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Informatica Introduzione alle basi di dati Prof. Giovanni Giuffrida e-mail: [email protected] 10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 1

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Informatica Introduzione alle basi di dati

Prof. Giovanni Giuffrida

e-mail: [email protected]

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Materiale didattico

• Atzeni,Ceri,Paraboschi,Torlone, Basi di Dati,Modelli e linguaggi di

interrogazione, terza edizione, McGraw-Hill 2002.

• Albano-Ghelli-Orsini, Basi di Dati Relazionali e a Oggetti, Zanichelli, 1997

• Ullman, Basi di Dati e Basi di Conoscenza

• Access: Manuale utente

• Slides del corso

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Sistema informativo

• Componente (sottosistema) di qualsiasi organizzazione– Azienda privata, pubblica, info private (PIM), famiglia, etc.

• Gestisce (acquisisce, elabora, conserva, produce) le informazioni di interesse (i.e., utilizzate per il perseguimentodegli scopi dell’organizzazione)– ogni organizzazione ha un sistema informativo

• possibilmente non esplicitato nella struttura stessa

– quasi sempre, il sistema informativo è di supporto ad altri sottosistemi

– il sistema informativo è di solito suddiviso in sottosistemi (in modogerarchico o decentrato), più o meno fortemente integrati

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Sistema organizzativo

• Insieme di risorse e regole per lo svolgimento coordinato delle attività al fine del perseguimento degli scopi

– il sistema informativo è parte del sistema organizzativo

– il sistema informativo esegue/gestisce processi informativi (cioè i processi che coinvolgono informazioni)

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Risorse aziendali

• le risorse di una azienda:

– persone

– denaro

– materiali

– informazioni

• Oggi viviamo nell‘era della conoscenza

• Il capitale principale delle organizzazioni è rappresentato dalla conoscenza (basata sui dati)

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Sistemi informativi e automazione

• Il concetto di “sistema informativo” è indipendenteda qualsiasi automazione

• esistono organizzazioni la cui ragion d’essere è la gestione di informazioni– Es.: servizi anagrafici, tribunali, biblioteche, etc

– Operano da secoli

– La gestione delle loro informazioni si è evoluta nel tempo • Ma ciò non altera l‘obiettivo dell‘organizzazione!

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Sistema Informatico

• Porzione automatizzata del sistema informativo:– la parte del sistema informativo che gestisce informazioni con tecnologia informatica

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Sistema azienda

Sistema organizzativo

Sistema informativo

Sistema informatico

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Sistema informativo e sistema informatico

• Anche prima di essere informatizzati, molti sistemi informativi si sono evoluti– Razionalizzazione delle procedure di accesso ai dati

– Standardizzazione dell’esecuzione delle procedure

– Organizzazione delle informazioni

– Duplicazione degli archivi

• Esempi:– Uffici anagrafe– Contabilità familiare– Ordini al ristorante– ...

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Gestione delle informazioni

• Nelle attività umane, le informazioni vengono gestite (registrate e scambiate) in forme diverse:

– idee informali

– linguaggio naturale (scritto o parlato, formale o colloquiale, in una lingua o in un’altra)

– disegni, grafici, schemi

– numeri e codici

• e su vari supporti

– memoria umana, carta, dispositivi elettronici

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Gestione delle informazioni

• Nelle attività standardizzate dei sistemi informativi complessi, sono state introdotte col tempo forme di organizzazione e codifica delle informazioni

• Ad esempio, nei servizi anagrafici si è iniziato con registrazioni discorsive e poi

– nome e cognome

– estremi anagrafici

– codice fiscale

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Informazioni e dati

• Nei sistemi informatici (e non solo), le informazioni vengonorappresentate in modo essenziale, spartano: attraverso i dati

• Dal Vocabolario della lingua italiana (1987)informazione: notizia, dato o elemento che consente di avere

conoscenza più o meno esatta di fatti, situazioni, modi di essere. dato: ciò che è immediatamente presente alla conoscenza, prima di ogni

elaborazione; (in informatica) elementi di informazione costituiti da simboli che debbono essere elaborati.

• L‘Informazione può essere vista come un‘interpretazione semantica dei dati– Dipendente dal contesto (e.g., abitudini, interlocutori, cultura,

momento storico, ecc.)

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Dati e informazioni

• I dati hanno bisogno di essere interpretati

Esempio

‘Mario’ ’275’ su un foglio di carta sono due dati.

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Dati e informazioni

• I dati hanno bisogno di essere interpretati

Esempio

‘Mario’ ’275’ su un foglio di carta sono due dati.

Se il foglio di carta viene fornito in risposta alla domanda “A chi mi devo rivolgere per il problema X; qual è il suo interno?”, allora i dati possono essere interpretati per fornire informazione e arricchire la conoscenza.

Oppure, soldi che Mario mi deve

Oppure, giorni lavorativi di Mario

Etc. Etc.

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Perché i dati?

• La rappresentazione precisa di forme più ricche di informazione e conoscenza è difficile– Ci sono stati dei tentantivi in passato di creare

“Basi di conoscenza“

– Ha funzionato solo per specifiche applicazioni molto circoscritte

• I dati costituiscono spesso una risorsastrategica– Più stabili nel tempo di altre componenti quali

processi, tecnologie, ruoli umani

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Base di dati

Insieme organizzato di dati utilizzati per il

supporto allo svolgimento delle attività di un

ente (azienda, ufficio, personale)

• Tecnologicamente parlando:

– Insieme di dati gestito da un sistema software

dedicato alla gestione di basi di dati

– Data Base Management System (DBMS)

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Sistema di gestione di basi di datiDataBase Management System — DBMS

Applicazione software in grado di gestire collezioni di dati che siano:

– Grandi: di dimensioni (molto) maggiori della memoria centrale dei sistemi di calcolo utilizzati

– Persistenti: con un periodo di vita indipendente dalle singole esecuzioni deiprogrammi che le utilizzano

– Condivise: utilizzate da applicazioni diverse anche in località geografichediverse

– Affidabili: resistenza a malfunzionamenti hardware e software, blackout, etc.

– Private: con una disciplina e un controllo degli accessi

• Come ogni prodotto informatico, un DBMS deve essere

– Efficiente: utilizzando al meglio le risorse di spazio e tempo del sistema

– Efficace: rendendo produttive le attività dei suoi utilizzatori

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Alcuni DBMS in commercio

• Business estremamente grosso e profittevole

• Alcuni sistemi– Microsoft Access

– IBM-DB2

– Oracle

– Informix

– Sybase

– Microsoft SQLServer

– Ingres

– MySql (open-source)

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Condivisione dei dati

• Ogni organizzazione (specie se grande) è divisa in settori o comunque svolge diverse attività

• A ciascun settore o attività corrisponde un (sotto)sistema informativo

• Possono esistere sovrapposizioni fra i dati di interesse dei vari settori

• Una base di dati è una risorsa integrata, condivisa frai vari settori

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Possibili problemi nella condivisione dei dati

• Ridondanza:

– informazioni ripetute

• Rischio di incoerenza:

– le versioni possono non coincidere

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Archivi e basi di dati

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Gestione

ricevimentoArchivio 2:

ricevimento

Gestione

orario lezioniArchivio 1:

orario lezioni

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Archivi e basi di dati

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Gestione

ricevimento

Gestione

orario lezioni

Base di dati

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Le basi di dati sono condivise

• Una base di dati è una risorsa integrata e condivisa tra varie applicazioni e vari utenti

• Attività diverse da parte di diversi utenti su

dati in parte condivisi:

– Meccanismi di autorizzazione

– Controllo degli accessi

– Controllo della concorrenza, accesso ai dati in

competizione

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Efficienza

• Si misura (come in tutti i sistemi informatici) in termini di– tempo di esecuzione (tempo di risposta)

– spazio di memoria (principale e secondaria)

• L’efficienza è funzione di vari fattori

– Qualità del DBMS

– Qualità delle applicazioni che usano il DBMS

– Manutenzione del DBMS

– Caratteristiche del server

– Ecc.

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Descrizioni dei dati nei DBMS

• Descrizioni e rappresentazione dei dati a livelli diversi

– permettono l’indipendenza dei dati dalla rappresentazionefisica:

• i programmi fanno riferimento alla struttura a livello più alto, e le rappresentazioni sottostanti possono essere modificate senza necessità di modifica dei programmi

– Precisiamo attraverso il concetto di • Modello dei dati

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Modello dei dati

• Insieme di costrutti e metodi utilizzati per organizzare i dati di interesse e descriverne la dinamica

• Componente fondamentale: meccanismi di strutturazione (o costruttori di tipo)

• Ogni modello dei dati prevede alcuni costruttori

• Ad esempio, il modello relazionale prevede il costruttorerelazione, che permette di definire insiemi di record omogenei

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Due possibili modelli

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• modelli logici: utilizzati nei DBMS esistenti per l’organizzazione dei dati– utilizzati dai programmi– indipendenti dalle strutture fisiche

esempi: relazionale, reticolare, gerarchico, a oggetti

• modelli concettuali: permettono di rappresentare i dati in modo indipendente da ogni sistema– cercano di descrivere i concetti del mondo reale– sono utilizzati nelle fasi preliminari di progettazione– il più noto è il modello Entity-Relationship

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Organizzazione dei dati in una base di dati

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Insegnamento Docente Aula Ora

Analisi matem. I Luigi Neri N1 8:00Basi di dati Piero Rossi N2 9:45

Chimica Nicola Mori N1 9:45Fisica I Mario Bruni N1 11:45Fisica II Mario Bruni N3 9:45

Sistemi inform. Piero Rossi N3 8:00

Orario

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Schemi e istanze

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• Lo schema della base di dati

Insegnamento Docente Aula Ora

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Schemi e istanze

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• L’istanza della base di dati

• Insieme di righe (anche dette: tuple, ennuple)

Analisi matem. I Luigi Neri N1 8:00Basi di dati Piero Rossi N2 9:45

Chimica Nicola Mori N1 9:45Fisica I Mario Bruni N1 11:45Fisica II Mario Bruni N3 9:45

Sistemi inform. Piero Rossi N3 8:00

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Schemi e istanze

• In ogni base di dati esistono:

– Aspetto intensionale: lo schema• Sostanzialmente invariante nel tempo

• Descrive la struttura

• Nell’esempio, le intestazioni delle tabelle

– Aspetto estensionale: l’istanza• I valori possono cambiare anche molto

rapidamente

• Raccoglie i dati

• Nell’esempio, il “corpo” di ciascuna tabella

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Due tipi (principali) di modelli

• Modelli logici: utilizzati nei DBMS esistenti per l’organizzazione dei dati– utilizzati dai programmi

– indipendenti dalle strutture fisiche

– esempi: relazionale, reticolare, gerarchico, a oggetti

• Modelli concettuali: permettono di rappresentare i dati in modo indipendente da ogni sistema– cercano di descrivere i concetti del mondo reale

– sono utilizzati nelle fasi preliminari di progettazione

– Il più noto è il modello Entity-Relationship

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Architettura (semplificata) di un DBMS

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BD

Schema logico

Schema interno

utente

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Architettura semplificata di un DBMS: schemi

– Schema logico: descrizione della base di dati nelmodello logico (ad esempio, la struttura della tabella)

– Schema fisico: rappresentazione dello schemalogico per mezzo di strutture memorizzazione(file)

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Indipendenza dei dati

• il livello logico è indipendente da quello fisico:

– una tabella è utilizzata nello stesso modo qualunque sia la sua realizzazione fisica (che può anche cambiare nel tempo)

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Architettura standard (ANSI/SPARC)a tre livelli per DBMS

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BD

Schema logico

Schema

esterno

Schema interno

Schema

esterno

Schema

esterno

utenteutente

utenteutente utente

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Architettura ANSI/SPARC: schemi

• Schema fisico/interno: rappresentazione dei datiper mezzo di strutture fisiche di memorizzazione

• Schema logico: descrizione dell’intera base di datinel modello logico “principale” del DBMS

• Schema esterno: descrizione di parte della base di dati del modello logico (“viste” parziali, derivate, anche in modelli diversi)

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Una vista

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Corso AulaDocente

RossiBasi di dati DS3

BruniReti N3

NeriSistemi N3

BruniControlli G

Corsi

Nome PianoEdificio

OMIDS1 Terra

PincherleG Primo

OMIN3 Terra

Aule

CorsiSedi Corso Aula

Reti N3

Sistemi N3

Controlli G

PianoEdificio

OMI Terra

Pincherle Primo

OMI Terra

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Indipendenza dei dati

• Conseguenza della articolazione in livelli

• L’accesso avviene solo tramite il livello esterno(che può coincidere con il livello logico)

• Due forme:

– Indipendenza fisica

– Indipendenza logica

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Indipendenza fisica

• Il livello logico e quello esterno sonoindipendenti da quello fisico

– una relazione è utilizzata nello stesso modoqualunque sia la sua realizzazione fisica

– la realizzazione fisica può cambiare senza chedebbano essere modificati i programmi

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Indipendenza logica

• Il livello esterno è indipendente da quellologico

• Aggiunte o modifiche alle viste non richiedonomodifiche al livello logico

• Modifiche allo schema logico che lascinoinalterato lo schema esterno sono trasparenti

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 241

Tabelle e relazioni nel modello relazionale

• Una tabella rappresenta una relazione se

– i valori di ogni colonna sono fra loro omogenei

– le righe sono diverse fra loro

– le intestazioni delle colonne sono diverse tra loro

• In una tabella che rappresenta una relazione

– l’ordinamento tra le righe è irrilevante

– l’ordinamento tra le colonne è irrilevante

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 242

Il modello relazionale è basato su valori

• i riferimenti fra dati in relazioni diverse sono rappresentati per mezzo di valori dei domini che compaiono nelle ennuple

• Il modello risulta molto intuitivo

• Semplice da comprendere

• Complicato da implementare

– complessità nascosta agli utenti

– Se ne occupa il sistema stesso

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 243

Matricola Cognome Nome Data di nascita

6554 Rossi Mario 05/12/1978

8765 Neri Paolo 03/11/1976

3456 Rossi Maria 01/02/1978

9283 Verdi Luisa 12/11/1979

studenti

Codice Titolo Docente

01 Analisi Mario

02 Chimica Bruni

04 Chimica Verdi

corsi

Studente Voto Corso

3456 30 04

3456 24 02

9283 28 01

esami

6554 26 01

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 244

Matricola Cognome Nome Data di nascita

6554 Rossi Mario 05/12/1978

8765 Neri Paolo 03/11/1976

3456 Rossi Maria 01/02/1978

9283 Verdi Luisa 12/11/1979

studenti

Codice Titolo Docente

01 Analisi Mario

02 Chimica Bruni

04 Chimica Verdi

corsi

Studente Voto Corso

30

24

28

esami

26

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 245

Vantaggi del modello basato su valori

• indipendenza dalle strutture fisiche che possono cambiare dinamicamente

• si rappresenta solo ciò che è rilevante dal punto di vista dell’applicazione

• i dati sono portabili piu' facilmente da un sistema ad un altro

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 246

Strutture nidificateDa Filippo

Via Roma 2, Roma

Ricevuta Fiscale

1235 del 12/10/2000

3 Coperti 3,00

2 Bistecche 18,00

3 Primi 12,00

2 Antipasti 6,20

Totale 39,20

Da Filippo

Via Roma 2, Roma

Ricevuta Fiscale

1240 del 13/10/2000

2 Coperti 2,00

2 Orate 20,00

2 Primi 8,00

2 Antipasti 7,00

2 Caffè 2,00

Totale 39,00

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 247

Relazioni che rappresentano strutture nidificate

1235

3 Coperti 3,00

2 Bistecche 18,00

3 Primi 12,00

2 Antipasti 6,20

39,2012/10/2000

Numero TotaleData

1240 39,0013/10/2000

Ricevute

Dettaglio Qtà Coperti 3,00

1235

Numero

1240

1235

1235

1235

2 Coperti 2,00

… … … …

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 248

Strutture nidifcate, riflessione

• Abbiamo rappresentato veramente tutti gli aspetti delle ricevute?

• Dipende da che cosa ci interessa!

– l'ordine delle righe e' rilevante?

– possono esistere linee ripetute in una ricevuta?

• Sono possibili rappresentazioni diverse

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 249

Rappresentazione alternativa per strutture nidificate

1235

3 Coperti 3,00

2 Bistecche 18,00

3 Primi 12,00

2 Antipasti 6,20

39,2012/10/2000

Numero TotaleData

1240 39,0013/10/2000

Ricevute

Dettaglio Qtà Descrizione Importo

1235

Numero

1240

1235

1235

1235

2 Coperti 2,00

… … … …

1

4

3

2

Riga

1

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 250

Informazione incompleta

• ll modello relazionale impone ai dati una struttura rigida:

– le informazioni sono rappresentate per mezzo di ennuple

– solo alcuni formati di ennuple sono ammessi: quelli che corrispondono agli schemi di relazione

• I dati disponibili possono non corrispondere al formato previsto

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 251

Informazione incompleta: motivazioni

Franklin RooseveltDelano

Nome CognomeSecondoNome

Winston Churchill

Charles De Gaulle

Josip Stalin

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 252

Informazione incompleta: soluzioni?

• non conviene (anche se spesso si fa) usare valori del dominio (0, stringa nulla, “99”, ...):

– potrebbero non esistere valori “non utilizzati”

– valori “non utilizzati” potrebbero diventare significativi

– in fase di utilizzo sarebbe necessario ogni volta tener conto del “significato” di questi valori

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 253

Informazione incompleta nel modello relazionale

• Si adotta una tecnica rudimentale ma efficace:

– valore nullo: denota l’assenza di un valore del dominio (e non è un valore del dominio)

• Si possono (e debbono) imporre restrizioni sulla

presenza di valori nulli

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 254

Matricola Cognome Nome Data di nascita

6554 Rossi Mario 05/12/1978

NULL Rossi Maria 01/02/1978

9283 Verdi Luisa 12/11/1979

studenti

Codice Titolo Docente

01 Analisi Mario

02 NULL NULL

04 Chimica Verdi

corsi

Studente Voto Corso

NULL 30 NULL

NULL 24 02

9283 28 01

esami

Troppi valori nulli

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 255

Tipi di valore nullo

• (almeno) tre casi differenti di tipo NULL

– valore sconosciuto

– valore inesistente

– valore senza informazione

• I DBMS non distinguono i tipi di valore nullo

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 256

Vincoli di integrità

– Esistono istanze di basi di dati che, pur sintatticamente corrette, non rappresentano informazioni possibili per l’applicazione di interesse

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 257

Una base di dati "scorretta"

Studente Voto Lode Corso

32 01276545

276545 30 e lode 02

787643 27 e lode 03

739430 24 04

Esami

Matricola

276545

787643

787643

Cognome

Rossi

Neri

Bianchi

Nome

Mario

Piero

Luca

Studenti

787643

787643

32

27 e lode

739430

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 258

Vincolo di integrità

– Proprietà che deve essere soddisfatta dalle istanze che rappresentano informazioni corrette per l’applicazione

– Un vincolo è una funzione booleana (un predicato):associa ad ogni istanza il valore vero o falso

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 259

– descrizione più accurata della realtà

– contributo alla “qualità dei dati”

– usati dai DBMS nella esecuzione delle interrogazioni

– non tutte le proprietà di interesse sono rappresentabili per mezzo di vincoli formulabili in modo esplicito

Vincoli di integrità, perché?

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 260

Tipi di vincoli

– vincoli intrarelazionali

• vincoli su valori (o di dominio)

• vincoli di ennupla

– vincoli interrelazionali

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 261

Studente Voto Lode Corso

32 01276545

276545 30 e lode 02

787643 27 e lode 03

739430 24 04

Esami

Matricola

276545

787643

787643

Cognome

Rossi

Neri

Bianchi

Nome

Mario

Piero

Luca

Studenti

787643

787643

32

27 e lode

739430

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 262

Vincoli di ennupla

– Esprimono condizioni sui valori di ciascuna ennupla, indipendentemente dalle altre ennuple

– Caso particolare:

• Vincoli di dominio: coinvolgono un solo attributo

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 263

Sintassi ed esempi

• Una possibile sintassi:

– espressione booleana di atomi che confrontano valori di attributo o espressioni aritmetiche su di essi

(Voto 18) AND (Voto 30)

(Voto = 30) OR NOT (Lode = "e lode")

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 264

Vincoli di ennupla, esempio

Impiegato

Rossi

Neri

Bruni

Stipendi Lordo

55.000

45.000

47.000

Netto

42.500

35.000

36.000

Ritenute

12.500

10.000

11.000

Lordo = (Ritenute + Netto)

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 265

Chiave: Identificazione delle ennuple

– non ci sono due ennuple con lo stesso valore sull’attributo Matricola

– non ci sono due ennuple uguali su tutti e tre gli attributi Cognome, Nome e Data di Nascita

– insieme di attributi che identificano le ennuple di una relazione

Matricola

27655

78763

65432

Nome

Mario

Piero

Mario87654

67653

Mario

Cognome

Rossi

Neri

Neri

Rossi

Rossi Piero

Corso

Ing Inf

Ing Mecc

Ing Inf

Ing Inf

Ing Mecc

Nascita

5/12/78

10/7/79

3/11/76

3/11/76

5/12/78

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 266

Una chiave

• Matricola è una chiave:

– contiene un solo attributo e quindi è minimale

Matricola

27655

78763

65432

Nome

Mario

Piero

Mario87654

67653

Mario

Cognome

Rossi

Neri

Neri

Rossi

Rossi Piero

Corso

Ing Inf

Ing Mecc

Ing Inf

Ing Inf

Ing Mecc

Nascita

5/12/78

10/7/79

3/11/76

3/11/76

5/12/78

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4/10/2001Atzeni-Ceri-Paraboschi-Torlone, Basi di

dati, Capitolo 267

• Cognome, Nome, Nascita è un’altra chiave:

– è superchiave

– minimale

Matricola

27655

78763

65432

Nome

Piero

Mario87654

67653

Cognome

Neri

Neri

Mario

Mario

Rossi

Rossi

Rossi Piero

Corso

Ing Inf

Ing Mecc

Ing Inf

Ing Inf

Ing Mecc

Nascita

5/12/78

10/7/79

3/11/76

3/11/76

5/12/78

Mario

Mario

Rossi

Rossi

Rossi

5/12/78

5/12/78

Rossi

Mario 3/11/76

3/11/76Mario

Un'altra chiave

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Linguaggi per basi di dati

• Un altro contributo all’efficacia: disponibilità di vari linguaggie interfacce diverse– linguaggi testuali interattivi (SQL)

– comandi (come quelli del linguaggio interattivo) immersi in unlinguaggio ospite (Pascal, C, Cobol, etc.)

– comandi (come quelli del linguaggio interattivo) immersi in unlinguaggio ad hoc, con anche altre funzionalità (p.es. per grafici o stampe strutturate), anche con l’ausilio di strumenti di sviluppo (p. es. per la gestione di maschere)

– con interfacce amichevoli (senza linguaggio testuale)

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 68

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SQL, un linguaggio interattivo

SELECT Corso, Aula, PianoFROM Aule, CorsiWHERE Nome = AulaAND Piano="Terra"

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 69

Corso Aula

Reti N3

Sistemi N3

Piano

Terra

Terra

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Interazione non testuale (in Access)

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 70

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Una distinzione terminologica (separazione fra dati e programmi)

• Data manipulation language (DML)

– Per l’interrogazione e l’aggiornamento di (istanze di) basi di dati

• Data definition language (DDL)

– Per la definizione di schemi (logici, esterni, fisici) e altre operazioni generali

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 71

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Un'operazione DDL (sullo schema)

CREATE TABLE orario (

insegnamento CHAR(20) ,

docente CHAR(20) ,

aula CHAR(4) ,

ora time

)

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 72

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Personaggi e interpreti

• Progettisti e realizzatori di DBMS

• Progettisti della base di dati e amministratori dellabase di dati (DBA)

• Progettisti e programmatori di applicazioni

• Utenti

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 73

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Database administrator (DBA)

• Persona o gruppo di persone responsabile del controllo centralizzato e della gestione del sistema, delle prestazioni, dell’affidabilità, delle autorizzazioni

• Le funzioni del DBA includono quelle di progettazione, anche se in progetti complessi ci possono essere distinzioni

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 74

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Transazioni

• Programmi che realizzano attività frequenti e predefinite, conpoche eccezioni, previste a priori

• Esempi: – versamento presso uno sportello bancario

– emissione di certificato anagrafico

– dichiarazione presso l’ufficio di stato civile

– prenotazione aerea

• Le transazioni sono di solito realizzate con programmi in linguaggio ospite (tradizionale o ad hoc)

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 75

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Transazioni

• Altra definizione importante di transazione:– Sequenza indivisibile di operazioni

• Atomicità: O vengono eseguite tutte le operazioni o nessuna

• I DBMS sono in grado di garantire l‘atomicità delle transazioni

• Costrutti per marcare l‘inizio e la fine della transazione

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 76

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Vantaggi e svantaggi dei DBMS

Pro

• dati come risorsa comune, base di dati come modello della realtà

• gestione centralizzata con possibilità di standardizzazione ed “economia discala”

• disponibilità di servizi integrati

• riduzione di ridondanze e inconsistenze

• indipendenza dei dati (favorisce lo sviluppo e la manutenzione delleapplicazioni)

Contro

• costo dei prodotti e della transizione verso di essi

• non scorporabilità delle funzionalità (con riduzione di efficienza)

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 77

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Esercitazioni

• Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere:– l'indipendenza dei dati permette di scrivere programmi senza

conoscere le strutture fisiche dei dati

– l'indipendenza dei dati permette di modificare le strutture fisiche dei dati senza dover modificare i programmi che accedono alla base di dati

– l'indipendenza dei dati permette di scrivere programmi conoscendo solo lo schema concettuale della BD

– l'indipendenza dei dati permette di formulare interrogazioni senza conoscere le strutture fisiche

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 78

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Esercitazioni

• Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere:– il fatto che le basi di dati siano condivise favorisce l'efficienza dei

programmi che le utilizzano

– il fatto che le basi di dati siano condivise permette di ridurre ridondanze e inconsistenze

– il fatto che le basi di dati siano persistenti ne garantisce l'affidabilità

– il fatto che le basi di dati siano persistenti favorisce l'efficienza dei programmi

– il fatto che le basi di dati siano condivise rende necessaria la gestione della privatezza e delle autorizzazioni

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 79

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Esercitazioni

• Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere:– la distinzione fra DDL e DML corrisponde alla distinzione fra schema e

istanza

– le istruzioni DML permettono di interrogare la base di dati ma non di modificarla

– le istruzioni DDL permettono di specificare la struttura della base di dati ma non di modificarla

– non esistono linguaggi che includono sia istruzioni DDL sia istruzioni DML

– SQL include istruzioni DML e DDL

– le istruzioni DML permettono di interrogare la base di dati e di modificarla

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 80

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Esercitazioni

• Indicare quali delle seguenti affermazioni sono vere:– gli utenti casuali utilizzano transazioni predefinite

– i terminalisti utilizzano transazioni predefinite

– gli utenti casuali progettano la base di dati

– i progettisti del DBMS realizzano le transazioni che saranno utilizzate dai terminalisti

– i progettisti della base di dati realizzano il DBMS

– i progettisti delle applicazioni utilizzano la base di dati come progettata dal progettista del DBMS

– i progettisti delle applicazioni utilizzano la BD come progettata dal progettista della BD

10 March 2014 Basi di Dati - Introd. - Prof. G. Giuffrida 81