INFORMAČNÍ SYSTÉMY

1. INFORMAČNÍ SYSTÉMY DATABÁZE V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH Ing. Roman Danel, Ph.D. roman.danel@vsb.cz Institut ekonomiky a systémů řízení Hornicko – geologická fakulta

2. Proč databáze? Každý informační systém pracuje s informacemi (a tedy s daty). Data musí být někde uložena -> databáze.

3. Co se dozvíte v této přednášce? • Opakování pojmu z databázových systémů • Co je to relační databáze? • Integrita, transakce, normalizace • Modelování - ERD, DFD, STD • Jaké jsou teoretické základy relačního modelu • Objektově-orientovaný model

4. Návrh databázového systému Základem úspěšného fungování informačního systému je návrh databáze. V rámci životního cyklu informačního systému, v jeho úvodní fázi, kdy je systém vytvářen, je vytvářen také návrh databáze (volba typu, návrh její struktury, způsob práce, řešení efektivity…)

5. Databázové systémy Historie: • Manuální systémy • Agendové systémy • Hierarchický model – data v stromové struktuře; rodič-potomek • Síťový model – zobecnění o mnohonásobné vztahy • Relační model • Objektově orientovaný model • Objektově relační

6. Základní návrh databáze vzniká v analytické fázi vzniku informačního systému. Analýza – studium problému před zahájením řešení.

7. Úroveň databázového modelu z hlediska abstrakce • Konceptuální model • Logický model • Fyzický datový model – konkrétní db systém

8. Návrh databázového systému Základní modely vedoucí k návrhu databázového systému jsou: • Datové modelování (ERD) • Funkční modelování (DFD) • Časová (dynamická) analýza (STD)

9. Entitně relační diagramy - ERD ER diagramy slouží k struktury databáze. Cílem ERD je zmapovat data ukládaná do databáze a jejich vzájemné vztahy.

10. Datové modelování - ERD • Entita • Atribut • Relace – vztah mezi dvěma entitami • Kardinalita vztahu – mocnost vztahu mezi entitami: 1:1, 1:N, N:1, M:N Vztah je informace, kterou si systém musí pamatovat, nelze ji odvodit.

11. Postup tvorby ERD • Pojmenování logických jednotek (entity, atributy) • Popis vztahů mezi entitami • Stanovení pravidel integrity

12. ERD – Entitně relační diagramy Notace ERD: Chen – klasická notace - obdélníky pro znázornění entit a kosočtverce pro znázornění vztahů Coad - Yourdon DeMarco

13. Nástroje ERD • Avolution, ConceptDraw, ER/Studio, ERwin, DeZign for Databases, MEGA International, OmniGraffle, Oracle Designer, PowerDesigner, Rational Rose, RISE Editor, SmartDraw, Sparx Enterprise Architect, SQLyog, Toad Data Modeler, Microsoft Visio, Visual Paradigm, Kivio nebo Dia.

14. Data Flow Diagram - DFD Cílem DFD je modelování (v grafické podobě) datových nebo řídicích toků v systému. DFD diagramy popisují funkce systému. DeMarco notace.

15. DFD Proces (funkce) – provádí transformaci vstupních dat na výstupní. Procesy – datové a řídicí Každý proces má název (měl by vyjadřovat činnost).

16. Prvky DFD • Datový tok – vyjadřuje přesun informací • Datový sklad – místo dočasného uchování dat • Funkce (proces) • Terminátor – externí zdroj dat nebo místo určení dat

17. Grafická podoba DFD Terminátor Proces Datový sklad Datový tok

18. Postup vytvoření DFD Kontextový diagram – nejvyšší úroveň – jediný proces který reprezentuje celý systém Dekompozice DFD na nižší úrovně až na úroveň základních elementárních funkcí. • Nesmí existovat proces, který nemá žádné vstupy a přesto produkuje datové toky • Nesmí existovat proces, který pouze spotřebovává data a nemá výstupy

19. DFD • Účelem kontextového diagramu je zachytit vztah systému k jeho okolí

20. Příklad – kontextový model

21. Příklad – DFD

22. Stavový diagram (STD) Stavový diagram (STD – State Transition Diagram) – obsahuje sled stavů, v jakém se systém může nacházet a za jakých podmínek může dojít ke změně stavu. Stavy jsou statické, změna stavu je většinou důsledek nějaké události. Vyjádření – např. vývojové diagramy

23. STD Událost z okolí může být následující: • F (Flow oriented) : datová událost, odvozená od vstupu do systému • T (Temporary) : časová událost, odvozená od časového okamžiku. Vyvolá činnost, která se má např. konat pravidelně. • C (Control) : řídicí událost, odvozená od povelu.

24. Datový slovník (Data Dictionary) Datový slovník slouží k formalizovanému popisu dat systému z pohledu uživatele. Metadata – data o datech • Spravuje databázový stroj • Přístup jen ke čtení

25. Databázový model Model systému = ERD + DFD + STD + DD

26. Dále se podíváme na: • SQL • Množinové operace • Normalizace • Integrita • Transakční zpracování

27. Databázové pojmy • Redundance • Integrita, konzistence • Efektivita - dosažitelnost

28. SQL (Structure Query Language) Deklarativní jazky SQL příkazy: DDL – vytváření objektů DML – manipulace s daty

29. SQL Normy: • SQL86 • SQL89 – přidána referenční integrita • SQL92 • SQL99 – rozšíření o OOP

30. Množiny a SQL Každá tabulka v databázi je množina. Každý řádek tabulky je člen dané množiny. SQL – operace nad množinami

31. Množinové operace • Sjednocení - zkombinování (UNION ALL) • Průnik – nalezení společných prvků (INTERSECT) • Množinový rozdíl (OUTER JOIN) • Symetrický rozdíl • Kartézský (direktní) součin • Projekce, Restrikce

32. Normalizace Cílem normalizace je dosažení ideální struktury dat. Normalizace se snaží vytvořit relační model pro uložení dat, který minimalizuje datovou redundanci při zachování datové integrity.

33. Normální formy db Existují tzv. „normální formy“. 1 NF – záznam neobsahuje žádnou opakující se položku 2 NF – záznam má pouze PK a neklíčové položky jsou závislé na celém PK 3 NF – vylučuje tranzitivní (přenesené) závislosti 1st ≤ 2nd ≤ 3rd ≤ BCNF

34. Příklad – 1 NF Příkladem by mohla být entita „Objednávka", která bude obsahovat atributy „Objednávka Číslo", „Datum", „ZbožíID1", „ZbožíID2", „ZbožíID3", „Množství1", „Množství2" a „Množství3". Skupina atributů „ZbožíID" a „Množství" se zde třikrát opakuje, entita tedy nevyhovuje první normální formě.

35. Příklad 2NF Představme si entitu „Faktura" s atributy „FakturaČíslo", „DatumSplatnosti", „ZbožíID“, „Množství". V takovéto entitě je klíčem kombinace atributů „FakturaČíslo" a „ZbožíID" (jedná se tedy o složený klíč). Atribut „DatumSplatnosti" je ale závislý pouze na atributu „FakturaČíslo" a ne na celém kandidátním klíči a proto taková entita není ve druhé normální formě.

36. Příklad – 3NF „ObjednávkaČíslo", „ŘádekČíslo", „ZbožíID", „Název zboží" a „Množství". Takováto entita není ve třetí normální formě, protože atribut „NázevZboží" je funkčně závislý na atributu „ZbožíID", nikoliv na kandidátním klíči, kterým je v tomto případě kombinace atributů „ObjednávkaČíslo„ a „ŘádekČíslo„. Entita tedy nevyhovuje 3 NF.

37. Denormalizace • Ne vždy je ideální maximální normalizace – důsledná normalizace může snižovat rychlost zpracování • Denormalizace – agregovaná data, předpřipravené hodnoty pro sestavy – zrychlují výstupy

38. Integrita • Entitní • PK – jednoznačná identifikace entity + nesmí být hodnota NULL • Referenční • FK – null nebo hodnota v sloupci na který se odkazuje

39. Referenční integrita • restriktivníNelze smazat nadřízený záznam, pokud na něj existuje odkaz z nějakého podřízeného záznamu. • set nullPokud smažeme nadřízený záznam, v podřízeném záznamu se hodnota cizího klíče nastaví na NULL. • kaskádováPokud smažeme nadřízený záznam, smažou se i všechny podřízené záznamy, které se na něho odkazují.

40. Transakční zpracování Transakce – sled operací, které musíme vykonat, abych dosáhli cíle a přitom databáze zůstala konzistentní. Konzistence může být porušena např. při paralelním zpracování více SQL příkazů, které pracují nad stejnými daty. Transakce může proběhnout jako celek nebo vůbec. Vlastnosti transakce: A C I D Ukončení transakce: COMMIT nebo ROLLBACK

41. Systémy založené na transakčním zpracování označujeme jako OLTP.

42. Vztahy mezi tabulkami • Databáze obsahuje řadu tabulek • Všechny tabulky spolu nemusí souviset • Tabulky, které jsou ve vzájemném vztahu, vytvářejí schéma • Databáze může obsahovat několik schémat

43. Datové modelování a OOP

44. Datové modelování Datové modelování je specifická část softwarového inženýrství (není to programování, ale ani pouhé kreslení diagramů). Cílem datového modelování je převod reálných objektů na datové objekty.

45. Teoretické základy • Teorie množin • Turingův stroj - zařízení manipulující s buňkami v paměti a používající instrukce • Kleen, Hilbert – rekurzivní funkce • Lambda-kalkul (A. Church) – nástroj k zápisu a manipulaci s počítačovým kódem

46. Objektově orientovaný přístup • Základem je „objekt“ – modeluje nějakou část reálného světa • Objekty dokážou reagovat na požadavky (zprávy), které jim zasíláme • Objekty v sobě uchovávají údaje – vnitřní data (Properties) a dále uchovávají operace, které lze prostřednictvím zpráv spouštět (metody)

47. Vlastnosti • Objekt je pro nás „černou skříňkou – zajímá nás co dělá, ne z čeho se skládá (zapouzdření neboli encapsulation) • Dědičnost (možnost vytvářet instance) • Polymorfismus – vlastnost, která může mít více implementací • Rozhraní (interface) = skupina metod, které jsou k dispozici

48. OOP Dvě koncepce: • Čisté OOP – ideální pro programování a datové modelování, ale obtížná praktická realizace (SmallTalk) • Smíšená – ztrátou některých abstraktních vlastností OOP docílíme zjednodušení implementace (Př. Java, C++)

49. Relační a OO model Relační model – prvky reálného světa se snažíme zobrazit do pevných předem připravených struktur OO model – pro prvky reálného světa vytváříme objekty, které se jim podobají

50. Rozhraní • Co je to rozhraní? • ODBC (Open DataBase Connectivity) – API pro přístup k databázovým systémům • ADO (ActiveX Data Objects) – COM pro přístup na data; Microsoft • JDBC (Java Database Connectivity)