Sistemi Informativi

1. Sistemi Informativi Insieme di “strutture” in grado di acquisire, elaborare, trasmettere ed archiviare informazioni in genere ad uso di un’organizzazione (azienda o istituzione).

2. Dato <> Informazione • I dati sono registrazioni della descrizione di una qualsiasi caratteristica della realtà, su un supporto che ne garantisca la conservazione, la comprensibilità e la reperibilità. • L’ informazioneproduce variazioni nel patrimonio conoscitivo di un soggetto. Proviene dai dati, ma devono essere inseriti in un contesto interpretativo

3. DBMS(Database Management System) • Obiettivo: gestione strutturata di dati, organizzati in modo omogeneo. • Base di dati: • Collezione di dati organizzati in modo coerente (un insieme casuale di dati non è una base di dati !) • Modella alcuni aspetti del mondo reale • Costruito con funzionalità ben precise, note fin dall’inizio della progettazione.

4. Esempi di basi dati: • Rubrica telefonica personale • anagrafe • segreteria studenti dell’università • banca dati centrale del ministero delle finanze • archivio di una biblioteca, di un laboratorio d’analisi mediche, di un museo • banca dati di una carta di credito • banca dati delle prenotazioni dei voli di una compagnia aerea

5. Basi di dati: operazioni • Definizione della base di dati • quali informazioni rappresentare • quali relazioni tra le informazioni • Manipolazione • inserimento di dati • cancellazione di dati • aggiornamento (update) • interrogazione • Gestione di operazioni da parte di utenti multipli • Protezione e sicurezza dei dati

6. Livelli di rappresentazione • Livello fisico: come i dati sono memorizzati e organizzati su uno o più supporti di memoria secondaria • Livello logico: come i dati sono organizzati secondo il modello logico adottato (relazionale, gerarchico, ad oggetti etc.) • Livello concettuale: come i dati sono organizzati secondo uno schema concettuale • Livello esterno: come i dati appaiono o vengono presentati all’utente

7. Livelli di rappresentazione Vista 1 Vista 2 Vista n Livello concettuale Livello logico Livello fisico

8. Figure professionali (1) • DB designer • schema concettuale (astratto) della base di dati • mapping su un modello dei dati • gerarchico • relazionale • object oriented • ...

9. Figure professionali (2) • DB programmer (realizzazione della base di dati) • DB administrator (gestione della base dati) • Users • utenti esperti (usando un linguaggio di interrogazione) • naive users (interazioni predeterminate, forms) • programmi

10. Modello relazionale • I dati sono organizzati in relazioni • le relazioni possono essere interpretate/visualizzate come tabelle • un database è un insieme di relazioni

11. Rappresentazione tabellare dei dati: esempio Libro N.Inv Autore Titolo Anno_ed. Casa ed. Colloc.

12. Esempio rubrica COGNOME NOME TEL. Tanzi Rosario 095 89 ... Federici Susanna 011 55 ... De Bernardi Silvio 06 44 ...

13. Modello relazionale • Relazione su due insiemi A e B è un sottoinsieme del prodotto cartesiano A x B • Esempio sposato_conÍ Persone x Persone • figlio_diÍ Persone x Persone • vive_aÍ Persone x Città • Analogamente si possono considerare relazioni tra molti insiemi: A1 x ….xAn

14. Persone Città Paolo Torino Luca Torino Mario Roma Esempio di relazione • Persone= {Paolo, Luca,Mario} Città={Torino,Roma} • Persone x Città Vive_a Persone Città Paolo Torino Paolo Roma Luca Torino Luca Roma Mario Torino Mario Roma

15. Persone Persone Persone Persone Paolo Anna Anna Paolo Luca Carla Luca Carla Mario Flavio Flavio Mario Figlio di (Persone x Persone) Sono relazioni diverse!

16. Relazioni e Attributi Attributi: nomi che specificano un ruolo in una relazione, esempi: • sposato_con(Marito, Moglie) • figlio_di(Figlio, Genitore) • vive_a(Nome,Citta,Provincia) • libro(N.Inv, Autore, Titolo, Anno_edizione, Casa_editrice, Collocazione) • Gli attributi devono avere nomi differenti

17. ESEMPIO DATABASE ESAMI • Prima idea: un’unica tabella: ESAME(Nome,Cognome,Matricola,Titolo, Docente,Voto,Lode) Contiene informazione ridondante: • per ogni esame sostenuto si ripetono tutti i dati dello stuedente • per ogni corso si ripetono titolo e docente

18. Organizzazione migliore: • STUDENTE(Nome,Cognome,Matricola,Data di Nascita) • CORSI(Titolo,Docente,Codice Corso) • ESAMI(CodiceCorso,Voto,Lode,Matricola)

19. Terminologia • DOMINIO: insieme di valori degli attributi • es. Nomi di persona, Nomi di città, Numeri interi, stringhe di al più 80 caratteri • FORMATO: rappresentazione degli elementi di un dominio • es. tre cifre decimali per i reali

20. SCHEMA DI RELAZIONE R(A1, …, A_n) • R relazione • Ai attributi • ISTANZA DI RELAZIONE (o semplicemente relazione ) r(R) = {<v1, v2, …, vn>} t=<v1, v2, …, vn > : n-tupla • I singoli valori viappartengono al dominio dell’attributo Ai

21. Istanza di relazione = insieme non ordinato di tuple • Non ci possono essere tuple ripetuti • l’ordine delle tuple non conta Database = insieme di istanze di relazioni Terminologia alternativa: • tuple: records • attributi: campi

22. La tabella rubricaRubrica(Cognome,Nome,Tel) schema nomi degli attributi COGNOME NOME TEL. Tanzi Rosario 095 89 ... Federici Susanna 011 55 ... De Bernardi Silvio 06 44 ... tuple

23. Informazione incompleta: Valori Nulli Il valore speciale “null” aggiunto a tutti i domini, per indicare assenza di valore indica: • valore mancante, oppure • valore sconosciuto

24. Vincoli sulle Relazioni • I valori contenuti nelle tabelle possono essere soggetti a vari tipi di vincoli che dipendono dalla ‘realtà’ che si vuole rappresantare: • vincoli di dominio: valori dei singoli attributi • vincoli di tupla: valori di attributi correlati in una tupla • vincoli di integrità valori di attributi in tuple diverse (anche in relazioni diverse)

25. Vincoli di dominio vincoli sui valori dei singoli attributi (vincoli di dominio), es: • dato ESAMI(Studente,Voto, Lode,Corso) deve essere Voto >=18 AND Voto <=30 • Vincoli sul valore di un attributo data

26. Vincoli di tupla vincoli sui valori di attributi correlati, es: • Data la relazione ESAMI come prima deve essere not (Lode = Yes) OR Voto = 30 equivalente a Lode= No OR Voto = 30 • Data la relazionePAGAMENTI(Data,Importo,Ritenute,Netto) deve essere Netto = Importo - Ritenute

27. Connettivi booleani: tavole di verità Negazione Congiunzione Disgiunzione

28. Esempio Vincolo (complesso) Supponiamo che STUDENTE contenga anche gli attributi • Borsa di Studio: valori {Yes, No} • Reddito (della famiglia): euro • Residente (nella città sede univ.): {Yes, No} Uno studente ha diritto ad una borsa se • ha una media >= 27 e un reddito <= 20000, oppure • non è residente e ha una media >= 25 e un reddito <=25000

29. Vincoli di chiave • superchiave: sottoinsieme SK di attributi di una relazione per cui se i ¹ j allora ti[SK] ¹ tj[SK] Una superchiave identifica un’entità in modo univoco in una relazione • CHIAVE PRIMARIA = superchiave minimale non ci possono essere righe diverse con la stessa chiave primaria (Indichiamo in modo sottolineato gli attributi che formano la chiave primaria)

30. VINCOLI DI INTEGRITA’ • sull’entità : chiave primaria ¹ null • integrità referenziale: consistenza tra tuple di due relazioni • integrità semantica: vincoli che dipendono dalla realtà rappresentata (es. numero di libri in prestito a ciascun utente < 5)

31. Vincoli di Integrità referenziali • In un database relazionale le tabelle sono collegate tra loro tramite i valori di attributi correlati (o comuni) • Esempio • Il collegamento tra la relazione ESAMI e STUDENTI puo’ essere espresso dall’attributo comune Matricola • Il collegamento tra la relazione CORSI e ESAMI puo’ essere espresso dall’attributo comune Codice Corso

32. Esempio: Il collegamento tra la relazione LIBRI e la relazione PRESTITI può essere espresso mediante l’ attributo Numero di inventario. • Un vincolo di integrità referenziale tra un insieme di attributi X di una relazione R1 e una relazione R2 è soddisfatto se: i valori di ciascuna tupla di R1 per gli attributi X esistono come valori della chiave primaria di R2 • In questo caso si dice anche che X è una chiave esterna di R1

33. Funzionalità del DBMS relazionale • Funzioni per • definizione della base di dati • inserimento / rimozione /aggiornamento di informazioni • deve soddisfare i vincoli! • Interrogazione

34. Interrogazione • Linguaggio SQL (Structured Query Language) • Produce come risultato una tabella • Clausola Base • SELECT “Lista di attributi” FROM “Elenco relazioni” WHERE “Condizione”

35. SQL (Structured Query Language) • SQL: Linguaggio standard per creazione e interrogazione di DB • Vediamo solamente come formulare interrogazioni con SQL • un’interrogazione produce come risultato una tabella • Clausola Base • SELECT “Lista di attributi” FROM “Elenco relazioni” WHERE “Condizione”

36. Esempi • SELECT Autore, Titolo FROM Libri WHERE Casa_Editrice = ‘Feltrinelli’ • SELECT Autore, Titolo FROM Libri WHERE (Casa_Editrice = ‘Feltrinelli’) and (Anno_edizione = 1990) • SELECT * FROM Libri WHERE (Casa_Editrice = ‘Feltrinelli’) or (Casa_Editrice = ‘Einaudi’)

37. Provare • Trova i libri editi da Einaudi o Bompiani, pubblicati dopo 1980 (Autore,Titolo,Casa_ed,Anno_ed) • Trova i libri editi da Einaudi o editi da Bompiani dopo 1980 • Trova i libri editi da Garzanti ma non da Bompiani

38. Matching approssimato • L’operatore like permette di confrontare il valore di un attributo con un valore specificato in modo incompleto • Si usa con gli operatori _e %, • in ACCESS ? e * • ? indica un carattere qualsiasi • *una sequenza di caratteri qualunque

39. Esempio • SELECT Autore, Titolo FROM Libri WHERE Autore like “*Man*” • Seleziona tutti i libri in cui il nome dell’autore contiene “Man”

40. Esempi: query parametriche • Trova tutti i libri presenti in biblioteca, dato il nome dell’autore, Il nome dell’autore viene introdotto dall’utente • SELECT * FROM Libri WHERE Autore = [dimmi il nome dell’autore] • In esecuzione: > dimmi il nome dell’ autore Alessandro Manzoni • Risultato:….

41. Esempio con like e parametri • SELECT libri.* FROM libri WHERE Autore like "*"&[dimmi l'autore] & "*" • Seleziona tutti i libri in cui il nome dell’autore contiene la stringa introdotta dall’utente • & e’ l’operatore di concatenazione tra stringhe

42. Operatori insiemistici • UNION, INTERSECT, DIFFERENCE • ESEMPIO • SELECT Autore, Titolo FROM Libri WHERE Casa_Editrice = ‘Feltrinelli’ INTERSECT SELECT Autore, Titolo FROM Libri WHERE Casa_Editrice = ‘Einaudi’

43. Funzioni aggregate (i cui valori dipendono da più righe) • COUNT, SUM, MAX, MIN, AVG • ESEMPI: • Contare i libri presenti in biblioteca editi da Feltrinelli. SELECT Count(*) FROM Libri WHERE Casa_Editrice = ‘Feltrinelli’

44. Funzioni aggregate (2) • Calcolare il costo totale dei libri presenti in biblioteca, scritti da Umberto Eco SELECT Sum (Prezzo) FROM Libri WHERE Autore = ‘Umberto Eco’ • Qual è il prezzo del più costoso libro presente in biblioteca? SELECT Max(Prezzo) FROM Libri

45. Raggruppamento e operatori aggregati • Raggruppare le tuple in base a qualche attributo • applicare le funzioni aggregate a ciascun raggruppamento

46. Raggruppamento • GROUP BY • ESEMPI Per ogni editore, indicare il costo totale dei libri presenti in biblioteca SELECT Casa_ed, Sum (Prezzo) as Valori FROM Libri GROUP BY Casa_ed

47. Raggruppamento (2) • ESEMPI • Per ogni autore, contare i libri presenti in biblioteca editi da Einaudi, ed indicarne il costo totale SELECT Autore, Count(*) as Numero, Sum (Prezzo) as Valori FROM Libri WHERE Casa_Ed = “Einaudi” GROUP BY Autore

48. Raggruppamento (3) • La clausola HAVING consente di imporre una condizione sul risultato di una funzione aggregata • Per ogni autore di almeno 3 libri editi da Einaudi presenti in biblioteca, indicarne il costo totale SELECT Autore, Sum (Prezzo) as Valori FROM Libri WHERE Casa_Ed = “Einaudi” GROUP BY Autore HAVING Count(*) >=3

49. Ordinamento dei risultati • Si può chiedere che le tuple del risultato siano ordinate in base ai valori dei campi: ORDER BY • Es. Restituire l’elenco dei libri in catalogo, secondo l’ordine alfabetico degli autori, per anno di edizione decrescente • SELECT (*) FROM LIBRI ORDER BY Autore ASC, Anno_ed DESC

50. Valori Unici • SQL restituisce una tabella che contiene tutte le righe che soddisfano una certa condizione, puo’ contenere duplicati • Per eliminare i duplicati si premette la parola chiave distinct • Esempio elenca i libri per autore e titolo senza ripetizioni (ignorando copie multiple e differenti edizioni) SELECT DISTINCT libri.Autore, libri.Titolo FROM libri ORDER BY Autore DESC;