfikacja schematu bazy danych nie zaburza istniejących aplikacji.

SQL jest językiem strukturalnym, zdefiniowanym za pomocą reguł składniowych. Zawiera trzy rodzaje

poleceń:
-

polecenia języka definiowania danych (DDL), które umożliwiają tworzenie obiektów bazy danych, takich
jak np. tabele

polecenia języka operowania danymi (DML), które są używane do np. modyfikowania, kasowania,
wydobywania informacji z bazy danych.

Polecenia języka administrowania danymi, które służą np. do przyznawania i odwoływania uprawnienia
dostępu do bazy danych

Poniżej podane zostaną podstawowe polecenia języka SQL.

Klauzula SELECT

Jest to podstawowa instrukcja w SQL używana do wyszukiwania danych w tabeli. Składa się z co

najmniej dwóch klauzul: SELECT i FROM.Składnia:

SELECT nazwa(y)_kolumn(y) / *
FROM nazwa_tabeli;

Konstrukcja ta mówi systemowi zarządzania relacyjną bazą danych, które kolumny należy wyszukać w

tabeli wymienionej w klauzuli FROM. Nazwę lub nazwy kolumn możemy opcjonalnie zastąpić znakiem *
który informuje system, że należy wyszukać wszystkie kolumny tabeli.

Wprowadzenie do baz danych

19/31

System w odpowiedzi wyświetli tabelkę o żądanej nazwie, która będzie zawierała kolumny

wyspecyfikowane po klauzuli SELECT. Jeśli nie znajdzie żadnych rekordów to tabelka będzie pusta. Po słowie
kluczowym SELECT (FROM) może wystąpić nazwa jednej jak i wielu kolumn (tabel). W przypadku podania
listy nazw tabel nastąpi połączenie danych z różnych tabel i umieszczenie ich w jednej, wspólnej tabeli.

Należy zauważyć, iż każda instrukcja SQL kończy się średnikiem.

Przykład:

SELECT *

FROM nazwa_tabeli

Stworzenie takiego zapytania wyświetli całą zawartość tabeli o podanej nazwie.

W kolejnych przykładach posługiwać będziemy się tabelką dotyczącą pracowników o atrybutach

podanych poniżej:

PRAC

NUMP

NAZWISKO STANOWISKO TELEFON

ZATRUD ZAROB

PROWIZJA NUMDZ

Obliczenia

W poleceniach SQL mogą występować wyrażenia arytmetyczne. Wyrażenie takie składa się z nazw

kolumn o liczbowych wartościach i liczb połączonych operatorami: + , - , * , / . Aby wyświetlić wynik
obliczenia, trzeba zamieścić wyrażenia arytmetyczne w klauzuli SELECT tak jak poprzednio nazwę kolumny.

Wprowadzenie do baz danych

20/31

Zależności funkcyjne.

Poniżej podane zostaną definicje operacji relacyjnych:

(1) Relację T typu X nazywamy projekcją relacji R na zbiór X

T=R[X]

gdy

T={t

∈

KROTKA(X): (

∃

∈

R) t=r[X]}

Przykład:

Mamy tabelkę o trzech kolumnach:

Wyznaczyć projekcję na zbiory: {A,C} i {B,C}.

Zgodnie z definicją należy wyrzucić kolumny, których nie ma w zbiorze na jaki rzutowana jest tabela. W wyniku
otrzymujemy:

(2) Relację T(U) nazywamy selekcją relacji R(U) względem warunku selekcji E

T=R/E/

wtw gdy

T={t

∈

R: E(t)=true}

Selekcja wiąże się z wyborem odpowiednich krotek za pomocą warunków selekcji (oznaczanych przez E) czyli z
wykorzystaniem:
-

operacji : =,

≠

, <,

≤

, >,

≥

∈

spójników logicznych:

∧

∨

∼

Przykład:

Dana jest relacja:

Wprowadzenie do baz danych

21/31

Wyznaczyć selekcję: T=R / C

≥

∧

(A=a

∨

A=b) /

Odpowiedź:

(3) Niech będą dane relacje R typu X i S typu Y. Relację typu X

∪

Y nazywamy złączeniem tych relacji

T=R S

wtw gdy

T={t

∈

KROTKA(X

∪

Y): t[X]

∈

∧

t[Y]

∈

Przykład:

Dane są dwie tabele R i S:

R

Wyznaczyć złączenie R i S.

W obu tabelach powtarzają się wartości ax i ay w kolumnach AB. Łączymy tylko to co jest wspólne, gdybyśmy
połączyli wszystkie kolumny w wyniku otrzymalibyśmy iloczyn kartezjański a więc o wiele więcej wierszy.

1 f

2 f

2 g

Wyznaczenie złączenia relacji polega na utworzeniu takiej tabeli, której krotki powstają z połączenia tych krotek
z odpowiednich relacji, które mają jednakowe wartości na tych samych atrybutach (czyli każdy atrybut może
wystąpić tylko raz).

(4) Relację T(U-X) nazywamy podzieleniem relacji R przez zbiór X

T=R/X

wtw gdy

T={t

∈

KROTKA(U-X): dla każdego s

∈

KROTKA(X) t s

∈

Przykład:

Wprowadzenie do baz danych

22/31

Dane są zbiory atrybutów relacji: U={S,P} i X={S} i ich dziedziny: DOM(S)={1,2,3} i DOM(P)={a,b,c} oraz
relacja R(U):

1 A
2 B
1 B

1 C

3 C

Wówczas krotki są wektorami:

KROTKA(S)

1
2
3

KROTKA(P)

a
b
c

Zatem T=R/{P}

Zależności funkcyjne

Mając relacje będziemy teraz poszukiwać prawidłowości jakie w nich występują czyli interesować nas

będą semantyczne właściwości relacji.

Przykład:

Egzamin

10 F

11 G

12 H

Dana jest tabela o nazwie Egzamin, w której poszczególne pola mają następujące znaczenie:
I – numer indeksu
N – nazwisko
P – przedmiot
O – ocena z egzaminu

W tabeli tej możemy zauważyć pewien związek: numer indeksu i nazwisko wskazują na tę samą osobę. Mamy
tu zależność między atrybutami I oraz N co można zapisać:

→

Inna zależność: ocena zależy od przedmiotu i od studenta:

→

Należy podkreślić, że nie są to funkcje a jedynie zależności funkcyjne. Funkcja oznacza istnienie stałego
przyporządkowania między elementami zbioru, natomiast zależność funkcyjna nie reprezentuje tej stałości.

Wprowadzenie do baz danych

23/31

Zależność funkcyjna między zbiorem atrybutów X i Y istnieje wtedy gdy w każdym stanie istnieje pewna
funkcja ze zbioru krotek typu X w zbiór krotek typu Y. W różnych stanach funkcje te mogą być różne.

Zależnością funkcyjną nazywamy każdy zapis postaci: X

→

Y gdzie X,Y

⊆

U. Mówimy wówczas, że X

determinuje funkcyjnie Y lub że Y zależy funkcyjnie od X.

Mówimy, że w tabeli R spełniona nest zależność funkcyjna X

→

Y jeżeli dla dwóch krotek r1,r2

∈

R :

(r1[X]=r2[X]) ⇒ (r1[Y]=r2[Y])

Istnieją pewne zasady pozwalające w sposób formalny manipulować na atrybutach i dzięki temu można
wydedukować jedne zależności funkcyjne z innych.

Niech będą dane trzy podzbiory: X,Y,X

⊆

Oznaczmy przez F

najmniejszy zbiór zależności funkcyjnych, który zawiera zbiór F i jest zamknięty ze

względy na następujące reguły wyprowadzeń:

F1: Y

⊆

X ⇒ X

→

⊆

(zwrotność)

F2: X

→

∈

⇒ XZ

→

∈

(poszerzalność)

F3: X

→

∈

∧

→

∈

⇒

→

∈

(przechodniość)

Zbiór F

nazywamy najmniejszym domknięciem zbioru F. Zależności F1-F3 to tzw aksjomaty Armstronga.

Zbiór tych aksjomatów jest niesprzeczny. Korzystając z nich można wyprowadzić kolejne aksjomaty:

F4: X

→

∈

∧

→

∈

⇒ XW

→

∈

(pseudoprzechodniość)

F5: X

→

∈

∧

→

∈

⇒ X

→

∈

(addytywność)

F6: X

→

∈

⇒

→

∈

∧

→

∈

(dekompozycyjność)

Minimalny zredukowany generator zbioru F

jest to najmniejszy podzbiór F

zbioru F dla którego F

Przykład:

Dany jest zbiór zależności funkcyjnych:

F={ P

→

GS, GS

→

P, PI

→

O, GI

→

PS, PGS

→

E }

Zbiór U składa się więc z atrybutów: U={ P, I, O, E, G, S } gdzie
P – przedmiot egzaminacyjny
I – numer indeksu
O – ocena z egzaminu
E – numer ewidencyjny egzaminatora
G – godzina egzaminu
S – sala egzaminacyjna

Spróbujmy wyprowadzić minimalny zredukowany generator dla tego zbioru.

F

={ P

→

G, P

→

S, GS

→

P, PI

→

O, GI

→

P, P

→

E }

→

GS ⇒ P

→

G i P

→

PS ⇒ GI

→

P i GI

→

w zależnościach P

→

GS i PGS

→

E powtarza się GS zatem

→

∧

PGS

→

E ⇒ P

→

Wprowadzenie do baz danych

24/31

={ P

→

G, P

→

S, GS

→

P, PI

→

O, GI

→

S, P

→

E }

Prawe strony zależności funkcyjnych są pojedynczymi atrybutami zatem jest to minimalny zredukowany
generator rodziny zależności F

Badanie związków między rozkładalnością relacji na relacje bardziej elementarne będziemy nazywać

rozkładalnością schematów relacyjnych. Wyróżniamy trzy rodzaje takiej rozkładalności:
1)

rozkładalność bez straty danych – jeśli mamy tabelę o wielu kolumnach i rozłożymy ją na mniejsze tabelki,
to po złączeniu danych stracimy zależności funkcyjne

rozkładalność bez straty zależności funkcyjnych – po złączeniu nie mamy gwarancji zachowania danych

rozkładalność na składowe niezależne – nie tracimy ani danych, ani zależności

Teoria ta potrzebna jest do normalizacji a więc projektowania baz danych.

Proces normalizacji schematów relacyjnych

Dokonamy teraz formalizacji pojęcia klucza. Niech będzie dany schemat relacyjny:

R=(U,F)

gdzie

U – cały zbiór atrybutów
F – zbiów wszystkich zależności funkcyjnych

Zbiór atrybutów K

⊆

U nazywamy kluczem (key) schematu R wtw gdy zbiór ten spełnia następujące warunki:

a) K

→

∈

(jednoznaczna identyfikowalność)

Od klucza muszą być uzależnione funkcyjnie wszystkie atrybuty należące do zbioru U.
b) X

→

∈

⇒

⊂

K) (minimalność)

Kluczem może być tylko taki zbiór atrybutów, którego żaden podzbiór nie ma cechy jednoznacznej
identyfikowalności, czyli klucz musi być najmniejszym zbiorem.

Kryteria wyboru klucza:
-

minimalna liczba atrybutów

możliwość przewidzenia zakresu wartości klucza (najlepiej typ wyliczeniowy)

niewystępowanie wśród wartości klucza wartości nieokreślonych

Przykład:

Niech będzie dany schemat relacji E (tabela znajduje się niżej):
E=( {I, N, A, K, P, O}, {I

→

NAK, IP

→

O} )

gdzie:

P – przedmiot egzaminacyjny
I – numer indeksu
N – nazwisko
O – ocena z egzaminu

A - adres zamieszkania studenta

K – kierunek studiów

Pytanie: co będzie kluczem relacji?
Odpowiedź: kolumny I oraz P.

Klucz relacji podkreślamy zatem należy napisać:

E=( {I, N, A, K, P, O}, {I

→

NAK, IP

→

O} )

W schematach relacyjnych mogą występować różne anomalie. Anomalie te mogą być usuwane przez

rozkładanie schematów relacyjnych na bardziej elementarne. Proces taki (zaproponowany przez Codd’a)
nazywamy procesem normalizacji.

1PN (pierwsza postać normalna)

Wprowadzenie do baz danych

25/31

Schemat relacyjny jest w 1PN jeżeli wszystkie atrybuty występujące w tym schemacie są o wartościach

prostych. Wartości proste to takie, które nie są podzielne np.:
-

liczby: 58, 34

napisy: „Kowalski”

W dalszych przykładach posłużymy się poniższą tabelą:

100 a

100 b

200 a

100 c

Wyróżniamy trzy rodzaje anomalii:

anomalia dołączania

Powyższa tabela dotyczy tylko tych studentów, którzy zdali egzamin, nie obejmuje natomiast tych, którzy do
egzaminu nie przystąpili. A zatem wielu studentów nie moglibyśmy w niej umieścić, gdyż wtedy klucz IP nie
byłby pełny. Trudność tę można by przezwyciężyć w sposób sztuczny dopuszczając wartości nieokreślone lub
zerowe. Ale klucz nie może mieć takiej wartości.

2)

anomalia aktualizacji

Przypuśćmy, że student „10” zmienił adres zamieszkania z „x” na „w”. Ponieważ student ten występuje w trzech
krotkach musielibyśmy dokonać trzech poprawek. Jednak należy pamiętać, że przeglądanie dużej tablicy jest
czasochłonne.
Często przy większych bazach zawartość rekordów może się zmieniać w czasie. Może się wówczas zdarzyć, że
przed zakończeniem procesu aktualizacji baza danych mogła zostać zmieniona. Wypływa z tego oczywisty
wniosek: w aktualizacji powinno uczestniczyć jak najmniej elementów.

3)

anomalia usuwania

Ten rodzaj anomalii polega na tym, że usuwając jakieś krotki możemy zgubić cenne informacje potrzebne do
innych celów. Przypuśćmy, że student o numerze „12” ściągał i jego egzamin zostaje unieważniony. Jeśli
skasujemy cały jego rekord, to stracimy informacje o adresie zamieszkania, nazwisku itd.

Podsumowując: pod wieloma względami baza danych składająca się z jednej tabeli jest niekorzystna,.poza tym
zajmuje dużo pamięci. Lepiej jeśli składa się z kilku mniejszych tabelek. Powinno się dążyć do wyeliminowania
anomalii. Robi się to przez normalizację bazy. Pierwszym etapem jest doprowadzenie jej do 2PN.

2PN (druga postać normalna)

Schemat relacyjny R=(U,F) jest w 2PN jeśli każdy niekluczowy atrybut A

∈

U jest w pełni funkcyjnie

zależny od klucza. W pełni tzn. zależy od całego klucza a nie jego części.

I
N
A
K

P

O

Atrybuty IP stanowią klucz. Atrybut O zależy od całego klucza IP. Z kolei trzy atrybuty NAK zależą tylko od I,

a nie zależą od P. A więc te trzy atrybuty nie zależą od całego klucza. Wobec tego ten schemat relacyjny nie jest

w 2PN.

Wprowadzenie do baz danych

26/31

Aby doprowadzić go do 2PN należy dokonać rozbicia na dwa schematy:

I
N
A
K

I
P
O

Czyli dużą tabelę rozbić na dwie mniejsze: w jednej zawarte będą informacje o studentach, a w drugiej o
egzaminach:

Tak wygląda projektowanie relacyjnych baz danych. Tabelki powinny być tworzone z przeznaczeniem

tematycznym, żeby nie było mieszania (redundancji) informacji. Cana jaką płacimy to powtarzanie się
niektórych kolumn.

Dekompozycja na tabelki mniejsze nie jest w ogólnym przypadku jednoznaczna tzn. można porozbijać

ją na wiele sposobów.

Jeżeli klucz składa się z jednego atrybutu to dany schemat jest już w 2PN.

3PN (trzecia postać normalna)

Posiadanie przez jakiś schemat relacyjny właściwości 2PN nie jest wystarczające do tego aby nie

wystąpiły anomalia (choć w wielu przypadkach jest). Wówczas należy dalej normalizować schemat
doprowadzając do 3PN.

Przykład:
Niech będzie dany schemat relacyjny:
R=({W,A,P,D}, {W

→

APD, P

→

gdzie:

W – wykonawca

A – adres wykonawcy

P – projekt zlecony wykonawcy do realizacji

D – data zakończenia projektu

Podany zbiór zależności funkcyjnych ma następującą interpretację semantyczną:
1) W

→

APD – każdy wykonawca ma jednoznacznie określony adres i może realizować tylko jeden projekt.

Natomiast jeden projekt może być wykonywany przez wielu wykonawców. Każdy wykonawca ma określony
termin zakończenia projektu.
2) P

→

D – termin ukończenia projektu jest taki sam dla wszystkich wykonawców (bo przecież kiedyś trzeba

projekt zakończyć)

Wprowadzenie do baz danych

27/31

Kluczem jest atrybut „W”. Ten schemat jest w 2PN ponieważ ma jednoelementowy klucz, ale anomalie mogą
jeszcze wystąpić:
1) anomalia dołączenia – nie można zapamiętać informacji o projekcie i dacie jego zakończenia;
2) anomalia aktualizacji – jeżeli będzie wymagana zmiana daty ukończenia któregoś z projektów, to spowoduje
to wiele zmian w różnych krotkach;
3) anomalia usuwania – jeżeli zaniechamy realizacji jakiegoś projektu to usuwając krotkę tracimy informacje o
wykonawcy. Albo jeśli jest jeden wykonawca jakiegoś projektu to jeśli się wycofa – stracimy informacje o
projekcie.

Z 3PN związane jest pojęcie zależności tranzytywnej.

Zbiór atrybutów Z jest tranzytywnie zależny od zbioru atrybutów X w schemacie relacyjnym R=(U,F) jeżeli:

X i Z są rozłączne

Istnieje Y

⊂

U rozłączne z X iż oraz takie, że:

→

∈

→

∉

→

∈

Czyli jest to taka zależność pośrednia – mamy tu tranzyt przez Y:

→

Schemat relacyjny R=(U,F) jest w 3PN jeśli jest w 2PN i żaden zbiór niekluczowych atrybutów Z

⊂

U nie jest

tranzytywnie zależny od klucza tego schematu.

W rozpatrywanym przykładzie mamy:

W
A
P
D

Musimy wyeliminować taką zależność na dwie mniejsze (z jednej tabeli stworzyć dwie):

W
A
P

P

D

Wprowadzenie do baz danych

28/31

Bezpieczeństwo danych

Istnieje uzasadniona konieczność ochrony danych zarówno przed osobami, które nie powinny mieć do

nich dostępu (istnieją specjalne ustawy chroniące dane osobowe) jak i przed wypadkami losowymi, w których
dane mogą ulec zniszczeniu. Można wyróżnić kilka przypadków podczas których istnieje zagrożenie utraty
danych:

1)

błąd działania transakcji aktualizującej obiekty – jeśli tylko część danych zostanie zapisana to może powstać
niespójność

błąd pracy systemu operacyjnego komputera lub systemu zarządzania bazą danych

spadek napięcia

błędy sprzętowe, czyli uszkodzenia niektórych elementów komputera (np. pamięci dyskowej)

błędy powstałe w bazie ze względu na uruchamianie błędnych, wadliwie skonstruowanych transakcji

Błędy tego typu powstają najczęściej w środowiskach wielodostępnych czyli takich w których wielu
użytkowników ma jednoczesny dostęp do danych. Utrzymanie spójności BD jest jednym z podstawowych
zagadnień bezpieczeństwa danych i należy do obowiązków administratora.

Podstawowe elementy ochrony BD:

kopie bezpieczeństwa – jest to podstawowa metoda ochrony ważnych danych, ale jest kosztowna ze
względu na ilość zapisywanych nośników. W czasie tworzenia kopi nie powinny być uruchamiane żadne
transakcje. W przypadku BD o szybko zmieniających się wartościach często zabezpiecza się tylko
fragmenty danych.

dziennik transakcji.

W dzienniku transakcji przechowywane są informacje o wszystkich transakcjach, które miały miejsce

od czasu utworzenia ostatniej kopii bezpieczeństwa. Zwykle zapisuje się w nim informacje takie jak:
-

unikalny identyfikator transakcji

adresy wszystkich obiektów aktualizowanych przez transakcję

stan obiektu przed i po modyfikacji

informacje dotyczące przebiegu transakcji (np. czasy rozpoczęcia i zakończenia)

Aby ułatwić ewentualne odzyskiwanie danych transakcje zwykle najpierw zapisują zmiany w dzienniku a
dopiero potem do właściwej bazy danych. Ułatwia to odzyskanie danych w przypadku awarii.

Zmiany zapisywane

Operacja

dopiero po

Aktualizacji

zatwierdzeniu

transakcji

Przywracanie niespójności BD sprowadza się albo do cofania zmian dokonanych przez aktywne (czyli

nie zatwierdzone) w momencie awarii transakcje (roll-back) albo do powtórnego zapisania zmian dokonanych
przez transakcje, które zdążyły się zakończyć i były zatwierdzone przed awarią (roll-forward).

Do przywracania spójności wykorzystuje się tzw punkty kontroli prazy systemu (check points), które są

przechowywane w dzienniku transakcji. Są to informacje o tych stanach działania systemu do których możemy
wrócić mając pewność, że w tym momencie stan bazy był spójny i poprawny.

W przypadku awarii niekrytycznej (soft crash) dzięki punktom kontrolnym poprawności pracy systemu

musimy określić, które transakcje muszą być cofnięte (lista UNDO), a które ponownie zatwierdzone (lista
REDO). Ostatecznie transakcje z listy transakcji do cofnięcia powinny być usunięte z dziennika a następnie
uruchomione ponownie. Rezultaty transakcji z listy REDO są powtórnie zapisywane do właściwej bazy danych.

Dziennik transakcji

(LOG FILE)

Transakcja

Baza Danych

Wprowadzenie do baz danych

29/31

Istnieją także awarie krytyczne. W takich przypadkach prawdopodobnie konieczne będzie odtworzenie

całej bazy z ostatniej kopii bezpieczeństwa i ponowne zapisanie efektów transakcji , które były zatwierdzone do
momentu katastrofy.

Mechanizmy ochrony dostępu do danych

Model ochrony dostępu do danych dla baz danych wywodzi się w prostej linii z modelu ochrony

zasobów stosowanego w systemach operacyjnych. W skład mechanizmu ochrony dostępu wchodzą trzy
podstawowe czynniki:
-

zbiór obiektów O – jest to zbiór encji, do których będzie przyznawane różnego typu prawo dostępu

zbiór podmitów S – jest to zbiór aktywnych encji, które będą żądały dostępu do obiektów

zbiór typów dostępu A – typy dostępu zależą od rodzaju akcji, która ma być wykonana na żądanie jakiegoś
podmiotu w stosunku do obiektu. Podstawowe typy to: czytania, usuwania i modyfikacja.

Powstaje pytanie: komu jakie dać prawo dostępu do której części BD? Rodzaj dostępu może być zdefiniowany
poniższą regułą dostępu (s,o,a), gdzie s

∈

S, o

∈

O, a

∈

F: S

→

(True, False)

która może przyjmować dwie wartości. Jeżeli wartość funkcji wynosi True znaczy to, że podmit s może uzyskać
dostęp typu a do obiektu o, w przeciwnym przypadku dostęp ten jest niemożliwy. Przykładem reguły dostępu
może być trójka (Robert, Dokument[i], R). Regua ta informuje, że użytkownik Robert może odczytać (R-read)
obiekt Dokument[i].

Zamiast magazynować wszystkie wartości dostępu, czyli informacje o tym na którym obiekcie

użytkownik może wykonać operacje a na którym nie, tworzy się grafy i dopiero na ich podstawie przeprowadza
się wnioskowanie. Stosuje się trzy typy grafów. Pierwszy reprezentuje hierarchię obiektów.

System [Politechnika]

database [Nauka]

database [Administracja]

database [Studenci]

class[Pracownicy]

class[Publikacje]

class[Projekty]

Publikacja[1]

Publikacja[2]... ...Publikacja[100]

Projekt[10]

Hierarchia taka definiuje sposób w jaki w systemie jedne obiekty są przedstawiane przy pomocy innych. Prawo
dostępu może być przyznawane na każdym poziomie. Podstawą funkcjonowania takiego modelu jest niejawne
propagowanie praw dostępu w stosunku do obiektów stojącuch niżej w hierarchii niż obiekt, dla którego jawnie
określono prawa dostępu. Jeżeli przyznano prawo dostępu typu a użytkownikowi s do obiektu o to użytkownik
zyskuje też prawo do wszystkich obiektów, które stoją niżej w hierarchii niż o.

Istnieje rozróżnienie pomiędzy silnym (modyfikacja) i słabym (czytanie) prawem dostępu oraz

pozytywnym i negatywnym a także jawnym i pochodnym (czyli wywnioskowanym z grafu) prawem dostępu.
Dla przykładu jeśli użytkownikowi przyznano słabe prawo dostępu typu „czytanie” do klasy Publikacja a
następnie negatywne prawo dostępu do czytania obiektu Publikacja[2] klasy Publikacja będzie miało to taki
efekt, że użytkownik będzie mógł czytać wszystkie obiekty klasy Publikacja z wyjątkiem obiektu Publikacja[2].

Wprowadzenie do baz danych

30/31

Aby zmniejszyćliczbę podmiotów ubiegających się o prawa dostępu do danych wprowadzono pojęcie

roli. Użytkownicy są gromadzen w jedną grupę ze względu na role, które są im przypisywane w procesie
ubiegania się o prawa dostępu do danych. Użytkownik może przynależeć do kilku ról istniejących w systemie.
Role można przedstawić za pomocą kraty RL (role lattice).

super-user

Projekt 93/E/II

Projekt Omega

Dyrektor jednostki

Projekt 94/A/I

Projekt Alfa

Dyrektor Techniczny

Szef personelu

Pracownik

Węzeł reprezentuje tutaj poszczególną rolę. Można sformułować zasadę, że jeśli danej roli są przyznawane
określone prawa dostępu to dla wszystkich ról, które poprzedzają daną rolę ze względu na porządek częściowy
określony przez kratę RL, są przyznane te same prawa dostępu co dla danej roli.

W podobnej postaci można przedstawić typy dostępu, mamy wtedy do czynienia z kratą typów dostępu

ATL (authorization type lattice).

Każdy węzeł reprezentuje tu jakiś typ dostępu. Strzałka od węzła A do węzła B oznacza, że jeśli występuje typ
dostępu A to występuje również typ dostępu B. Można na tej podstawie sformułować zasadę, na podstawie
której niejawne prawa dostępu mogą być przyznane ze względu na dziedzinęA funkcji f. Dla baz relacyjnych
podstawowe typy praw dostępu to R(read), W(write - modify), C(create) i RD(read definition). Dla baz
obiektowych można jeszcze wyróżnić typ dodatkowy ze względu na typ dziedziczenia, a mianowicie
S.C.(subclass create), który pozwala zdefiniować podklasę danej klasy. Zatem zbiór A można opisać jako

A = (R,W,C,S.C.,RD)

Wprowadzenie do baz danych

31/31

Przykład

Załóżmy, że mamy silne prawo dostępu opisane przez (Projekt_94/A/I, database[Nauka], +W) i chcemy
sprawdzić czy możliwy jest dostęp opisany jako (Projekt_93/E/II, Publikacja[2], +R), gdzie +W oznacza
pozytywne prawo dostępu do modyfikacji, zaś +R prawo do czytania.
Aby tego dokonać trzeba predsięwziąć następujące kroki:

1)

dla dziedziny S: ‘Projekt_93/E/II’ > ‘Projekt_94/A/I’, zatem (Projekt_94/A/I, database[Nauka], +W)

→

(Projekt_93/E/II, database[Nauka], +W),

dla dziedziny O: ‘database[Nauka]’ > ‘class[Publikacja]’ > ‘Publikacja[2]’ i WI A.down, zatem
(Projekt_93/E/II,database[Nauka],+W)

→

(Projekt_93/E/II,Publikacja[2],+W),

dla dziedziny A: W>R, zatem (Prijekt_93/E/II,Publikacja[2],+W)

→

(Projekt_93/E/II,Publikacja[2],+R).

Ponieważ prawo dostępu (Projekt_93/E/II,Publikacja[2],+R) może być wywnioskowane na podstawie
założonego silnego prawa dostępu (Projekt_94/A/I,database[Nauka],+W) funkcja f ma wartość:
F(Projekt_93/E/II,Publikacja[2],+R)=True.

Przykład

Można również zastosować negatywne prawa dostępu: załóżmy, że mamy silne prawo dostępu
(Projekt_93/E/II,class[Publikacja],-RD) i musimy sprawdzić prawo dostępu (Pracownik,Publikacja[2],W). W
tym celu należy wykonać następujące kroki:

1)

dla dziedziny S: ‘Projekt_93/E/II’ > ‘Projekt_94/A/I’ > ‘Pracownik’, zatem (Projekt_93/E/II,
class[Publikacja],-RD]

→

(Pracownik,class[Publikacja],-RD),

dla dziedziny O: ‘class[Publikacja]’ > ‘Publikacja[2]’ i RDI A.up, zatem (Pracownik,class[Pracownik],-RD)

→

(Pracownik, Publikacja[2], -RD),

dla dziedziny A: W > R > RD, zatem (Pracownik, Publikacja[2],-RD)

→

(Pracownik,Publikacja[2],-W).

Stąd: f(Pracownik,Publikacja[2],W)=False.

Jednoczesny dostęp do danych

Każda transakcja musi zachowywać poprawność i spójność bazy danych. Komputery często łączone są

w sieć, tworzy się więc sieć abonentów, z których każdy może nie tylko odczytywać ale i zmieniać dane. Przez
stan poprawny BD rozumiemy taki stan, w którym wszystkie wartości atrybutów obiektów występujących w BD
mają wartość zgodną z oczekiwaniami. Przez spójność BD rozumiemy taki stan, w którym wszelkie powiązania
między obiektami tworzą logiczną całść np. nie ma odwołań do obiektów nie istniejących w BD.

eby dało się sprawnie zarządzać takimi BD wprowadza się pewne ograniczenia: nie każdy użytkownik

ma w danej chwili dostęp do wszystkich danych. Poprawną pracę zapewnia się poprzez synchronizowanie
dostępu do BD – pesymistyczne i optymistyczne.

Przy synchronizowaniu pesymistycznym korzysta się z mechanizmów tzw. zamków. Przy

jednoczesnym dostępie do danych wyróżniamy dwa rodzaje zamków:
1)

zamknięcie do czytania – żadna transakcja nie może aktualizować obiektu, który został zamknięty do
czytania przez jakąkolwiek transakcję. Natomiast możliwa jest sytuacja, że wiele transakcji czyta dane z
tego samego obiektu

zamknięcie do aktualizacji – żadna inna transakcja z wyjątkiem tej, która dokonała zamknięcia nie ma
dostępu (zarówno do czytania jak i aktualizacji) do danego obiektu