Z

1
Základné pojmy a návrh databáz

• Základné pojmy
• Normalizácia DB
• Export cudzích klúcov

2
Databázový systém

• DBS BD SRBD
• Je zložený z bázy dát a skupiny programov
  nazývanej Systém Riadenia Bázy Dát
• SRBD pomáha realizovat základné databázové
  funkcie - umožnuje komunikáciu s používatelom,
  definovanie, údržbu, uloženie a výber dát
  kontrolu a riadenie databáz
• Databáza je množina dát, ktoré nejakým spôsobom
  súvisia

3
Relacné databázy

• Sú najviac používaným typom databáz vo svete
• Ich základom sú dvojrozmerné entity tabulky
• Tabulky sa skladajú z riadkov a stlpcov a
  zhromaždujú údaje o jednom druhu objektov (napr.
  osobné údaje zamestnancov firmy)

4
Príklad tabulky
P.c. Meno Priezvisko Vek Pohlavie
1 Jozef Púcik 13 M
2 Mária Durícková 46 Z
3 Ján Hraško 5 M
5
Riadky a stlpce tabulky

• Jeden riadok predstavuje tzv. jeden záznam (alebo
  vetu), teda skupinu vzájomne súvisiacich údajov
  (usporiadanú n-ticu)
• Stlpce sa nazývajú tiež atribúty objektov a údaje
  v nich sú jedného rovnakého dátového typu
• Každý stlpec má svoje meno, aby sa dal jednoducho
  identifikovat
• Každý riadok má svoj jednoznacný identifikátor
  nazývaný aj primárny klúc

6
Primárne a cudzie klúce

• Primárny klúc je atribút alebo skupina atribútov,
  ktoré jednoznacne identifikujú riadok v tabulke
• Primárny klúc má skratku PK (primary key)
• Cudzí klúc je atribút alebo skupina atribútov
  tvoriacich v inej relácii primárny klúc
• Používa sa na previazanie dvoch alebo viacerých
  tabuliek
• Cudzí klúc má skratku FK (foreign key)

7
Vztahy medzi tabulkami

• Na to, aby v databáze nemusela existovat
  redundancia, s výhodou využívame možnost
  previazat dve tabulky pomocou primárnych klúcov
• Napr. ak máme tabulku s osobnými údajmi
  zamestnancov, kde uchovávame mesto a PSC,
  vznikali by duplicitné dáta, zaberajúce príliš
  vela miesta
• Previazanie tabuliek je znázornené na dalšom
  snímku

8
Rod_cislo (PK) Meno Priezvisko Ulica Mesto PSC
8911318213 Ján Hraško Záhradná 5 Košice 1 04001
8852179831 Snehu Lienka Palácová 13 Rozprávkovo 12345
8205171234 Vali Buk Hôrna 96 Tatry 74331
ID_mesto (PK) Mesto PSC
1 Košice 1 04001
2 Košice 23 04023
3 Tatry 74331
4 Rozprávkovo 12345
Rod_cislo (PK) Meno Priezvisko Ulica ID_mesto (FK)
8911318213 Ján Hraško Záhradná 5 1
8852179831 Snehu Lienka Palácová 13 4
8205171234 Vali Buk Hôrna 96 3
9
Vztah 1n

• Modeluje vztah medzi tabulkami, ked jeden objekt
  môže vlastnit resp. popisovat viacero iných,
  resp. viac objektov môže mat rovnakú vlastnost
• Je to napríklad vztah medzi autorom a knihou, ked
  jeden autor môže mat v databáze viac kníh

ID_autor (PK) Meno
1 J.K. Rowling
2 L. Podjavorinská
3 J. Verne
4 J.C. Hronský
ID_kniha (PK) Názov Vydanie ID_autor (FK)
1 Harry Potter a kamen mudrcov 1 1
2 Cin cin 1 2
... ... ... ...
99 Harry Potter a ohnivá caša 2 1
10
Vztah mn

• Modeluje vztah medzi tabulkami, ked niekolko
  objektov môže vlastnit resp. popisovat viacero
  iných
• Je to napríklad vztah medzi zamestnancom a
  projektom na ktorom pracuje v prípade, že na
  jednom projekte môže pracovat viac zamestnancov a
  jeden zamestnanec môže pracovat na viacerých
  projektoch
• Takýto vztah nahradíme dvojicou vztahov 1n

ID_projekt (PK) Názov ...
1 Vzdelávanie dôchodcov ...
2 Rekvalifikacný kurz ...
... ... ...
50 Kurz požiarnej ochrany ...
Meno ID_zamestnanec (PK)
J. Sova 1
T. Takácová 2
... ...
V. Dudáš 34
ID_zamestnanec (FK) ID_projekt (FK)
1 50
1 2
... ...
34 2
11
Vztah 11

• Špeciálny, málo používaný prípad vztahu 1n
• Modeluje vztah medzi tabulkami, ked jeden objekt
  môže vlastnit resp. popisovat práve jeden iný
• Je to napríklad vztah medzi triedou a triednym
  ucitelom kde jeden ucitel je triednym ucitelom
  práve pre jednu triedu

12
Normalizácia DB

• alebo ako vytvorit dobrú databázu

13
Co máme?

• Máme kopec údajov, ktoré chceme spracovat
• Predpokladom je aby sme si zozbierali všetky
  potrebné informácie o tom, aké dáta má databáza
  uchovávat a aké výstupy chceme z databázy
  vydolovat

14
Príklad

• Máme vytvorit databázu, ktorá bude uchovávat
  údaje zo školského systému a to konkrétne mená a
  bydliská ucitelov, triedy, císla ucební, dátum
  narodenia ucitelov, údaje o umiestnení ucební,
  pocet miest na sedenie v ucebni, trakt školy v
  ktorom je umiestnená ucebna, pocet žiakov v
  triedach, popis tried, názov predmetu, skratku
  predmetu, popis predmetu
• Z databázy by sme chceli zistit tieto údaje
• zoznam predmetov, ktoré ucí ucitel
• zoznam ucební a ich správcov
• zoznam tried, triednych ucitelov a kmenových
  ucební

15
Prvý krok

• V prvom kroku si musíme roztriedit údaje do
  súvisiacich skupín
• Z príkladu vidíme, že vždy zbierame údaje o
  nejakých objektoch a tieto údaje sú vlastne
  nejakými ich vlastnostami
• V našom prípade si rozdelíme dáta do týchto
  skupín Ucitel, Trieda, Ucebna, Predmet

16
Po prvom kroku

• Ucitel
• Meno
• Priezvisko
• Dátum narodenia
• Ulica
• PSC
• Mesto

• Trieda
• Oznacenie
• Pocet žiakov
• Popis

• Ucebna
• Císlo ucebne
• Poschodie
• Trakt
• Pocet miest

• Predmet
• Názov
• Skratka
• Popis

17
Naco nám to bolo treba?

• Po tomto prvom kroku máme vlastne kus práce za
  sebou pretože sme si vytvorili tabulky
• V dalšom kroku si vytvoríme vztahy medzi
  tabulkami
• Najprv však nesmieme zabudnút na dôležitú vec a
  tou vecou je náš starý známy primárny klúc (PK),
  ktorý identifikuje každý záznam v tabulke

18
Pred druhým krokom

• Ucitel
• ID ucitel (PK)
• Meno
• Priezvisko
• Dátum narodenia
• Ulica
• PSC
• Mesto

• Trieda
• ID trieda (PK)
• Oznacenie
• Pocet žiakov
• Popis

• Predmet
• ID predmet (PK)
• Názov
• Skratka
• Popis

• Ucebna
• ID ucebna (PK)
• Císlo ucebne
• Poschodie
• Trakt
• Pocet miest

19
Druhý krok

• V druhom kroku si vytvoríme vztahy medzi
  tabulkami
• Z minulých hodín (ne)vieme, že poznáme tri typy
  vztahov a to 11, 1n, mn
• V zadaní sme mali požiadavku na zistenie týchto
  údajov
• zoznam predmetov, ktoré ucí ucitel
• zoznam ucební a ich správcov
• zoznam tried, triednych ucitelov a kmenových
  ucební
• Vezmeme teda naše tabulky a ideme zistit vztahy

20
Ako na druhý krok?

• Základom je pýtat sa vždy z pohladu oboch
  tabuliek
• Vezmime si príklad
• Chceme urcit taký vztah, aby sme vedeli urcit
  ucebne a ich správcov.
• Správcom ucebne je vždy ucitel
• Vytvárame vztah medzi tabulkou Ucitel a tabulkou
  Ucebna
• Pýtame sa z jednej strany Kolko ucitelov je
  správcom jednej ucebne? Odpoved je 1.
• Pýtame sa z druhej strany Kolkým ucebniam môže
  byt jeden ucitel správcom? Odpoved je viacerým
  (teda n ucebniam)

21
Pravidlá pre vztahy

• Vždy sa musíme pýtat z oboch strán!
• Ak je v oboch otázkach odpoved jedna, jeden,
  jedno vztah je 11
• Ak je v jednej otázke odpoved jedna, jeden,
  jedno a v druhej n vztah je 1n
• Ak je v oboch otázkach odpoved n vztah je mn

22
Po druhom kroku
Ucitel Trieda 1 1
Je vztah, ktorý priraduje ucitela k triede a tým
z neho vytvára triedneho ucitela
Ucitel Ucebna 1 n
Je vztah, ktorý priraduje ucitela k ucebni a tým
z neho vytvára správcu ucebne
Trieda Ucebna 1 1
Je vztah, ktorý priraduje ucebnu k triede a tým z
nej vytvára kmenovú ucebnu triedy
Ucitel Predmet m n
Je vztah, ktorý priraduje ucitela k predmetu a
tým z neho vytvára vyucujúceho daného predmetu
23
Naco nám to bolo treba?

• Po tomto druhom kroku vieme, aké vztahy panujú
  medzi tabulkami
• Tento krok bol dôležitý na to, aby sme si vedeli
  do tabuliek vložit cudzie klúce (FK), prípadne
  vytvorit novú tabulku, ak máme vztah mn
• Ja teraz vypotím nejaké cudzie klúce, ale nie z
  brucha pravidlá tzv. exportu klúcov máte
  popísané v dalšej casti prezentácie

24
Pred tretím krokom

• Ucebna
• ID ucebna (PK)
• Císlo ucebne
• Poschodie
• Trakt
• Pocet miest
• ID ucitel (FK)

• Predmet - Ucitel
• ID predmet (PK, FK)
• ID ucitel (PK, FK)

• Trieda
• ID trieda (PK)
• Oznacenie
• Pocet žiakov
• Popis
• ID ucitel (FK)
• ID ucebna (FK)

• Predmet
• ID predmet (PK)
• Názov
• Skratka
• Popis

• Ucitel
• ID ucitel (PK)
• Meno
• Priezvisko
• Dátum narodenia
• Ulica
• PSC
• Mesto

25
Tretí krok

• V tretom kroku priradíme jednotlivým stlpcom
  dátové typy
• Pre primárny klúc budeme používat vždy dátový typ
  INTEGER
• Nepýtajte sa preco. Robí sa to proste tak a má to
  svoje dôvody. Ak to chcete vediet tak si
  precítajte prezentáciu o normalizácii

26
Po tretom kroku

• Ucebna
• ID ucebna (PK) - INTEGER
• Císlo ucebne - VARCHAR
• Poschodie - INTEGER
• Trakt - VARCHAR
• Pocet miest - INTEGER
• ID ucitel (FK) - INTEGER

• Trieda
• ID trieda (PK) - INTEGER
• Oznacenie - VARCHAR
• Pocet žiakov - INTEGER
• Popis - TEXT
• ID ucitel (FK) - INTEGER
• ID ucebna (FK) - INTEGER

• Predmet
• ID predmet (PK) - INTEGER
• Názov - VARCHAR
• Skratka - VARCHAR
• Popis - TEXT

• Ucitel
• ID ucitel (PK) - INTEGER
• Meno - VARCHAR
• Priezvisko - VARCHAR
• Dátum narodenia - DATE
• Ulica - VARCHAR
• PSC - VARCHAR
• Mesto - VARCHAR

• Predmet - Ucitel
• ID predmet (PK, FK) - INTEGER
• ID ucitel (PK, FK) - INTEGER

27
A co sme získali týmto?

• Týmto krokom sme si urcili aký typ dát sa bude v
  danom stlpci nachádzat
• Inteligentné DBS nám po zvolení dátového typu
  zaistia pri vkladaní údajov doménovú integritu a
  teda kontrolu, ci sme vložili do daného polícka
  správny údaj (dátum, císlo, znaky, ...)

28
Štvrtý krok

• V tomto kroku nám už len zostáva pozriet sa, ci
  sa nám v tabulke nevyskytujú nejaké nadbytocné
  dáta
• Ak áno, treba z týchto dát vytvorit novú tabulku
  a s pôvodnou tabulkou ju previazat cudzím klúcom

29
Máme tam také údaje?

• Máme a kto to nevidí, tak je na to jednoduchý
  liek a to
• Zájst k ocnému, alebo
• Vložit do tabulky zopár desiatok údajov a zistit,
  ktoré údaje sa opakujú
• V našom prípade to budú údaje o meste a PSC a
  teda z nich vytvoríme novú tabulku s názvom Mesto
  a prevedieme ju všetkými doterajšími krokmi

30
Po štvrtom kroku

• Ucebna
• ID ucebna (PK) - INTEGER
• Císlo ucebne - VARCHAR
• Poschodie - INTEGER
• Trakt - VARCHAR
• Pocet miest - INTEGER
• ID ucitel (FK) - INTEGER

• Trieda
• ID trieda (PK) - INTEGER
• Oznacenie - VARCHAR
• Pocet žiakov - INTEGER
• Popis - TEXT
• ID ucitel (FK) - INTEGER
• ID ucebna (FK) - INTEGER

• Predmet
• ID predmet (PK) - INTEGER
• Názov - VARCHAR
• Skratka - VARCHAR
• Popis - TEXT

• Ucitel
• ID ucitel (PK) - INTEGER
• Meno - VARCHAR
• Priezvisko - VARCHAR
• Dátum narodenia - DATE
• Ulica - VARCHAR
• ID Mesto - INTEGER

• Mesto
• ID mesto (PK) - INTEGER
• Názov VARCHAR
• PSC VARCHAR (alebo INTEGER)

• Predmet - Ucitel
• ID predmet (PK, FK) - INTEGER
• ID ucitel (PK, FK) - INTEGER

31
Spájanie dát pomocou klúcov
32
Export cudzích klúcov

• Cudzí klúc (FK) vznikne prenosom primárneho klúca
  (PK) z tzv. hlavnej (master) tabulky do vedlajšej
  tabulky (detail), kde sa tento atribút stane FK
• Tento presun sa zvykne oznacovat pojmom export
  cudzích klúcov

33
Smer exportu FK (1n)

• Na vztahy medzi tabulkami sa môžeme pozriet z
  pohladu oboch tabuliek
• Napr. tabulky trieda a žiaci
• Kolkí žiaci môžu byt v jednej triede?
• Jeden alebo viacero (1,n)
• Jeden žiak patrí do kolkých tried?
• Práve do jednej (1,1)

34
Smer exportu FK (1n)

• V tomto prípade je smer exportu cudzieho klúca od
  tabulky s násobnostou (1,1) k tabulke s
  násobnostou (1,n)
• Teda z predchádzajúceho príkladu bola tabulka s
  násobnostou (1,1) tabulka trieda a tabulka s
  násobnostou (1,n) je tabulka s názvom žiaci
• Teda PK z tabulky trieda (napr. id_trieda)
  presunieme do tabulky žiaci kde vytvoríme stlpec
  id_trieda ako FK

35
Príklad exportu
id_ziak meno priezvisko datum_nar
1 Ján Hraško 20.07.2007
2 Martin Klingácik 19.09.1909
id_trieda rocnik pismenko
1 1 A
2 3 F
Ako vytvoríme vztah medzi žiakom a triedou?
id_ziak meno priezvisko datum_nar id_trieda
1 Ján Hraško 20.07.2007 2
2 Martin Klingácik 19.09.1909 1
36
Smer exportu FK (11)

• Aj na tieto vztahy medzi tabulkami sa môžeme
  pozriet z pohladu oboch tabuliek
• Napr. tabulky trieda a ucitel
• Kolko triednych ucitelov má trieda?
• Práve jedného (1,1)
• Kolkým triedam môže byt jeden ucitel triednym
  ucitelom?
• Žiadnej alebo jednej (0,1)

37
Smer exportu FK (11)

• V tomto prípade je smer exportu cudzieho klúca od
  tabulky s násobnostou práve jedna (1,1) k tabulke
  s násobnostou 0 alebo 1 (0,1)
• Teda z predchádzajúceho príkladu bola tabulka s
  násobnostou (0,1) tabulka trieda a tabulka s
  násobnostou (1,1) je tabulka s názvom ucitel
• Teda PK z tabulky ucitel (napr. id_ucitel)
  presunieme do tabulky trieda kde vytvoríme stlpec
  id_ucitel ako FK

38
Príklad exportu
id_ucitel meno priezvisko datum_nar
1 Ján Hraško 20.07.2007
2 Martin Klingácik 19.09.1909
id_trieda rocnik pismenko
1 1 A
2 3 F
Ako vytvoríme vztah medzi ucitelom a triedou?
id_trieda rocnik pismenko id_ucitel
1 1 A 2
2 3 F 1
Vždy teda vytvárame stlpec s cudzím klúcom v tej
tabulke, kde budú vyplnené všetky cudzie klúce.
Ak by sme v tomto prípade vložili stlpec s FK do
tabulky ucitel, niektoré polia by ostali prázdne,
pretože nie každý ucitel je triedny ucitel.
39
Smer exportu FK (mn)

• Aj na tieto vztahy medzi tabulkami sa môžeme
  pozriet z pohladu oboch tabuliek
• Napr. tabulky predmet a ucitel
• Kolko predmetov ucí jeden ucitel?
• 1 alebo viac (1,n)
• Kolko ucitelov ucí jeden predmet?
• 1 alebo viac (1,n)

40
Smer exportu FK (mn)

• V tomto prípade vytvoríme novú tabulku, ktorá
  väcšinou obsahuje len cudzie klúce
• Teda PK z tabulky ucitel (napr. id_ucitel)
  presunieme do tabulky ucitel_predmet a rovnako PK
  z tabulky predmet (napr. id_predmet) presunieme
  do tabulky ucitel_predmet kde budú tieto stlpce
  ako FK

41
Príklad exportu
id_ucitel meno priezvisko datum_nar
1 Ján Hraško 20.07.2007
2 Martin Klingácik 19.09.1909
id_predmet nazov skratka
1 Fyzika FYZ
2 Chémia CHE
Ako vytvoríme vztah medzi ucitelom a predmetom?
id_ucitel id_predmet
1 2
2 1
42
Dakujem za pozornost