Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Bazy danych Baza danych pojęcie sięgające wieków informacja – pewien zasób ludzie od zawsze próbują gromadzić informację i wnioskować na jej podstawie.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Bazy danych Baza danych pojęcie sięgające wieków informacja – pewien zasób ludzie od zawsze próbują gromadzić informację i wnioskować na jej podstawie."— Zapis prezentacji:

1

2 Bazy danych

3 Baza danych pojęcie sięgające wieków informacja – pewien zasób ludzie od zawsze próbują gromadzić informację i wnioskować na jej podstawie komputery – tylko ułatwiają przetwarzanie informacji

4 Informacja ma wartość gdy jest: dokładna (nie za dużo, ani nie za mało) dostępna gdy mamy „zły” sposób poszukiwania informacji możemy nie być w stanie jej odszukać -może nam zabraknąć życia! -komputer tu nic nie pomoże

5 Baza danych metoda strukturalizacji zarządzania informacją dotyczy fragmentu rzeczywistości i stanowi kolekcję danych część systemu informacyjnego -aplikacja bazy danych (oprogramowanie) -system informatyczny (sprzęt)

6 Przykładowa baza danych dla diagnostyki

7 Funkcjonalna struktura bazy danych

8 Elementy bazy danych dla diagnostyki

9 Bazy danych często służą do wspomagania procesów zarządzania

10 System zarządzania bazami danych (SZBD) (ang. Data Base Management System, DBMS) SZBD to oprogramowanie służące do zarządzania komputerowymi bazami danych. Systemy baz danych mogą być sieciowymi serwerami baz danych lub udostępniać bazę danych lokalnie Większość obecnie spotykanych systemów działa w trybie klient-serwer, gdzie baza danych jest udostępniana klientom przez SZBD będący serwerem. Serwer baz danych może udostępniać dane klientom bezpośrednio lub przez inny serwer pośredniczący (np. serwer WWW lub aplikacji).

11 Podstawowe pojęcia ze słownika baz danych … Co to jest baza danych ? Rekordy, pola, klucze Co to jest język SQL ? Rodzaje baz danych: –plikowe, –relacyjne, –obiektowe –obiektowo-relacyjne – sieciowe

12 Cechy bazy danych trwałość (aplikacja powinna działać przez długi okres czasu – dane są przechowywane „latami”) zgodność z rzeczywistością zmiana rzeczywistości musi być uwzględniona w bazie danych

13 Przykład danych do bazy Tytuł: Autor: ISBN: Tytuł: Autor: ISBN: Tytuł: Autor: ISBN: BIBLIOTEKA POLE REKORD Potop H.Sienkiewicz Quo Vadis Pan Tadeusz A.Mickiewicz

14 Ujęcie projektowe Dane przechowywane w tabeli: TytułAutorISBNRok Wydania... PotopH.Sienkiewicz23xc Quo VadisH.Sienkiewicz3e45d Pan Tadeusz A.Mickiewicz231ws Atrybuty Rekordy Pole Klucz

15 Przykładowa struktura rzeczywistego rekordu medycznej bazy danych

16 W bazie danych, musimy kontrolować redundancję (powtarzanie się danych) jeden fakt powinien być reprezentowany na jeden sposób problem dostępności i dokładności poszukiwanych danych (czas dostępu oraz nadmiar danych)

17 Posługiwanie się bazą danych wyszukiwanie danych modyfikacja (aktualizacja) danych dopisywanie danych usuwanie danych

18 Problem jednej tabeli TytułAutorISBNRok Wydania... PotopH.Sienkiewicz23xc Quo VadisH.Sienkiewicz3e45d Pan Tadeusz A.Mickiewicz231ws H.Sienkiewicz... A.Mickiewicz...

19 Najbardziej popularne są relacyjne bazy danych

20 Relacyjny model danych twórca E.F.Codd (1970) terminologia matematyczna – baza danych to zbiór relacji relacja jest reprezentowana przez tablicę (kolumny i wiersze) –np. dla zadanej kolumny mamy w wierszu odpowiednią wartość

21 Model relacyjny -rys historyczny 1970 Najbardziej znany, najczęściej cytowany artykuł E.F.Codd’a z IBM proponujący oparcie się na teorii relacji jako podstawie ideologicznej i teoretycznej architektury, języków i interfejsów systemów zarządzania bazami danych. Koncepcja została określona jako “relacyjny model danych”, RDM Zażarta walka ideologiczna pomiędzy zwolennikami RDM a zwolennikami koncepcji sieciowych baz danych opartych o propozycję grupy DBTG komitetu CODASYL. Walka toczy się o pieniądze rzędu 100 miliardów $ w skali 20 lat Intensywny rozwój teorii związanych z RDM. RDM stał się ulubionym konikiem grup teoretycznych na całym świecie (kilka tysięcy publikacji) Intensywny rozwój technologii opartych o RDM. Kariera wielu systemów zarzadzania relacyjnymi bazami danych, takich jak: DB2, Oracle, Ingres, dBase; następnie Informix, Progress, Sybase, i wiele innych. Szerokie zastosowania na skalę przemysłową, ogromna popularność i pieniądze.

22 Model relacyjny - rys historyczny – cd Pierwsze publikacje na temat języka Sequel, poprzednika SQL, autorów z IBM (Chamberlin) Pierwszy standard języka SQL zaaprobowany przez ANSI. Wykazuje liczne odstępstwa od RDM. 1989, 1992 Następne standardy SQL E.F.Codd, sfrustrowany odstępstwami od RDM, publikuje słynne 12 reguł “prawdziwego” systemu relacyjnego. Żaden z istniejących systemów nie jest “prawdziwym” systemem relacyjnym. Ma rację, ale nikt tym się nie przejmuje. “Prawdziwego” systemu relacyjnego chyba już nigdy nie będzie Intensywna krytyka wad RDM. Świat naukowy zredukował swoje zainteresowanie RDM praktycznie do zera. Świat komercyjny rozbudowuje systemy bez jakiejkolwiek troski o ideologię RDM.

23 Model relacyjny - podstawowe założenia Baza danych składa się z prostokątnych tablic, każda o określonej liczbie kolumn i dowolnej liczbie wierszy. Takie tablice sa okreslane jako relacje. Wiersz relacji jest nazywany krotką. Elementy krotek są atomowe (niepodzielne) i są bezpośrednio wartościami. Niedozwolone jest tworzenie wskaźników prowadzących do innych krotek. Niedozwolone jest, aby element krotki był zbiorem wartości. Jest to tzw pierwsza forma normalna (1NF). Porządek krotek nie ma znaczenia. Porządek kolumn również nie ma znaczenia. Jakiekolwiek cechy odnoszące się do reprezentacji relacji lub usprawnienia dostępu do relacji są ukryte przed użytkownikiem.

24 Model relacyjny - podstawowe założenia- cd. Relacje i ich kolumny posiadają nazwy. Nazwy kolumn są określane jako atrybuty. Każda relacja posiada wyróżniony atrybut lub grupę atrybutów określną jako klucz. Wartość klucza w unikalny sposób identyfikuje krotkę relacji. Jakakolwiek inna identyfikacja krotki (np. wewnętrzny identyfikator) jest niewidoczna dla użytkownika. Manipulacja relacjami odbywa się w sposób makroskopowy przy pomocy operatorów algebry relacji lub innego tego rodzaju języka. Przetwarzanie “krotka po krotce” jest niedozwolone.

25 Zalety i wady relacyjnych baz danych

26 Ważnym pojęciem w bazie danych jest dziedzina danych Przykład: Nie wystarczy stwierdzenie, że dane mają postać liczb całkowitych. Dziedzina precyzuje to dokładniej.

27 Bazy danych - transakcyjne i analityczne

28 Diagram encji i relacji jako jeden z ważnych składników koncepcji relacyjnej bazy danych users user password function session id user time data bases user base grants mask session privilege

29 Przykładowa struktura fragmentu projektu medycznej bazy danych

30 Proces wprowadzania danych do bazy za pośrednictwem wypełnianych przez użytkownika „formatek ekranowych”.

31 Baza danych na przykładzie Microsoft Access płaszczyzna projektanta płaszczyzna użytkownika –wyszukiwanie, modyfikacja, dopisywanie, usuwanie danych – w obu płaszczyznach na podstawie mechanizmów płaszczyzny projektanta możliwe jest tworzenie płaszczyzny użytkownika (interfejs użytkownika)

32 Wyszukiwanie danych filtr – doraźnie kwerenda – trwale

33 Relacyjna Baza Danych Autor imię nazwisko adres... Książka tytuł ISBN rok wyd... Wydawnictwo nazwa adres opis

34 Relacyjna Baza Danych imięnazwisko HenrykSienkiewicz AdamMickiewicz Autor tytułISBN Potop12234ee4 Quo Vadis334we2 Pan Tadeusz 23we45 Książka

35 Dane osobowe imię nazwisko Hobby nazwa opis..... Przedmiot nazwa opis Oceny ocena opis Uczeń

36 Rzeczywiste relacyjne bazy danych bywają dosyć rozbudowane

37 W bazie danych może być wyróżniona warstwa aplikacji i warstwa prezentacji

38 Najważniejsze narzędzie baz danych: SQL Structured Query Language, czyli strukturalny język zapytań SQL jest wszechstronnym językiem baz danych. Obejmuje polecenia związane z definiowaniem danych, tworzeniem zapytań oraz aktualizacją danych. Pełni jednocześnie rolę języka DDL i języka DML. Standard SQL umożliwia definiowanie perspektyw dla baz danych, określanie zabezpieczeń i metod uwierzytelniania, definiowanie więzów integralności oraz sterowanie wykonywaniem transakcji.

39 SQL: podstawowy format zdania select select [all | distinct] expression {, expression} from table_name [corr_name] {.table_name [corr_name] } [where search_condition1] [group by column {, column}] [having search_condition2] Zapytania SQL moga być bardzo złożone. Semantyka jest dość często niejasna (“SQL puzzles”). Oprócz zdania select SQL wprowadza: zdania definicji danych zdania manipulacji danymi (update, insert, delete ) Mimo to, SQL nie jest pełnym językiem programowania, w związku z czym wymaga: Zanurzenia zdań SQL w uniwersalny język programowania Zdań pośredniczących, które umożliwiają takie zanurzenie

40 SQL: proste zdania select Zakładamy tablice: PRACOWNIK( NR, NAZWISKO, ZAROBEK, NRDZ) DZIAŁ( NRDZ, NAZWA, LOKALIZACJA ) Semantyka Zaczynamy od from: Specyfikujemy tablice do przeszukania oraz ew. ich lokalne synonimy (ściślej: zmienne krotkowe). Tworzymy iloczyn kartezjański tablic. Następnie where: Usuwamy z tablicy lub iloczyny kartezjańskiego takie krotki, które nie spełniają warunku. Na końcu select: Bierzemy z każdej wynikowej krotki to, co jest potrzebne. Podaj nazwiska pracowników zarabiających mniej niż 1000: select NAZWISKO from PRACOWNIK where ZAROBEK > 1000 Podaj nazwiska i nazwy działów pracowników pracujących w Radomiu: select P.NAZWISKO, D.NAZWA from PRACOWNIK P, DZIAŁ D where P.NRDZ = D.NRDZ and D.LOKALIZACJA = ‘Radom’ Na bazie tego prostego pomysłu utworzono gigantyczną odwróconą piramidę (setki stron specyfikacji) SQL

41 Przykład interfejsu użytkownika w klinicznej bazie danych „Neonatologia”

42 Co to jest niezgodność pomiędzy modelem pojęciowym i modelem implementacyjnym? Mentalna percepcja świata rzeczywistego Model pojęciowy Schemat relacyjnej struktury danych W modelu relacyjnym model pojęciowy jest budowany w oparciu o model encja-związek. Model encja-związek stara się odwzorować świat rzeczywisty, lecz nie może być bezpośrednio zaimplementowany, gdyż relacyjna baza danych na to nie pozwala. W rezultacie: - schemat struktury danych gubi znaczną część semantyki danych, - użytkownik musi kojarzyć dane explicite w zdaniach SQL, co zwiększa ich złożoność i powoduje wzrost czasów wykonania. Celem twórcy bazy danych jest uzyskanie jak najmniejszej luki pomiędzy myśleniem o rzeczywistości a myśleniem o danych i procesach, które zachodzą na danych.

43 Niezgodność modelu pojęciowego i relacyjnego(1) Szef Zatrudnia Pracuje_w Departament NrD NazwaD Lokacja * Pracownik NrPrac Zawód * Wypłaty * Osoba Nazwisko Adres * RokUrodz Dziecko Mama Tata Ile schematów relacyjnych potrzeba, aby zaimplementować tę strukturę? Departament( NrD, NazwaD ) Lokacja( NrLokacji, NazwaLok, NrD ) Szef( NrD, NrPrac) Pracownik( NrPrac, NrOsoby) PracDept( NrPrac, NrD) Zawód( IdZawodu, NazwaZawodu, NrPrac ) Wypłata ( IdWypłaty,Wysokość, NrPrac ) Osoba( NrOsoby, Nazwisko, RokUrodz ) Adres( NrAdresu, Miejsce, NrOsoby ) Mama( NrOsoby, NrOsoby ) Tata( NrOsoby, NrOsoby ) Czytelna pojęciowa struktura zamieniła się na 11 nieczytelnych schematów relacji Pojawiły się nowe atrybuty - klucze Semantyka wyrażona poprzez liczności została częściowo zgubiona Semantyka dziedziczenia została zgubiona Odtworzenie semantyki - użytkownik musi zrobić explicite poprzez zapytania SQL

44 Niezgodność modelu pojęciowego i relacyjnego(2) Firma Nazwa Miejsce * Pracownik Zawód * Osoba Nazwisko Imię * Adres * Firma( NrF, Nazwa) Lokal( NrF, Miejsce)Zatrudnienie( NrF, NrP) Pracownik( NrP, NrOs) Osoba( NrOs, Nazwisko) Wyszkolenie( Zawód, NrP) Dochód( NrDochodu, Wypłata, NrF, NrP) Imiona( NrOs, Imię)Adresy( NrOs, Adres) Oceny( NrOceny, Ocena, NrF, NrP) Zatrudnienie Wypłata * Ocena * FZPZ

45 Garby modelu relacyjnego Z góry ustalony konstruktor typu danych (relacja), rozszerzany ad hoc przez wytwórców systemów relacyjnych. Brak złożonych obiektów. Informacje o pojęciach wyróżnialnych i manipulowalnych w rzeczywistości są rozproszone w krotkach wielu tablic. Skojarzenie tych informacji następuje w zapytaniach SQL, przez co wzrasta ich złożoność oraz czas wykonania (optymalizacja zapytań tylko częściowo to rozwiązuje). Brak środków do przechowywania danych proceduralnych. Wszelkie informacje wykraczające poza strukturę relacyjną (perspektywy, procedury bazy danych, BLOBy, aktywne reguły,...) są implementowane ad hoc. Brak środków hermetyzacji i modularyzacji: wykroczenie przeciwko zasadom abstrakcji i oddzielenia implementacji od specyfikacji. Brak uniwersalności środków dostępu do danych, powodujący konieczność zanurzenia ich w uniwersalne języki programowania, znacznie niższego poziomu; niezgodność impedancji (impedance mismatch). Niespełnione obietnice przetwarzania makroskopowego (wiele-w-tym-samym-czasie); powrót do niewygodnej techniki jeden-w-tym-samym-czasie. Brak wyspecjalizowanych środków do realizacji powiązań pomiędzy danymi. Niespójne mechanizmy wartości zerowych, brak wariantów, brak porządku w relacjach.

46 Obiektowe bazy danych Teza: bazy danych zawsze były obiektowe, chociaż nie realizowały wszystkich pojęć obiektowości, takich jak klasy, metody i dziedziczenie. Teza: bazy danych zawsze były obiektowe, chociaż nie realizowały wszystkich pojęć obiektowości, takich jak klasy, metody i dziedziczenie. Podstawowy wyróżnik: trwałe obiekty + identyfikatory obiektów Docelowa tendencja - ortogonalna trwałość: Programista podczas programowania nie musi nic wiedzieć o bazie danych, operując na jej obiektach tak jak na obiektach/zmiennych programu. Baza danych powinna być niewidoczna (przezroczysta). Programista podczas programowania nie musi nic wiedzieć o bazie danych, operując na jej obiektach tak jak na obiektach/zmiennych programu. Baza danych powinna być niewidoczna (przezroczysta). Zmniejszenie dystansu pomiędzy fazami analizy, projektowania i implementacji Zwiększenie poziomu abstrakcji w myśleniu programistów i użytkowników Uwzględnienie informacji proceduralnej (metody) Stworzenie nowego potencjału dla ponownego użycia

47 Co zdarzyło się w systemach po przejściu na technologie obiektowe? Część informacji semantycznej, która tradycyjnie tkwiła w bibliotekach, typach, aplikacjach, modułach została umieszczona i usystematyzowana w ramach klas. Relacyjna struktura aplikacji... Typy Biblioteki procedur i funkcji Moduły aplikacyjne Słowniki, katalogi Procedury bazy danych, perspektywy, reguły Pasywne dane (relacje) Powiązane obiektyKlasy i typy... Obiektowa struktura aplikacji... Biblioteki procedur i funkcji Moduły aplikacyjne Słowniki, katalogi Procedury bazy danych, perspektywy, reguły

48 Dodatkowe zalety baz obiektowych Klasyczne funkcje SZBD:  Zarządzanie pamięcią zewnętrzną  Zarządzanie schematem  Sterowanie współbieżnością  Zarządzanie transakcjami  Odtwarzalność  Przetwarzanie zapytań  Kontrola dostępu Do tych funkcji dołożone są:  Złożone obiekty  Typy definiowane przez użytkownika  Tożsamość obiektów  Powiązania pomiędzy obiektami  Hermetyzacja, interfejsy do obiektów  Typy i/lub klasy oraz hierarchia dziedziczenia  Przełanianie/przeciążanie/późne wiązanie  Kompletność obliczeniowa (pragmatyczna)

49 Manifest obiektowych baz danych M.Atkinson, F.Bancilhon, D.DeWitt, K.Dittrich, D.Maier, S. Zdonik Cechy obowiązkowe  złożone obiekty  tożsamość obiektów  hermetyzacja  typy lub klasy  dziedziczenie  przesłanianie z dynamicznym wiązaniem  rozszerzalność  kompletność obliczeniowa  trwałość  zarządzanie pamięcią pomocniczą  współbieżność, odtwarzanie  udogodnienia dla zapytań ad hoc Cechy opcyjne wielokrotne dziedziczenie, kontrola typów, rozproszenie, transakcje projektowe, wersje Cechy otwarte paradygmat programowania, metody reprezentacji obiektów, system typów, jednolitość (kompatybilność)

50 Mimo licznych zalet obiektowe bazy danych są ciągle w fazie embrionalnej

51 Jak budujemy bazę danych? w sposób przyrostowy - dla każdego elementu osobna baza, potem próba łączenia -wada – brak globalnej wizji (redundancja, niespójność) od razu jako zintegrowany system

52 Budując bazę, bierzemy pod uwagę: jeden system (model) reprezentacji danych np. model relacyjny współbieżny dostęp do bazy przez wielu użytkowników ochrona danych niezależność (zależność) określonych danych

53 Aplikacje korzystają z bazy: poprzez model danych –zbiór zasad dotyczących struktur danych, –warunki wspomagające utrzymanie zgodności z rzeczywistością system zarządzania bazą danych –zbiór narzędzi dających dostęp do danych i ich aktualizacji – np. wyszukiwanie danych, ochrona i dostęp do danych, konta użytkowników

54 Modelowanie danych specyfikacja wymagań użytkowników określenie modelu systemowego konfiguracja sprzętu i oprogramowania projektowanie bazy ~ 80% czasu tworzenia implementacja bazy ~ 20% czasu tworzenia

55 Zaawansowane funkcje baz danych… Transakcje Replikacja bazy danych Procedury i wyzwalacze [triggery] Klucze obce i więzy integralności Podzapytania Wielowątkowość i blokowanie

56 Popularne serwery sieciowych baz danych

57

58

59 Hurtownia danych

60 Schemat gwiazdy

61 Schemat płatka śniegu

62 Integracja danych

63 Indeksacja bazy danych

64 Sposób rozwijania zapytań do bazy danych

65 Zapytania do bazy danych oraz odpowiedzi

66 Typowa interakcja „klient-serwer” w Internecie

67 Pośrednie sięganie do internetowej bazy danych

68 Model trójwarstwowy sieciowej bazy danych

69 Protokół HTTP

70 Używanie sieciowej bazy danych z wykorzystaniem apletów Javy JDBC = (Java Data Base Connectivity)

71 Dla potrzeb medycyny bardzo często wykorzystywane są multimedialne bazy danych, zawierające obok danych tekstowych i liczbowych także zapisy różnych danych multimedialnych rejestrowanych u pacjenta – w szczególności różnych obrazów medycznych.

72 Najbardziej znanym przykładem są tu bazy PACS

73 Mają one różne zastosowania

74 Przykład japońskiego systemu typu PACS

75 Przykład multimedialnej medycznej bazy danych (mammografia)

76 Przykład indeksacji (tworzenia opisu przypadku) w multimedialnej bazie danych. Opisy takie sporządza się w celu łatwego wyszukiwania danych. Ręczne sporządzanie takich opisów jest bardzo czasochłonne podczas gdy automatyzacja tej operacji jest bardzo trudna.

77 Architektura złożonej hurtowni danych

78 Wyszukiwanie obrazów w multimedialne bazie danych bez angażowania czynnika ich automatycznego rozumienia

79 Różne uproszczone schematy wyszukiwania

80 Przykładowe interfejsy użytkownika stosowane w systemach wyszukiwania obrazów

81 VISUALSEEK

82

83 VIDEOQ

84 Przykład odpowiedzi systemu wyszukiwania obrazów

85 Automatyczna anotacja obrazów na bazie procesu uczenia

86 Podział obrazu na regiony będący kluczem do procesu auto-anotacji Obraz poddawany auto-anotacji Obraz podzielony na regiony do auto-anotacji

87 Różnej jakości automatyczna anotacja przykładowych obrazów


Pobierz ppt "Bazy danych Baza danych pojęcie sięgające wieków informacja – pewien zasób ludzie od zawsze próbują gromadzić informację i wnioskować na jej podstawie."

Podobne prezentacje


Reklamy Google