Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

4. Modelowanie wartości pochodnych Kurs WebML Copyright © Politecnico di Milano March 2003 Translation: Kamil Żyła, Politechnika.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "4. Modelowanie wartości pochodnych Kurs WebML Copyright © Politecnico di Milano March 2003 Translation: Kamil Żyła, Politechnika."— Zapis prezentacji:

1 4. Modelowanie wartości pochodnych Kurs WebML Copyright © Politecnico di Milano March 2003 Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

2 Modelowanie wartości pochodnych Wartości pochodne: podstawowe użycie Wartości pochodne: definicja formalna Plan T.O.C. Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

3 Użycie wartości pochodnych Etap modelowania wartości pochodnych umożliwia Rozbudowanie encji o dodatkowe atrybuty pochodzące z encji powiązanych relacjami Rozbudowanie encji o dodatkowe atrybuty obliczone na podstawie wartości atrybutów już istniejących Określenie populacji encji lub relacji na podstawie wybranych właściwości powiązanych obiektów MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

4 WebML OCL Wartości pochodne są definiowane poprzez specjalne wyrażenia (derivation queries) Wyrażenia te mogą być zapisane przy użyciu języka WebML OCL Wartościami pochodnymi mogą być Encje, relacje, atrybuty Wyrażenia mogą być automatycznie przetwarzane na perspektywy SQL, których definicje są przechowywane w bazie danych MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

5 Encje pochodne Populacja podencji w hierarchii ISA może być określona na podstawie wyrażeń w języku OQL Wolnym gniazdem (slot) jest gniazdo, które ma zero rezerwacji WebML OQL: SuperEntity where count(reservation)=0 freeSlot slot ISA MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

6 Atrybuty pochodne Atrybuty encji mogą być wyznaczane poprzez przypisanie do nich odpowiedniego wyrażenia Są 4 typy atrybutów pochodnych Stałe: affiliation: Politecnico di Milano Importowane: maritalName: Self.husband.lastname Agregowane: reservation#: count(Self.reservation) Obliczane: lastPrice: Self.price*discount Słowo kluczowe Self identyfikuje encję, w której jest definiowany atrybut MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

7 Atrybuty importowane Import zewnętrznej informacji do encji femalemale husband lastname maritalName TOOLS Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

8 Atrybuty obliczane Koszt zamówienia jako suma kosztów jego składowych Wyrażenia OL.TotalPrice = Self.Price * Self.Quantity Order.TotalPrice = Sum (Self.Order2OL.TotalPrice) Order.NumLines = Count (Self.Order2OL) OrderOL OL2Order price, qty MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

9 Relacje pochodne WebOQL umożliwia tworzenie relacji Poprzez konkatenację (łączenie) istniejących relacji Poprzez uszczegółowianie istniejących relacji Poprzez łączenie par obiektów spełniających pewien warunek Zmienna Self wskazuje na instancję encji źródłowej relacji MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

10 Relacje pochodne Uszczegółowienie istniejącej relacji AlbumArtist Artist2Album Artist2RecentAlbum TOOLS Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

11 Relacje pochodne Konkatenacja istniejących relacji ArtistAlbum CompilationArtist SongAlbum Song SongArtist TOOLS Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

12 User2Favorites Relacje pochodne Łączenie par obiektów spełniających pewien warunek User2Favorites jest relacją, która łączy obiekt użytkownika ze wszystkimi artykułami w kategoriach, które znajdują się w zbiorze ulubionych kategorii użytkownika Category User2Preference ArticleUser User2Article TOOLS Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

13 Modelowanie wartości pochodnych Wartości pochodne: podstawowe użycie Wartości pochodne: definicja formalna T.O.C. Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

14 Atrybuty pochodne Atrybuty encji mogą być wyznaczane poprzez przypisanie do nich odpowiedniego wyrażenia Słowo kluczowe Self identyfikuje encję, w której jest definiowany atrybut Np. Book.Language = Self.Book2Author.Language AuthorBook Book2Author MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

15 Atrybuty pochodne: importowanie informacji Import zewnętrznej informacji do encji Np. Product.BrandLogo = Self.Prod2Brand.Logo BrandProduct Prod2Brand MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

16 Atrybuty pochodne: obliczanie warto ś ci Np. OL.TotalPrice = Self.Price * Self.Quantity Order.TotalPrice = Sum (Self.Order2OL.TotalPrice) Order.NumLines = Count (Self.Order2OL) Obliczanie wartości dla atrybutu OrderOL OL2Order MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

17 Atrybuty pochodne: mo ż liwo ś ci (1) Warto ś ci stałe Np. Track.Type = CD track Wieloetapowe przechodzenie relacji Np. Track.Language= Self.Track2Album.Album2Artist.Language Filtrowanie warto ś ci Artist.NewAlbums = count (Self.Artist2Album (as B) where B.Date > 01/01/98 ) AlbumTrack T2A Artist A2A Alias MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

18 Atrybuty pochodne: mo ż liwo ś ci (2) Hierarchia ISA Book.TopIcon= topImg.gif where Self ISA TopSeller Wymóg braku acykliczności ( brak rekursji ): Wartości pochodne nie mogą być zdefiniowane pośrednio lub bezpośrednio na sobie TopSell Book ISA MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

19 Encje pochodne Populacja podencji w hierarchii ISA może być określona przez wyrażenia języka OQL Np. Np. 500,000 "> Italian Person ISA TopSell Book ISA MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

20 Relacje pochodne Relacje mogą być definiowane przy użyciu wyrażeń WebOQL Poprzez konkatenację (łączenie) istniejących relacji Poprzez uszczegółowianie istniejących relacji Poprzez łączenie par obiektów spełniających pewien warunek Zmienna Self wskazuje na instancję encji źródłowej relacji MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

21 Relacje pochodne: uszczegółowienie/konkatenacja Uszczegółowienie istniejącej relacji Np. Konkatenacja istniejących relacji Np. ArtistCompilation Compilation2Artist CoParticipation AlbumArtist Artist2Album Artist2TopSeller MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

22 User2Favorites Relacje pochodne: łączenie par obiektów Category User2Preference ArticleUser User2Article User2Favorites jest relacją, która łączy obiekt użytkownika ze wszystkimi artykułami w kategoriach, które znajdują się w zbiorze ulubionych kategorii użytkownika MODEL Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska

23 Wartości pochodne THE END Translation: Kamil Żyła, Politechnika Lubelska


Pobierz ppt "4. Modelowanie wartości pochodnych Kurs WebML Copyright © Politecnico di Milano March 2003 Translation: Kamil Żyła, Politechnika."

Podobne prezentacje


Reklamy Google