Gianluca Della Vedova. Basi di Dati. Dati - Informazioni. Obiettivi. Dati. Basi di dati. Schemi. Schemi - Istanze. Basi di Dati Ufficio U7-244

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1 28 febbraio 2012 Ufficio U Revisione 6ac2fc1del 28 febbraio 2012 Obiettivi Dati - Informazioni Concetti fondamentali di basi di dati Basi di dati relazionali Progettazione concettuale Progettazione logica SQL Dati: elementi di informazione che devono essere elaborati Dati strutturati: elementi aggregati in maniera ordinata Informazione: elemento che consente di avere conoscenza di fatti. Dati Basi di dati Memorizzare dati in file: problemi dimensione condivisione persistenza, affidabilità privatezza, efficienza, efficacia Basi di dati (database): dati organizzati secondo un modello predeterminato DBMS (Data Base Management System), strumenti che gestiscono le basi di dati. Schemi - Istanze Schemi Istanze: dati memorizzati nel database Schemi: caratteristiche dell istanza che usualmente non cambiano nel tempo. Matricola Cognome = Schema Rossi Verdi = Istanza schema logico: si utilizza il modello logico per descrivere l intero DB. schema interno: si specificano le strutture dati schema esterno: riguarda la specifica di porzioni del DB. Indipendenza fisica

2 Progettazione concettuale Raccolta informazioni Obiettivi: costruzione di uno schema di DB Partenza: specifiche informali, elenco delle richieste. Problemi: ottenere un giusto livello di astrazione ed essere aderente alle specifiche di partenza. Indagine conoscitiva Passaggio da descrizione informale a descrizione precisa e non ambigua Esplicitazione degli utilizzi massimi e medi previsti. Schema concettuale Esempio 1: DB Universitario Desiderata: Correttezza Completezza Chiarezza Minimalità Obiettivo: disegnare un DB che permetta di gestire tutte le informazioni rilevanti per un università. In particolare anagrafica studenti, docenti e personale non docente, gestione esami e crediti, gestione stipendi. Esempio 2: e-commerce Esempio 3: trasporti locali Obiettivo: disegnare un DB che permetta di gestire tutte le informazioni rilevanti per un azienda che riceve le ordinazioni esclusivamente via Internet. Ad esempio Obiettivo: disegnare un DB che permetta di gestire tutte le informazioni rilevanti per un azienda che gestisce un sistema di trasporti terrestri da/per aereoporti. Ad esempio dovranno essere memorizzati i mezzi a disposizione, gli autisti e tutti i viaggi effettuati. Richieste Primi passi Necessità degli utenti Cercare di adattarsi alla situazione preesistente Principio della minima sorpresa Scegliere il livello di astrazione Scegliere uno standard Semplificare il più possibile ma non troppo Porre le basi per una documentazione chiara e duratura.

3 Principi della progettazione Principi della progettazione Semplicità: il disegno deve essere semplice, sia l implementazione che l interfaccia. Correttezza: il disegno deve esser corretto in tutti i suoi aspetti. Non sono ammessi errori. Completezza: il disegno deve coprire tutti i casi ragionevolmente attesi. La semplicità non può influenzare troppo la completezza. Consistenza: il disegno deve essere consistente. Il disegno può essere leggermente più complesso o meno completo al fine di evitare incosistenze. La consistenza è importante come la correttezza. [Richard Gabriel] Principi della progettazione Tecniche di progettazione Se un concetto ha proprietà significative o descrive oggetti con esistenza autonoma, allora deve essere chiaramente distinto Se possibile descrivere un concetto semplice come attributo di un altro concetto Se un concetto lega due concetti distinti, si crea una associazione. Top-down = dal generale al particolare Bottom-up = dal particolare al generale Top-down Top-down Notare che un concetto (complesso) è formato da più concetti (più semplici) legati fra loro. Notare che un concetto (complesso) è formato da più concetti (più semplici) distinti. Notare che un associazione è formata da più associazioni. Notare che un associazione è meglio descritta da un concetto autonomo. Individuare nuove caratteristiche dei concetti o delle associazioni. Bottom-up Bottom-up Notare che alcuni oggetti condividono un concetto. Notare che esiste un associazione fra alcune classi di oggetti. Notare che alcune classi di oggetti distinti condividono delle caratteristiche comuni, ma continuano ad averne altre non condivise. Notare che alcune caratteristiche possono essere raggruppate in un concetto oppure in un associazione.

4 Confronto Metodologia Top-down: si può iniziare anche se non si conoscono tutti i dettagli, ma è necessaria una visione d insieme. Bottom-up: può essere fatto anche da più persone. Analisi dei requisiti Individuare i concetti più importanti. Decomporre i concetti sulla base delle specifiche raccolte. Aggiungere nuovi concetti. Assicurarsi che le modifiche siano consistenti con lo schema. Verificare la qualità del disegno ottenuto. Modello logico Progettazione Gerarchico: esiste una gerarchia fra i vari concetti da rappresentare. Relazionale Orientato agli oggetti: ogni singolo fatto da rappresentare è un oggetto, che gode di proprietà specifiche e sui cui possono agire alcune azioni. Progettazione concettuale: modello formale del problema, indipendente dalla soluzione computazionale Progettazione logica: soluzione computazionale indipendente dal modello fisico dei dati. Progettazione fisica: schema fisico dei dati. Entità-Relazione Entità È modello concettuale dei dati Permette il progetto logico Entità = oggetti Relazioni = associazioni fra oggetti Classi di oggetti Occorrenza di una entità = singolo oggetto Entità Relazioni Relazioni Associazioni concettuali fra classi di oggetti Occorrenza di una relazione = tupla contenente un oggetto per ogni entità coinvolta Studente Esame Corso Relazione

5 Attributi Attibuti composti Componenti elementari di un entità. Corso Componenti non elementari di un entità. Attributo Composto Corso Generalizzazioni Generalizzazioni totale se ogni occorrenza dell entità generale è occorrenza di una delle entità particolari. esclusiva se ogni occorrenza dell entità generale è occorrenza di al più una delle entità particolari. Particolare 1 Particolare 1 Generale Esercizio 1: versione 1 Esercizio 1: versione 2 sostiene Corso Corso tiene Studente Studente Sostiene Persona Docente registra Esame Docente tiene Bisogna distinguere il concetto di corso da quello di esame. Si nota che docente e studente sono generalizzate da persone. Iniziamo a mettere gli attributi. Ogni corso viene ripetuto negli anni, ma con delle modifiche. Esercizio 1: versione 3 Esercizio 1: versione 4 Nome Cognome Data di nascita Persona Codice Orario ricevimento Ufficio Matricola Studente Docente frequenta Sostiene Iscritto registra tiene Corso Occerrenza del corso Esame Data Voto Durata Nome Crediti Nome Anno Aula si riferisce a Orario Corso di studio Introduciamo il concetto di Dipartimento e Facoltà, oltre a quello di prova finale per l ottenimento del titolo. Nome Cognome Data di nascita Dipartimento Nome Matricola frequenta Sostiene Studente Persona Iscritto Codice Docente registra Orario ricevimento Relatore Ufficio relatore afferisce afferisce Tesi locata in Facolta Titolo Stage Nome organizza correlatore Corso Nome si riferisce a tiene Crediti Anno Occerrenza del corso Aula Orario Esame Data Voto Nome Durata si riferisce a Corso di studio Titolo si riferisce a Titolo Data Voto Responsabile ha portato a ha portato a porta a

6 Chiave Chiave con più attibuti Chiave Corso Chiave 1 Corso Non chiave Chiave 2 Chiave esterna Cardinalità delle relazioni Chiave che coinvolge un altra entità, collegata tramite una relazione. Nome Corso crediti Anno Una relazione può coinvolgere un numero prestabilito di occorrenze di una entità. Un docente afferisce ad un dipartimento e insegna almeno un corso. Un dipartimento è formato da almeno 15 docenti. Occ. corso Aula Orario Cardinalità delle relazioni Cardinalità delle relazioni Docente (1,1) (15,N) Afferisce Dipartimento Relazione uno ad uno (1, 1) (1, 1) Relazione uno a molti (1, 1) (1, N) Relazione molti a molti (0, N) (0, N) Esercizio 2: versione 1 Commenti Cliente Libro Fattura Vendita Potrebbe essere interessante effettuare delle interrogazioni che riguardino l autore (o gli autori) dei libri. Devono essere tenuti in considerazione anche gli acquisti vendita

7 Esercizio 2: versione 2 Commenti Cliente Autore acquisto Persone Fattura Vendita Libro vendita Determinare gli attributi. Scegliere i nomi delle relazioni. Fornitore Fattura Acquisto Esercizio 2: versione 3 Esercizio 3: versione 1 Cliente Persone Autore ha scritto Casa editrice Q.ta ISBN Libro Costo unit. acquisto Automezzi Viaggiatori Codice Nome Fattura Vendita vendita Cognome Num. Fattura venduto a (1,1) Data Consegna Dati Data acquistato da (1,1) Coidce Fornitore Num. Fattura Q.ta Costo unit. Fattura Acquisto percorre Percorsi viaggia Commenti Esercizio 3: versione 2 Modello Autista Un viaggio inizia o termina in un aereoporto, ed è formato da una sequenza di luoghi di raccolta (o rilascio). Automezzi autorizzato Viaggiatori Autisti diversi hanno abilitazioni diverse percorre Tappe viaggia adiacente Commenti Relazione Mancano gli attributi. Associazione fra oggetti Relazione matematica Siano A, B due insiemi, una relazione binaria è R A B. A, B: domini della relazione.

8 Esempio di relazione Tabelle A={, Verdi, Rossi} B={8 Settembre,, 10 Settembre} R={(, 8 Settembre), (, ), (, 10 Settembre), (Verdi, ), (Rossi, 8 Settembre)} Tabelle: dati organizzati su righe e colonne. 8 Settembre 10 Settembre Verdi Rossi 8 Settembre Tabella Tabelle Una tabella è una relazione se non ci sono righe ripetute. Una riga viene detta tupla Una colonna viene detta attributo. I nomi degli attributi individuano lo schema della relazione. Persona Verdi Rossi Data Appuntamento 8 Settembre 10 Settembre 8 Settembre Modello relazionale Schema flessibile Schema di relazione = nome della relazione + nomi di attributi Schema di DB = schemi di relazioni distinte Istanza di relazione = insieme di tuple conformi allo schema Istanza di DB = insieme di istanze di relazioni conformi allo schema di DB Il modello relazionale consente solo schemi fissati a priori. Talvolta sarebbe preferibile uno schema più flessibile. Valori nulli o mancanti NULL Chiavi Chiave - Superchiave Chiave = insieme di attributi che permettono di identificare univocamente le tuple della relazione. Motivazione: indicizzazione delle tabelle Chiave banale: l insieme di tutti gli attributi. Superchiave (o chiave candidata) = insieme K di attributi tale che t 1, t 2, t 1 [K] = t 2 [K] t 1 = t 2. Chiave = insieme K di attributi tale che: K è superchiave. Ogni insieme K 1 K non è superchiave.

9 Chiavi Vincoli Ogni tabella deve avere una chiave. Definire una chiave per ogni tabella è parte del disegno di un DB. Tale chiave viene detta primaria e non sono ammessi valori nulli. intrarelazionali: riguardano una sola relazione. Su un singolo valore. Su una singola tupla. Interessano l intera relazione (es. esistenza di una chiave primaria). Vincoli Esempio di Vincolo interrelazionali: coinvolgono più relazioni. Vincoli di integrità: riguardano due relazioni R 1, R 2, ed un insieme X di attributi di R 1. Tale vincolo è soddisfatto se t 1 [X] R 1, t 2 R 2, t.c. t 1 [X] = t 2 [K] con K chiave di R 2. Studente Matricola Anagrafica Esame Corso Data Voto Matr. Studente Docente Esame=R 1, Studente=R 2, Matr. Studente=X, Matricola=K. Normalizzazione Ridondanza Il disegno di un database non è unico Ma alcuni disegni sono meglio di altri Corso Data Voto Matr Docente Dipendenza funzionale fra Corso e Docente Problemi Dipendenza funzionale Più tuple devono essere aggiornate per cambiare una informazione. Maggiore rischio di fallimento della transizione. Alcune operazioni non sono possibili singolarmente Sia R una relazione, e siano X, Y due sottoinsiemi degli attributi di R, con X Y = e X, Y, X Y se t 1 (X) = t 2 (X) t 1 (Y ) = t 2 (Y ).

10 Proprietà Forme normali Sia R una relazione, K una chiave di R e Y un sottoinsieme degli attributi di R con Y K =, Y, allora K Y Sia R una relazione e siano X i Y i le sue dipendenze funzionali con X i Y i = R è in forma normale di Boyce e Codd se ogni X i è superchiave di R. Normalizzazione Decomposizione senza perdita È il processo con cui si ottiene un database equivalente, ma dove tutte le relazioni sono in forma normale. Idea: ogni dipendenza funzionale suggerisce una nuova relazione. Realizzazione: spezzare una relazione in più relazioni, in modo da garantire che per ogni dipendenza funzionale X i Y i, X i sia superchiave. Supponendo di decomporre R in R 1 e R 2 Inoltre X, X 1, X 2 sono i rispettivi insiemi di nomi degli attributi delle relazioni. Sia A = X 1 X 2, allora la decomposizione è senza perdita se R = R 1 (A) R 2 (A). Conservazione delle dipendenze Decomposizione Impossibile Per ogni dipendenza funzionale X Y deve esistere una relazione che contenga (come schema) X Y Sia R una relazione e sia X Y. Se lo schema di R è X Y allora R non è decomponibile senza perdita e mantenendo le dipendenze. Forme normali Algebra relazionale Sia R una relazione e siano X i Y i le sue dipendenze funzionali con X i Y i = R è in terza forma normale se, per ogni i X i è superchiave di R oppure ogni attributo di Y i è contenuto in una chiave di R. È sempre possibile decomporre un insieme di relazioni in terza forma normale. Linguaggio imperativo (procedurale) di interrogazioni Argomenti delle operazioni: relazioni Risultati delle operazioni: relazioni Composizione delle interrogazioni

11 Proiezione Proiezione Permette di isolare degli attributi di una relazione Permette di isolare delle colonne di una tabella. Sintassi: π A (R), Pro A (R) Persona Verdi Rossi π Persona (R) Data Appuntamento 8 Settembre 10 Settembre 8 Settembre Selezione Selezione Permette di isolare delle tuple di una relazione Permette di isolare delle righe di una tabella. Sintassi: σ A=valore (R), Sel A=valore (R) dove A è un attributo di R (a livello di schema) e valore è uno dei possibili valori di A. Persona Data Appuntamento 8 Settembre 10 Settembre Verdi Rossi 8 Settembre σ Persona=Rossi (R) Operazioni insiemistiche Unione unione di due insiemi intersezione di due insiemi differenza di due insiemi Permette di fondere due relazioni conformi Due relazioni sono conformi se hanno stesso schema Il risultato ha stesso schema degli argomenti, e come tuple l unione (insiemistica) delle tuple degli argomenti Sintassi R 1 R 2 Unione Unione R 1Persona R 2Persona Verdi Data Appuntamento 8 Settembre Data Appuntamento R 1 R 2 Persona Verdi Data Appuntamento 8 Settembre

12 Intersezione Intersezione Permette di estrarre l informazione comune a due relazioni conformi Due relazioni sono conformi se hanno stesso schema Il risultato ha stesso schema degli argomenti, e come tuple l intersezione (insiemistica) delle tuple degli argomenti Sintassi R 1 R 2 R 1Persona R 2Persona Verdi Data Appuntamento 8 Settembre Data Appuntamento Intersezione Differenza R 1 R 2 Persona Data Appuntamento Permette di estrarre l informazione unicamente presente nella prima di due relazioni conformi Due relazioni sono conformi se hanno stesso schema Il risultato ha stesso schema degli argomenti, e come tuple la differenza (insiemistica) delle tuple degli argomenti Differenza Differenza Sintassi R 1 R 2 La differenza non è commutativa. R 1Persona R 2Persona Verdi Data Appuntamento 8 Settembre Data Appuntamento Differenza Ridenominazione R 1 R 2 Persona Data Appuntamento 8 Settembre Permette di cambiare un nome di attributo. Sintassi ρ A2 A 1 (R), Ridenom A2 A 1 (R).

13 Join Join Permette di esaminare due tabelle, sfruttando informazioni ivi contenute ed eventuali vincoli di integrità. Operatore più importante (e computazionalmente costoso) per la descrizione di interrogazioni. Join interno o naturale (attributi con stesso nome) Join esterno: sinistro, destro, bilaterale Equi Join interno o naturale (attributi scelti) Join Join Date due relazioni R 1, R 2 ed un attributo A 1, A 2 per ogni relazione, si ottiene una nuova relazione ottenuta fondendo R 1 e R 2 dove A 1 e A 2 hanno stesso valore. Sintassi R 1 (A 1 ) R 2 (A 2 ) R 1 (A 1 ) R 2 (A 2 ) = {t 1 t 2 : t 1 R 1, t 2 R 2, t 1 (A 1 ) = t 2 (A 2 )} Schema di R 1 (A 1 ) R 2 (A 2 ) Schema di R 1 Schema di R 2 - {A 1, A 2 } {A} Join Join R 1Matricola Anagrafica 1 Rossi Mario 2 Verdi Giovanni 3 Annalisa R 2Corso Data Voto Matr Docente R 1 (Matricola) R 2 (Matr) M Anagrafica Corso Data Voto Docente 2 Verdi Giovanni Verdi Giovanni Annalisa Join Esterno Join R 1 R R 2 R 1 L R 2 R 1 F R 2 Simile al join naturale, ma vengono tenute tutte le tuple di una relazione (o di entrambe). Join esterno sinistro: si tengono tutte le tuple di R 1. Join esterno destro: si tengono tutte le tuple di R 2. Join esterno completo: si tengono tutte le tuple di R 1 e R 2.

14 Join Esterno Sinistro Join R 1 (Matricola) R 2 (Matr) M Anagrafica Corso Data Voto Docente 1 Rossi Mario NULL NULL NULL NULL 2 Verdi Giovanni Verdi Giovanni Annalisa è commutativa è associativa Interrogazione Passaggio alle relazioni Formula del calcolo relazionale Espressione dell algebra relazionale. Entità = Tabella con stessi attributi Relazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolte Esempio Raffinamento schemi Studente Esame Corso matricola cognome nome data voto codice nome Rimozione delle ridondanze Riclassificazione dei concetti (unire o dividere entità/relazioni) Scelta chiave primaria STUDENTE (Matricola, Nome, Cognome) CORSO (Codice, Nome) ESAME (Studente, Corso, Data, Voto) Riclassificazione Scelta delle chiavi Unire delle entità (legate da generalizzazione) Trasformare generalizzazione in relazione Eliminazione attributi multivalore Attributi che non ammettono valori nulli Un attributo che si presume venga utilizzato frequentemente.

15 Progettazione logica Passaggio alle relazioni Schema ER Schema ER raffinato Relazioni Entità = Tabella con stessi attributi Relazione = Tabella con chiavi delle entità coinvolte Ridenominazione per evitare ambiguità Relazione uno a molti = unica tabella con la prima entità Relazione uno a uno = come uno a molti, ma può essere unita sia alla prima che alla seconda entità. SQL SQL Linguaggio di definizione dei dati (DDL): operazioni su schemi Linguaggio di manipolazione dati (DML): operazioni su istanze, interrogazioni Linguaggio procedurale (o imperativo) Vari standard, SQL-89, SQL-92, SQL-99 Domini elementari Domini elementari Carattere: character [varying] (lunghezza) Bit (0/1): bit [varying] (lunghezza) Numeri: numeric, decimal, integer, float Tempo: date, time Dati arbitrari: blob, clob Vero/Falso: boolean Definizione schema Creazione tabella Schema: create schema Tabella: create table Dominio: create domain create table persona ( ID integer primary key, nome char(20), cognome char(40) )

16 Vincoli intrarelazionali Creazione tabella: default variabile not null, variabile unique, unique (variabile1,variabile2) primary key not null, unique create table persona ( ID integer primary key, nome char(20), secondonome char(20) default null, cognome char(40) ) Creazione tabella: not null Vincoli integrità create table persona ( ID integer primary key, nome char(20), secondonome char(20) default null, cognome char(40) not null ) Se non è NULL allora lo stesso valore deve apparire in attributi unique di un altra tabella. Un attributo: references Più attributi: foreign key Vincoli integrità Esercizio on update on delete cascade, set null, set default, no action variabile references var2 on delete cascade Creare le tabelle che seguono, scegliendo opportunamente i domini ed i vincoli: Esame: ID corso, ID studente, ID docente, voto, data Corsi: ID corso, nome corso Soluzione Soluzione create table corsi ( ID integer primary key, nome varchar(100) not null ) create table esame ( ID_corso integer not null references corsi(id), ID_studente integer not null references studente(id), ID_docente integer not null references docente(id), voto integer not null, data date not null, primary key (ID_corso,ID_studente) )

17 Vincoli intrarelazionali Inserimento dati create table esame ( ID_corso integer not null references corsi(id), ID_studente integer not null references studente(id), ID_docente integer not null references docente(id), voto integer not null, data date not null, primary key (ID_corso,ID_studente), check (voto >=18 AND voto<=30) ) INSERT INTO tabella (lista campi) VALUES (lista valori) INSERT INTO corsi (ID, nome) VALUES (1, Inf. Gen. ) Aggiornamento dati Aggiornamento schemi Modifica: update Aggiunta: insert into Rimozione: delete from Modifica: alter domain, alter table Aggiunta: add column Rimozione: drop column, drop table Inserimento dati Indice ALTER TABLE corsi ADD COLUMN anno integer not null CREATE INDEX "nome_indice" ON "tabella(campo)" ALTER TABLE corsi ALTER COLUMN anno integer SET DEFAULT 2000 CREATE INDEX "anagrafica_indice" ON "persone(cognome, nome)" ALTER TABLE corsi RENAME COLUMN anno annoaccademico Interrogazioni in SQL Interrogazioni in SQL: 1 tabella La definizione dello schema e dei dati è stata imperativa. La definizione delle interrogazioni è dichiarativa. select attributi from tabella where condizione

18 Interrogazioni: esempi Interrogazioni: esempi create table esami ( matricola integer, nome varchar(20), cognome varchar(20), corso varchar(20), voto integer, data date not null, primary key (corso,matricola,data) ) Tutte le tuple (e tutti i campi) della tabella: SELECT * Il voto è NULL se l esame è stato fallito. Interrogazioni: esempi Interrogazioni: esempi Tutte le tuple, ma solo nome e cognome, della tabella: SELECT nome, cognome Sono possibili righe ripetute Tutte le tuple, ma solo nome e cognome, della tabella: SELECT DISTINCT nome, cognome Interrogazioni: esempi Interrogazioni: esempi Tutte le tuple, ma solo nome e cognome e voto su 110: SELECT nome, cognome, voto*11/3 AS voto110 Tutte le tuple, ma solo nome e cognome, della tabella: SELECT DISTINCT nome, cognome Interrogazioni: esempi Interrogazioni: esempi Nome e cognome di chi ha sostenuto Inf. Gen. SELECT nome, cognome WHERE corso = Inf. Gen. Quanti hanno sostenuto Inf. Gen. SELECT COUNT(*) WHERE corso = Inf. Gen. Altre funzioni sono: MIN, MAX, SUM, AVG

19 Interrogazioni: esempi Interrogazioni: esempi Nome e cognome di chi ha preso almeno 27 in Inf. Gen. SELECT nome, cognome WHERE corso= Inf. Gen. AND voto>=27 Nome e cognome di chi ha fallito almeno una volta Inf. Gen. SELECT nome, cognome WHERE corso= Inf. Gen. AND voto IS NULL Viste Interrogazioni: 2 tabelle Una vista è una tabella virtuale. CREATE VIEW vista_esami(nome, cognome) AS SELECT nome, cognome WHERE corso = Inf. Gen. AND voto>=27 create table studenti ( matricola integer primary key, nome varchar(20), cognome varchar(20) ) create table esami ( ID_studente integer references studenti(matricola), corso varchar(20), voto integer, data date not null, primary key (corso,matricola,data) ) Interrogazione su 2 tabelle Interrogazione su 2 tabelle Nome e cognome di chi ha sostenuto Inf. Gen. SELECT nome, cognome FROM studenti JOIN esami ON studenti.matricola=esami.id_studente WHERE corso = Inf. Gen. Situazione di ogni studente per quanto riguarda Inf. Gen. SELECT nome, cognome FROM studenti LEFT JOIN esami ON studenti.matricola=esami.id_studente WHERE corso = Inf. Gen. Tipi Join Opzioni aggiuntive query Interno: JOIN Esterno sinistro: LEFT JOIN Esterno destro: RIGHT JOIN Esterno completo: FULL JOIN GROUP BY permette di raggruppare rispetto ad un insieme di attributi HAVING simile a clausola WHERE

20 Esempio Esempio Quanti esami ha sostenuto ogni studente? SELECT matricola, nome, cognome, count(*) FROM studenti JOIN esami ON studenti.matricola=esami.id_studente GROUP BY matricola Chi ha superato almeno 10 esami? SELECT matricola, nome, cognome FROM studenti JOIN esami ON studenti.matricola=esami.id_studente WHERE voto IS NOT NULL GROUP BY matricola HAVING count(*)>=10 Subselect Subselect: any Mostrare ogni esame sostenuto da chi si chiama Rossi La clausola where contiene una o più condizioni. Un membro della condizione può contenere una SELECT Costrutti ANY, NOT IN, EXISTS SELECT ID_studente, voto, corso FROM studenti, esami WHERE ID_studente = ANY (SELECT studenti.matricola FROM studenti WHERE cognome= Rossi ) Subselect: all Subselect: not in Chi ha ottenuto il voto massimo in Inf. Gen.? SELECT nome, cognome FROM studenti JOIN esami ON esami.id_studente = studenti.matricola HAVING esami.voto >= ALL (SELECT max (voto) WHERE corso= Inf.Gen. ) Chi ha superato Inf. Gen., ma non Matematica I? SELECT nome, cognome FROM studenti JOIN esami ON esami.id_studente = studenti.matricola WHERE corso= Matematica I AND voto IS NOT NULL AND esami.id_studente NOT IN (SELECT ID_studente WHERE corso= Matematica I AND voto IS NOT NULL) Alias Select con variabili Chi ha superato Inf. Gen., ma non Matematica I? FROM Tabella T1, Tabella T2 T1, T2 sono due copie distinte di Tabella SELECT nome, cognome FROM studenti S JOIN esami E ON E.ID_studente = S.matricola WHERE corso= Matematica I AND voto IS NOT NULL AND E.ID_studente NOT IN (SELECT ID_studente WHERE corso= Matematica I AND voto IS NOT NULL)

21 Esercizio Esercizio Chi è l autore più venduto dello scorso mese di Novembre? CREATE VIEW vista_autori (id_persona,nome,cognome, copie) AS SELECT DISTINCT id_persona,nome, cognome, sum(numero) FROM autore, ha_scritto, libro, vendite, fatture_vendite WHERE autore.id_persona=ha_scritto.autore AND ha_scritto.libro = libro.isbn AND libro.isbn=vendita.libro AND vendita.fattura=fattura.numero AND fattura.data>= 01/11/2001 AND fattura.data<= 30/11/2001 Chi è l autore più venduto dello scorso mese di Novembre? SELECT id_persona,nome,cognome, copie FROM vista_autori WHERE copie >= ALL (SELECT copie FROM vista_autori) Ordinamento - Ricerca Trigger L opzione ORDER BY ordina L operatore LIKE permette una ricerca testuale Evento: modifica, inserimento o cancellazione Condizione Azione: da intraprendere sulla base di dati Sintassi Trigger Trigger: sintassi II CREATE TRIGGER nome AFTER BEFORE azione ON tabella FOR EACH ROW STATEMENT istruzioni da eseguire AFTER BEFORE: indica se l azione del trigger venga prima o dopo l evento. FOR EACH ROW STATEMENT: l azione del trigger deve essere eseguita una sola volta o per ogni tupla interessata azione può essere INSERT, UPDATE o DELETE. Trigger: variabili Sicurezza Alcune variabili sono predefinite: old: la riga interessata, prima dell evento. new: la riga interessata, dopo l evento. old_table: la tabella interessata, prima dell evento. new_table: la tabella interessata, dopo l evento. Più utenti possono accedere alla base di dati. Il DBMS deve avere il concetto di utente CREATE USER, DROP USER

22 Controllo accesso Transazioni Concedere la possibilità di scrivere o leggere tabelle o database: GRANT Togliere la possibilità di scrivere o leggere tabelle o database: REVOKE Ogni azione considere i permessi di lettura (READ), inserimento (INSERT), aggiornamento (UPDATE), cancellazione (DELETE) Sequenza di operazioni: una operazione virtuale ACID: Atomicità, Consistenza, Isolazione, Persistenza. BEGIN COMMIT Ogni transazione completa con successo o fallisce Transazione Locking Una transazione è una operazione elementare (lettura/scrittura) sulla base di dati Una transazione deve essere Atomica, Consistente, Isolata, Definitiva (Persistente) Si evitano accessi (in scrittura) contemporanei ammettendo un solo client alla scrittura dei dati interessanti. Table locking: ogni volta che bisogna modificare un dato, tutta la tabella viene riservata. Row locking: quando si modifica un dato, la tupla interessata viene riservata. Contronto Lock Stati della transazione Table locking: per scrivere potrebbe essere necessario attendere più a lungo. Row locking: interrrogazioni complesse in lettura potrebbero essere influenzate da una scrittura (es. somma dei valori in una colonna). Due alternative, modificare il risultato dell interrogazione o ritardare la scrittura. Begin: segnala l inizio della transizione Commit: la transazione è stata completata con successo Abort: la transazione non è completabile Gestione transazioni Commit a 2 fasi La transazione può fallire a causa di conflitti o problemi esterni File di log (registro operazioni) Scrivere sul registro prima di iniziare l operazione. Scrivere sul registro prima di completare l operazione. Protocollo di commit a due (o più) fasi Si elegge un coordinatore che: 1 invia a tutti i partecipanti VOTE REQUEST 2 attende i voti dei partecipanti 3 se tutti i voti sono YES allora invia COMMIT a tutti 4 altrimenti invia ABORT a tutti 5 Se si incorre in timeout invia ABORT a tutti

23 Commit a 2 fasi OLTP - OLAP Ogni partecipante: 1 attende VOTE REQUEST 2 invia il proprio voto al coordinatore 3 se il voto è NO allora ABORT 4 altrimenti attende la decisione dal coordinatore 5 esegue la decisione ABORT 6 Se si incorre in timeout ABORT OLTP On Line Transaction Processing: i dati sono aggiornati continuamente, stato attuale dei dati OLAP On Line Analytical Processing: dedicato all analisi dei dati, utilizzo dei dati storici Data Warehouse Data Warehouse Dati integrati, provenienza eterogenea Dati Storici Dati aggregati, più tuple del DB vengono accorpate Separato dal DB, su un altra macchina. Aggiornamento periodico, non in sincronia col DB 1 Sorgente dei dati, i dati ottenuti devono essere puliti 2 Data Warehouse server 3 ETL, Extraction, Transformation, Loading. Come passare dalla sorgente dei dati al DW server 4 Strumenti di analisi Modello multidimensionale Esempio Fatto, cosa si vuole misurare Dimensione, una variabile analizzata Misura, valutazione di un fatto. Numero Dati di vendita di un supermercato, aggregati per punto di vendita e giorno. Fatto: vendite Dimensioni: Giorno, punto di vendita, prodotto, marca,... Misura, valutazione di un fatto. Numero DW nel modello relazionale Licenza d uso Schema a stella tabella dei fatti, centrale e normalizzata, chiave = insiemi vincoli di integrità tabelle delle dimensioni, periferiche, non normalizzate, chiave di un attributo costruzione di tutti gli indici possibili Quest opera è soggetta alla licenza Creative Commons: Attribuzione-Condividi allo stesso modo Sei libero di riprodurre, distribuire, comunicare al pubblico, esporre in pubblico, rappresentare, eseguire, recitare e modificare quest opera alle seguenti condizioni: Attribuzione Devi attribuire la paternità dell opera nei modi indicati dall autore o da chi ti ha dato l opera in licenza e in modo tale da non suggerire che essi avallino te o il modo in cui tu usi l opera. Condividi allo stesso modo Se alteri o trasformi quest opera, o se la usi per crearne un altra, puoi distribuire l opera risultante solo con una licenza identica o equivalente a questa.