PROJEKTOWANIE KONCEPTUALNE BAZY DANYCH

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Indeksy w bazie danych Oracle
Advertisements

Modelowanie logiczne (dla relacyjnych SZBD)
Projektowanie bazy danych
S – student, P – przedmiot, W – wykładowca
Relacyjny model danych
Wprowadzenie do systemów baz danych
Wykład (12 godz): Jan Aleksander Wierzbicki Ćwiczenia ( godz):
Zrównoleglanie programu sekwencyjnego
Komponenty bazy danych Baza danych Jest to uporządkowany zbiór powiązanych ze sobą danych charakterystycznych dla pewnej klasy obiektów lub zdarzeń,
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
MS Access 2000 Normalizacja Paweł Górczyński 2005.
Projektowanie Aplikacji Komputerowych
Koncepcja Geoprzestrzennego Systemu Informacji o Terenie Górniczym
Normalizacja : Głównym celem projektowania bazy przeznaczonej dla systemu relacyjnego jest właściwa reprezentacja danych, związków i więzów. W identyfikowaniu.
POWTÓRZENIE Metodologia : Pojęcia:
Wykład 7 Wojciech Pieprzyca
Rozproszone bazy danych
Projektowanie relacyjnych baz danych
Modele baz danych - spojrzenie na poziom fizyczny
Analiza, projekt i częściowa implementacja systemu obsługi kina
Projektowanie struktury logicznej (schematu) relacyjnych baz danych
Zadania Bazy danych.
Teoria relacyjnych baz danych
Bazy Danych II prowadzący: mgr inż. Leszek Siwik
PROJEKTOWANIE TABEL W PROGRAMIE: ACCESS
REJESTR DZIAŁAŃ RATOWNICZYCH
DIAGRAMY ER 2 (ENTITY-RELATIONSHIP DIAGRAMS 2) Ćwiczenia 2.
Bazy danych.
Temat 19: Organizacja informacji w bazie danych – część 2.
Systemy baz danych Wykład 1
Temat 19: Organizacja informacji w bazie danych – część 1.
Budowanie tabel i relacji
BAZA DANYCH AMATORSKIEJ DRUŻYNY PIŁKI HALOWEJ
Bazy danych.
Informatyka Relacyjne bazy danych.
Kwerendy.
Wybrane zagadnienia relacyjnych baz danych
Podsumowanie metodologii OMT
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
Operacje edycyjne w bazie danych - kwerendy funkcjonalne Marzena Nowakowska Katedra Informatyki Stosowanej, WZiMK, PŚk.
Komendy SQL do pracy z tabelami i bazami
Bazy danych - podstawowe pojęcia
Bazy danych Microsoft access 2007.
eWUŚ - problemy zgłaszane przez świadczeniobiorców
Projektowanie relacyjnych baz danych – postacie normalne
Podstawy Techniki Cyfrowej
Łódź 2008 Banki danych WYKŁAD 2 dr Łukasz Murowaniecki T-109.
Temat 3: Integralność danych. Integralność danych, określana również mianem spójności danych, jest to funkcja SZBD, która gwarantuje, że dane nie zostaną.
Model obiektowy bazy danych
Slajd 1© J.Rumiński Jacek Rumiński  Bazy danych Kontakt: Katedra Inżynierii Biomedycznej, pk. 106, tel.: , fax: ,
Informatyka – szkoła gimnazjalna – Scholaris - © DC Edukacja Projektowanie baz danych w programie Access Informatyka.
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
Projektowanie relacyjnych baz danych – diagramy związków encji
Portal edukacyjny A.Ś. Zarz ą dzanie informacj ą w ś rodowisku Windows.
Komendy SQL do pracy z danymi
Projektowanie bazy danych z użyciem diagramów UML Obiektowe projektowanie relacyjnej bazy danych Paweł Jarecki.
Projektowanie bazy danych biblioteki szkolnej
Projektowanie postaci formularza:
BAZY DANYCH MS Access.
Modelowanie model związków encji
Bazy Danych Wprowadzenie
Prezentacja programu PowerPoint
Temat: Tworzenie bazy danych
Usługa CBB (Centralna Baza Beneficjentów)
Nieprawidłowo zaprojektowana tabela
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
Czym są i jak służą społeczeństwu?
Modele baz danych - spojrzenie na poziom fizyczny
Zapis prezentacji:

PROJEKTOWANIE KONCEPTUALNE BAZY DANYCH

Definicja Projektowanie konceptualne to konstruowanie schematu danych niezależnego od modelu danych, docelowego systemu zarządzania bazą danych, programów użytkowych czy języka programowania.

Twoim zadaniem jest stworzenie bazy danych lekarzy na potrzeby organizacji służby zdrowia. Taka baza powinna przechowywać dane lekarzy oraz określenie ich specjalizacji, a także informacje dotyczące pacjentów.

Wady tak przygotowanej bazy danych?? Nazwa specjalizacji Numer lekarza Nazwisko lekarza Imię lekarza Tytuł lekarza Nr pacjenta Nazwisko pacjenta Imię pacjenta Wiek pacjenta Ubezpieczenie Internista 229 Lubicz Jan Lek. med. 158 Zawada Janusz 50 NFZ 159 Ziober Jakub 41 Brak Gastrolog 568 Nowak Anna Dr 264 Kowal Zdzisław 59 Proktolog 498 Burski 489 Brodecki Marek 25 Pediatra 752 Jarosz Marcin 248 Kmieć Joanna 12 Neurolog 367 Sum Henryk Prof.. 236 Mostowiak Hanna 31 gastrolog dr jakbu

ANOMALIE - to sytuacje, w których może dojść do utracenia danych lub stanu, w którym przechowywana przez bazę danych informacja będzie sprzeczna z rzeczywistością. Anomalie wstawiania Anomalie usuwania Anomalie modyfikacji (aktualizacji) Aby uniknąć w bazie takich sytuacji, tabele bezy danych są normalizowane.

Anomalie usuwania danych - przykład Nazwa specjalizacji Numer lekarza Nazwisko lekarza Tytuł lekarza Nr pacjenta Nazwisko pacjenta Imię pacjenta Wiek pacjenta Ubezpieczenie Internista 229 Lubicz Jan Lek. med. 158 Zawada Janusz 50 NFZ 159 Ziober Jakub 41 Brak Gastrolog 568 Nowak Anna Dr 264 Kowal Zdzisław 59 Proktolog 498 Burski 489 Brodecki Marek 25 Pediatra 752 Jarosz Marcin 248 Kmieć Joanna 12 Neurolog 367 Sum Henryk Prof.. 236 Mostowiak Hanna 31 Co się stanie z danymi lekarza Jakuba Burskiego jeżeli usuniemy pacjenta Marka Brodeckiego, nr 489?

Anomalie modyfikacji danych Nazwa specjalizacji Numer lekarza Nazwisko lekarza Tytuł lekarza Nr pacjenta Nazwisko pacjenta Imię pacjenta Wiek pacjenta Ubezpieczenie Internista 229 Lubicz Jan Lek. med. 158 Zawada Janusz 50 NFZ 159 Ziober Jakub 41 Brak Gastrolog 568 Nowak Anna Dr 264 Kowal Zdzisław 59 Proktolog 498 Burski 489 Brodecki Marek 25 Pediatra 752 Jarosz Marcin 248 Kmieć Joanna 12 Neurolog 367 Sum Henryk Prof.. 236 Mostowiak Hanna 31 Co musimy zrobić gdyby w szpitalu na stanowisku internisty zmieniłby się lekarz?

Anomalie wstawiania danych Nazwa specjalizacji Numer lekarza Nazwisko lekarza Tytuł lekarza Nr pacjenta Nazwisko pacjenta Imię pacjenta Wiek pacjenta Ubezpieczenie Internista 229 Lubicz Jan Lek. med. 158 Zawada Janusz 50 NFZ 159 Ziober Jakub 41 Brak Gastrolog 568 Nowak Anna Dr 264 Kowal Zdzisław 59 Proktolog 498 Burski 489 Brodecki Marek 25 Pediatra 752 Jarosz Marcin 248 Kmieć Joanna 12 Neurolog 367 Sum Henryk Prof.. 236 Mostowiak Hanna 31 Co by się stało gdybyśmy do szpitala przyjęli nowego pacjenta? Musielibyśmy nie tylko wpisać imię, nazwisko, wiek i dane lekarzy do których dany pacjent jest przypisany ale też za każdym razem powtarzać dane osobowe tego pacjenta

Podany przykład prezentuje tylko niewielki fragment bazy danych, która mogłaby w tej postaci funkcjonować w szpitalu. Jednak realnie, po umieszczeniu kilku tysięcy pacjentów, wykonywanie powyższych operacji (wstawiania, usuwania i modyfikacji) mogłoby okazać się niezwykle czasochłonne, kłopotliwe czy wręcz niewykonalne dla jednej osoby.

CO ZROBIĆ ŻEBY WE WŁAŚCIWY SPOSÓB ZAPROJEKTOWAĆ BAZĘ DANYCH?

Etapy projektowania modelu bazy danych Określenie występujących zbiorów encji Określenie atrybutów przypisanych do poszczególnych encji Znormalizowanie bazy danych Ustalenie kluczy podstawowych i obcych Określenie typów występujących związków Zweryfikowanie utworzonego modelu

Twoim zadaniem jest stworzenie bazy danych lekarzy na potrzeby organizacji służby zdrowia. Taka baza powinna przechowywać dane lekarzy oraz określenie ich specjalizacji, a także informacje dotyczące pacjentów. Określ występujące zbiory encji (etap 1 i 2) i przypisz atrybuty do encji

Nazwa specjalizacji (????) ENCJE LEKARZE PACJENCI ATRYBUTY ENCJI LEKARZE PACJENCI Nr lekarza Nr pacjenta Nazwisko lekarza Nazwisko pacjenta Imię lekarza Imię pacjenta Tytuł lekarza Wiek pacjenta Nazwa specjalizacji (????) Ubezpieczenie

Etapy projektowania modelu bazy danych – ETAP 1 i 2 Przykładowa baza danych lekarzy stworzona na potrzeby organizacji służby zdrowia. Nazwa specjalizacji Numer lekarza Nazwisko lekarza Imię lekarza Tytuł lekarza Nr pacjenta Nazwisko pacjenta Imię pacjenta Wiek pacjenta Ubezpieczenie Internista 229 Lubicz Jan Lek. med. 158 Zawada Janusz 50 NFZ 159 Ziober Jakub 41 Brak Gastrolog 568 Nowak Anna Dr 264 Kowal Zdzisław 59 Proktolog 498 Burski 489 Brodecki Marek 25 Pediatra 752 Jarosz Marcin 248 Kmieć Joanna 12 Neurolog 367 Sum Henryk Prof.. 236 Mostowiak Hanna 31

ZADANIA NORMALIZACJI: Ograniczenie anomalii Zmniejszenie redundacji (nadmiarowości) baz danych (czyli występowania powtarzających się danych). Zabieg ten sprowadza się do podziału (przekształcenia) dużych, nietrafnie sformalizowanych tabel na mniejsze, dobrze zaprojektowane i uformowane tabele

Etapy projektowania modelu bazy danych – ETAP 1 i 2 Przykładowa baza danych lekarzy stworzona na potrzeby organizacji służby zdrowia. Nazwa specjalizacji Numer lekarza Nazwisko lekarza Imię lekarza Tytuł lekarza Nr pacjenta Nazwisko pacjenta Imię pacjenta Wiek pacjenta Ubezpieczenie Internista 229 Lubicz Jan Lek. med. 158 Zawada Janusz 50 NFZ 159 Ziober Jakub 41 Brak Gastrolog 568 Nowak Anna Dr 264 Kowal Zdzisław 59 Proktolog 498 Burski 489 Brodecki Marek 25 Pediatra 752 Jarosz Marcin 248 Kmieć Joanna 12 Neurolog 367 Sum Henryk Prof.. 236 Mostowiak Hanna 31

Korzyści płynące z normalizacji tabel: zlikwidowanie problemu powtarzania danych optymalizacja bazy danych optymalizacja efektywności obsługi bazy danych minimalizacja zagrożeń błędami przy wprowadzaniu danych