Dati e Base di Dati
Prof. Lorenzo Vita , Ing. Luigi Testa
1
Data Base e DBMS
•Un data base (DB) è un insieme di informazioni correlate tra di
loro, che formano un unico insieme e sono disponibili per più
utenti o applicazioni.
•Le informazioni contenute nel data base sono memorizzate in
un supporto di memoria di massa
•Il data base non presenta le informazioni all’utente.
Un’applicazione, il Data Base Managment System (DBMS), si
occupa della presentazione dei dati.
•In un data base ben progettato i dati sono ben organizzati,
senza duplicati, con informazioni correlate memorizzate in
un’unica struttura e con la possibilità di stabilire associazioni tra
le varie strutture.
2
Architettura di un Data Base
I data base possono essere realizzati secondo diverse
architetture sia hardware sia software. Tra le architetture
ricordiamo:
• File based. Un’applicazione che accede direttamente ai file e
ai dati memorizzati nel suo disco locale o in un disco di rete.
Architettura usata normalmente nei personal computer.
L’applicazione sul PC riveste i ruoli di client e di server.
• Host based. Tutte le funzionalità del data base ed il controllo
dei dati è effettuato da un mainframe centrale a cui gli utenti si
collegano attraverso terminali stupidi. L’applicazione sul
mainframe riveste i ruoli di client e di server.
• Client server. I servizi di data base sono implementati su un
computer (il server) che offre una gestione centralizzata e
garantisce la sicurezza e la condivisione di risorse. Il server in
questo caso coincide con il data base ed i suoi servizi. I clients
sono terminali intelligenti che si occupano della gestione
dell’interazione con il server.
3
Oggi esistono varie architetture software che consentono di
dividere un’applicazione in diversi livelli assegnando ad ogni
livello un compito:
• Presentation service: Presentare le informazioni
all’utente in un formato a lui congeniale
• Business service: in questo livello vengono controllate
tutte le regole restrittive sui dati, proprie dell’applicazione
(limiti sui valori dei dati, controllo dei loro valori etc…)
• Data service: Fornisce il servizio di immagazzinamento,
sicurezza ed integrità dei dati.
4
Si parla di architetture software:
• a 2 strati (2 – Tier) proprie dei sistemi host based
(mainframe e terminali stupidi) in cui il terminale si occupa
solo della presentazione e il mainframe del livello di business e
dei dati
• a 2 strati (2 – Tier) proprie dei sistemi client server in cui il
terminale si occupa sia della presentazione sia del livello di
business, e il server del livello dei dati
• A 3 strati (3 – Tier o N –Tier). Ogni livello si occupa di una
funzionalità
5
I DBMS


Un Data Base Managment System e un software che consente la
gestione di grosse quantità di dati e le operazioni per la loro gestione
(inserimento, cancellazione, modifica, ricerca)
Un DBMS garantisce:
la consistenza dei dati ovvero:

dati conformi alle specifiche imposte dal committente
Se esistono varie copie degli stessi dati, queste devono
contenere in ogni momento lo stesso valore. Ciò si ottiene
riducendo in fase di progettazione al minimo la ridondanza
(ridurre al minimo copie diverse dello stesso dato) e
usando specifici meccanismi per garantire la consistenza
dei dati
la congruenza dei dati: dati tra loro correlati (associati) devono




contenere informazioni non discordanti
l’integrità dei dati ovvero il rispetto dell’insieme di regole che
definiscono i valori che possono assumere i dati. Il DBMS
consente di definire vincoli sui dati (di dominio, di entità,
referenziali e definiti dall’utente)
6
I DBMS
Un Data Base Managment System garantisce inoltre:

l’affidabilità dei dati ovvero la capacità del sistema di
conservare intatti tutti i dati contenuti nel data base, anche
in caso di malfunzionamento hardware e software:



(backup) e (recovery)
transazioni e log delle transazioni
la privatezza dei dati: i dati non vengono persi o modificati
da altri utenti senza autorizzazione. Il DBMS consente la
definizione di utenti e gruppi di utenti, specificando per
ogni utente o gruppo di utenti su quali dati del Data Base
può agire e quali operazioni può fare su di essi (lettura,
inserimento, cancellazione, modifica)
7
I DBMS
Un Data Base Managment System garantisce:


la condivisione delle informazioni. Utenti diversi devono poter
accedere contemporaneamente e coerentemente a dati comuni. Il
DBMS offre dei sistemi per il controllo di concorrenza (esempio
evitare che due utenti accedano contemporaneamente agli stessi
dati uno per leggere e l’altro per scrivere). La condivisione dei
dati viene garantita per mezzo di lock sui dati e di protocolli per la
richiesta, l’ottenimento ed il rilascio dei lock sulle singole risorse
del data base
l’efficienza ovvero la capacità di svolgere le operazioni, soprattutto
quelle di ricerca, in tempi rapidi e occupando il minor spazio di
memoria possibile. L’efficienza in termini di tempo è garantita
dalla creazione di indici che facilitano l’esecuzione di ricerche
complesse
8
I DBMS
Un Data Base ben progettato inoltre deve garantire:

L’indipendenza dei dati dalle applicazioni. Questo è
realizzato attraverso:


un’indipendenza fisica dei dati, ovvero una progettazione
del data base completamente svincolata dal DDMS che lo
realizza fisicamente e dalle applicazioni che utilizzano il
data base
Un’indipendenza logica dei dati, ovvero una progettazione
dei dati tale da potersi adattare dinamicamente alle diverse
richieste di dati e ricerche da parte dell’utente. In questo
caso il DBMS offre la possibilità di creare viste (view o
maschere) che consentono visualizzazioni particolari dei
dati, non necessariamente coincidenti con la loro struttura
logica.
9
I DBMS in Commercio




Access: è un DBMS desktop o file based e non client / server.
Consente di gestire un numero limitato di utenti (non più di trenta) e
ha limitazioni sulla quantità di dati che può gestire.
SQL Server: è un data base client / server e consente il
collegamento di migliaia di utenti e la gestione di volumi di dati molto
maggiori. È un sistema più affidabile e scalabile (capace di adattarsi
ad un numero di utenti crescente) di Access.
Oracle Server: è anch’esso un DBMS client server ed è uno dei
sistemi più diffusi per realizzare Data Base di grosse dimensioni in
termini di dati e di utenti
MySql: un DBMS gratuito molto usato con il sistema operativo
LINUX oggi disponibile anche per sistemi operativi della famiglia
Microsoft.
10
Ciclo di vita del software
11
Ciclo di vita del software
Studio di
fattibilità
Raccolta
requisiti
Analisi e
progettazione
Implemen
tazione
Validazione e
collaudo
Funziona
mento
12
Modelli di dati

A partire dall’osservazione della realtà e dall’intervista
(contratto) con il committente si realizzano diversi modelli dei
dati a livelli di astrazione via via decrescenti, per un maggior
spazio ai dettagli realizzativi:



Modello concettuale
Modello logico
Modello fisico
13
Modelli di dati


Modello concettuale: rappresenta i dati e le relazioni tra essi
attraverso uno schema. Lo schema finale deve essere
indipendente:

dal valore dei dati,
 dall’uso dei dati e quindi dalle procedure, funzioni e
programmi che elaborano questi dati,
 da ciò che deve essere mostrato all’utente
di questi dati
(viste parziali per gli utenti).
Il modello più usato in questa fase è il modello entità
associazioni o Entity relationship.
14
Modelli di dati



Modello logico: descrive la struttura dei dati negli archivi
elettronici. Oltre ai dati vengono descritte le strutture di
supporto per facilitare le operazioni che si devono effettuare con
i dati
Risultato di questa fase è una definizione delle strutture dati e
della loro organizzazione.
In questa fase si determina l’organizzazione del data base (flat
file, data base gerarchico, reticolare, relazionale ad oggetti od
altro), ed in funzione dell’organizzazione scelta si determina la
struttura logica di ogni elemento.
15
Modelli di dati


Modello fisico: in questo modello i dati vengono descritti
relativamente alla loro memorizzazione fisica sul disco.
Per ogni gruppo di dati vengono specificati:



la struttura nel disco
il disco o la partizione (porzione) di disco dove vengono
memorizzati
come gli indici scelti nella fase precedente vengono realizzati
(la loro struttura: esempio indici clustered o non clustered)
etc…
16
Dal contratto al modello concettuale



Il modello concettuale deve essere una rappresentazione
schematica dei dati da memorizzare e gestire nel nostro sistema
informativo
Per realizzare il modello è quindi necessario, prima di tutto,
individuare da una lettura attenta del contratto:

i soggetti che devono essere memorizzati nel sistema
informativo (soggetti di interesse)
 Le azioni compiute dai soggetti presi in considerazione
 I risultati di queste azioni (complementi oggetto o altri
complementi)
Più in generale, dalla lettura del contratto vanno individuati i
sostantivi e i verbi
17
Il modello concettuale



Uno dei modelli concettuali più adoperato è il modello entità
associazioni (entity relationship)
Questo modello si basa su:
 Entità e loro attributi
 Associazioni tra entità ed attributi di queste associazioni
Individuate le entità e le associazioni, queste vengono
rappresentate
in
maniera
grafica
per
fornire
una
rappresentazione complessiva del sistema informativo
18
Entità







Rappresentano modelli o prototipi di oggetti (classi)
L’entità serve a caratterizzare le proprietà comuni che hanno tutti
gli elementi (oggetti) della stessa classe.
Di un’entità abbiamo diverse istanze o occorrenze (oggetti di
quella classe)
Gli oggetti sono elementi concreti, mentre le entità sono modelli
astratti
Gli oggetti della classe hanno proprietà comuni
Un’occorrenza (istanza) dell’entità è un oggetto concreto del
modello, prototipo, entità
Esempio: data l’entità professore, il Prof. Albert Einstain
rappresenta un’istanza dell’entità professore.
19
Entità: esempi




Nella gestione di un magazzino, le entità possono essere cliente,
fornitore, articolo etc....
Per la gestione di un albergo le entità potrebbero essere: cliente,
camera
Per un’agenzia turistica le entità potrebbero essere: cliente,
viaggio
Per individuare le entità nel contratto con il committente i
soggetti (o in qualche caso i sostantivi) sono buoni candidati per
le entità.
20
Associazioni


Rappresentano legami logici tra due o più entità
Anche in questo caso il legame logico è astratto e si concretizza
in una coppia (o terna a secondo della cardinalità della
associazione, ovvero dal numero di entità coinvolte
nell’associazione) di occorrenze di entità: un’occorrenza per ogni
entità coinvolta nell’associazione
21
Associazioni


Se si usa la prima rappresentazione delle associazioni, in cui esse
hanno un verso, nel contratto con il committente, i verbi
rappresentano in generale le associazioni.
Se si usa il simbolo del rombo per rappresentare le associazioni,
queste non sono caratterizzate da un verso. In questo caso
conviene sostituire il verbo con un sostantivo per meglio
rappresentare l’associazione.
Persona
Persona
Risiede in
E’ residenza
per
Sede di
abitazione
Città
Città
22
Associazioni: esempi




Un cliente compra un articolo (i) (un articolo è comprato da più
clienti)
Un cliente prenota una stanza d’albergo (una stanza è
prenotata da più clienti)
Un turista acquista un pacchetto turistico (un pacchetto
turistico è acquistato da più turista).
Un fornitore fornisce un dipartimento di un determinato
prodotto (relazione ternaria e non binaria, dal momento che
coinvolge tre entità)
23
Associazioni





Ogni associazione ha una cardinalità. La cardinalità viene
specificata per ciascuna relazione che partecipa
all’associazione.
La cardinalità descrive, per ogni entità, il numero minimo e
massimo di volte con cui un’istanza di un’entità può essere
legata a istanze di altre entità coinvolte
Esempio: un articolo può essere oggetto di zero o più vendite
(cardinalità minima zero, massima N). Una vendita riguarda
uno o più articoli (cardinalità minima 1, massima N).
Se la cardinalità minima è zero si dice che la partecipazione
dell’entità all’associazione è opzionale
Se la cardinalità minima è uno si dice che la partecipazione
dell’entità all’associazione è obbligatoria
24
Associazioni

Le cardinalità massime consentono di classificare le associazioni
binarie in base al tipo di corrispondenza:



Associazione 1 : 1 o biunivoca (uno a uno). In questo
caso la cardinalità massima per entrambe le entità coinvolte
è pari ad uno
Associazione 1 : N (uno a N o uno a molti). In questo
caso un’entità dell’associazione ha cardinalità massima pari
ad uno, l’altra pari ad N
Associazioni N : M (N ad M o molti a molti). In questo
caso entrambe le entità coinvolte nell’associazione hanno
cardinalità massima pari a N
25
Associazioni: esempi



Una persona deve essere residente in una sola città. In una
città possono essere residenti o zero persone o molte persone
Un cliente può effettuare più ordini (potrebbe anche non
comprare niente). Un ordine deve essere effettuato da un solo
cliente
Un turista può prenotare zero o più viaggi. Un viaggio può
essere prenotata da zero o più viaggiatori
Persona
Risiede in
E’ residenza
per
Città
26
Attributi






Gli attributi servono a descrivere le proprietà elementari di
entità o associazioni.
Dal contratto con l’utente scaturiscono
le proprietà di
interesse ai fini dell’applicazione.
Una regola di costruzione degli schemi entità associazione,
consiste nell’ individuare solo gli attributi elementari e non gli
attributi che si possono ottenere con calcoli a partire dagli
attributi elementari (esempio: il saldo di un conto corrente è
un attributo derivato dalla somma algebrica dei movimenti
(entrate ed uscite) sul conto)
Ogni attributo associa ad ogni istanza di entità o relazione, un
valore. Questo valore deve appartenere all’insieme specificato
dall’attributo. Questo insieme si chiama dominio
Al dominio di un attributo possono essere imposte dal
committente restrizioni particolari.
Il dominio non viene in genere rappresentato nello schema
27
Attributi


Si definisce identificatore primario un attributo o un insieme
di attributi tali che, dato un qualunque valore a questo attributo
o insieme di attributi, si individua al più una ed una sola istanza
dell’entità.
Gli identificatori primari delle entità, vengono evidenziati
graficamente sottolineando il loro nome o colorando il cerchio
che li rappresenta.
Cliente
Cognome
Nome
Codice fiscale
28
Attributi

Esempio di attributi di un’associazione
Prenota
Turista
zione
Data
Viaggio
Codice
prenotazione
29
Modello E/R
30
Primo esempio

Realizzare un’agenda elettronica. Si vuole memorizzare:



un elenco di amici con un’indicazione del cognome, del
nome e del telefono
tutti gli appuntamenti del proprietario. Per ogni
appuntamento si vuole memorizzare la data, l’ora ed il
luogo dell’appuntamento nonchè la persona con cui si ha
l’appuntamento.
Realizzare l’agenda nelle seguenti ipotesi:
 ogni appuntamento è con un solo amico
 ogni appuntamento è con uno o più amici
31
Primo esempio
Amico
Cognome
Nome
Telefono
Amico
Va a
Va a
Codice
È con
Data
Appunta
mento
Ora
Luogo
Codice
È con
Appunta
mento
32
Secondo esempio



Una società di formazione vuole memorizzare i dati anagrafici
dei suoi corsisti e dei corsi che tiene.
Per ogni corsista vuole memorizzare
il suo numero di
matricola, il suo cognome ed il suo nome, i voti presi negli
esami sostenuti e le date in cui è assente.
I corsi sono caratterizzati dal loro nome.
33
Secondo esempio
Cognome
Nome
Matricola
Corsista
Fa
Può sostenere
Corso
NomeCorso
È valutato con
Codice
Relativo a
È fatta
È sostenuto da
Esame
Voto
Data Esame
CodiceEsame
Assenza
Data
Codice
34
Terzo esempio







Un commerciante vuole informatizzare la gestione delle sue attività. Egli desidera
memorizzare:
I clienti ed in particolare il cognome, il nome, la data di nascita, l’indirizzo e il
codice fiscale.
i fornitori ed in particolare il nome, l’indirizzo, il numero di telefono e la partita
IVA della ditta del fornitore.
gli articoli specificando una descrizione dell’articolo, la quantità presente in
magazzino, la scorta minima, la quantità di riordino, il prezzo di acquisto, ed il
prezzo di vendita e i fornitori dell’articolo. Un articolo può essere fornito da uno o
più fornitori. Ogni fornitore può fornire più articoli.
Il commerciante vuole anche archiviare l’elenco delle vendite ai clienti e degli
acquisti dal fornitore.
Ogni vendita è fatta ad un cliente in una determinata data e contiene l’elenco
degli articoli venduti a quel cliente in quella data, con un articolo per riga. Il
prezzo di vendita normalmente è pari al prezzo di acquisto dell’articolo più il 20
%, ma può essere modificato dall’utente purchè non scenda al di sotto del 10%
del prezzo di acquisto.
Gli acquisti sono effettuati da un fornitore in una determinata data e contengono
l’elenco degli articoli acquistati in quella data, con un’indicazione, per ogni
articolo, del prezzo di acquisto.
35
Terzo esempio

La prima entità che si rileva dall’analisi dei requisiti è l’entità
commerciante. Del commerciante devono essere quanto meno
memorizzati: Il nome della ditta, l’ indirizzo, il telefono, la Partita Iva,
l’indirizzo Web
Nome ditta
Telefono
Codice fiscale
Commerciante
Via
Ind.
Numero
Partita Iva
IndWeb
Cognome
Nome
Codice fiscale
Ind.
Cliente
Codice
Interno
Via
Numero
Interno
36
Terzo esempio
Descrizione
Acquisto
DataEvasione
Codice
RigaAcquisto
DataEmissione
Codice Riga
Quantità
PrezzoAcq.
37
Terzo esempio


Associazioni tra entità:
 Un articolo è fornito da 1 o più fornitori ed un fornitore fornisce
zero o più articoli (associazione 1 a M opzionale)
 Un acquisto è effettuato presso un fornitore che è destinatario di
zero o più ordini di acquisto
 Un acquisto è composto da 1 o più rigaAcquisto che a sua volta é
il dettaglio di un solo acquisto
 Una rigaAcquisto è compilata con un articolo. Un articolo può
essere oggetto di zero o più righe acquisto
 Una vendita è effettuata ad un cliente. Un cliente riceve zero o
più vendite
 Una vendita è composta da 1 o più rigaVendita che a sua volta é
il dettaglio di una sola vendita
 Una rigaVendita è compilata con un articolo. Un articolo può
essere oggetto di zero o più righe vendite
Dalle entità e associazioni sopra descritte scaturisce il modello entità
associazioni seguente
38
Effettuato presso
Fornitore
Destinatario di
Acquisto
Commerciante
Composta da
Fornitore di
Dettaglio di
RigaAcquisto
Compilata con
RigaVendita
Dettaglio di
Compilata con
Fornito da
Composta da
Vendita
Oggetto di
Rivolta a
Destinatario di
Oggetto di
Articolo
Clienti
39
Modello concettuale: Descrizione operazioni






Il modello entità associazioni é un modello concettuale usato per
descrivere i dati.
Nel progetto di un sistema informativo vanno anche descritte le
operazioni da eseguire sui dati con particolare riferimento a come
i dati vengono modificati, quando e con quale frequenza vengono
modificati e da chi vengono modificati.
Esistono vari modelli concettuali per rappresentare le operazioni
da effettuare sui dati. Ogni insieme di modelli assieme al modello
concettuale per la descrizione dei dati caratterizzano un sistema
per la progettazione concettuale dei data base
Ogni sistema di progettazione è caratterizzato dal suo insieme di
modelli per rappresentare i dati e le operazioni su di essi.
Un modello abbastanza completo per la progettazione dei sistemi
informativi è il modello SSADM
In questo modello le operazioni sui dati sono descritti con: data
flow diagrams, entity function matrix, entity life histories
40
Modello logico




Il modello concettuale rappresenta la prima fase di progettazione del
data base.
A partire dal modello concettuale dei dati è necessario passare ad un
modello logico in cui si definisce come memorizzare i dati e con quale
struttura.
La scelta della struttura dati influenza sia l’organizzazione del data
base (eliminare ridondanza dei dati e garantire la loro consistenza)
sia la sua gestione (velocità delle operazioni di gestione: inserimento,
modifica, cancellazione e ricerca di dati)
La definizione del modello logico porta inevitabilmente ad una
ristrutturazione del modello concettuale
41
Modelli logici: flat file



Il modello logico più semplice di un data base è il modello che
prevede un unico file (flat file): tutti i dati del nostro data base
sono memorizzati in un unico file.
Il modello flat file va bene solo per data base estremamente
semplici (con una sola entità)
I fogli elettronici sono ottimi strumenti per gestire data base con
modello logico dei dati flat file. Excel ad esempio contiene
numerose funzioni per gestire e manipolare i dati di un data base
con struttura flat file:
 Elenchi, filtri e ordinamenti di elenchi
 Uso di data base esterni e Microsoft Query
 Analisi dei dati con tabelle pivot
 L’analisi dei dati what – if
 Analisi dei dati con ricerca obiettivo e risolutore
 L’analisi dei dati con strumenti di analisi statistica
42
Modelli logici: gerarchico
Agente
Cliente
Ordine
Ordine
RigaOrdine
RigaOrdine
Articolo
Articolo
43
Modelli logici: reticolare

Figura di un modello reticolare
Agente
Cliente
Ordine
RigaOrdine
Articolo
44
Modelli logici: relazionale




Nel modello logico relazionale le informazioni sono logicamente
memorizzate in tabelle. Una tabella è un insieme di righe e
colonne. Ogni colonna della tabella ha un nome detto attributo.
Ogni riga della tabella è detta ennupla e costituisce
un’informazione di base.
La tabella corrisponde alla relazione (relazione matematica). Le
righe della tabella corrispondono agli elementi della relazione. I
nomi delle colonne corrispondono ai nomi delle componenti della
ennupla
La chiave primaria della relazione è un attributo o un insieme di
attributi che identifica univocamente una riga: non esistono due
righe con lo stesso valore della chiave.
Il modello relazionale impone il vincolo di integrità sulle entità
per cui nessuna componente della chiave primaria può avere
valore nullo
45
Modelli logici: relazionale




Un modello relazionale gode delle seguenti proprietà:
 Ogni colonna contiene valori dello stesso attributo, sono quindi valori
omogenei ovvero valori presi dallo stesso insieme o dominio. Ogni
casella della tabella può contenere un solo valore (non un array di
valori)
 Ogni colonna ha un nome univoco e l’ordine delle colonne è irrilevante
 Ogni riga è unica, ovvero non esistono righe con gli stessi valori per
determinati attributi (che formano la chiave)
 Tute le righe della tabella contengono lo stesso numero di attributi. La
sequenza delle righe è irrilevante
Si definisce dominio l’insieme di possibili valori di un attributo
In una tabella sono importanti due aspetti:
 L’insieme dei nomi delle colonne che formano lo schema della tabella
 Le righe che contengono le informazioni vere e proprie
Il data base consiste in un insieme di tabelle corrispondenti alle entità.
L’insieme degli schemi delle tabelle contenute nel data base si chiama
schema del data base.
46
Dal modello concettuale al modello logico

Per passare dal modello concettuale entità associazione al modello
logico relazionale si applicano le seguenti regole:



Ogni entità diventa una relazione
Ogni attributo di un’entità diventa un attributo della relazione,
ovvero il nome della colonna della relazione
L’identificatore univoco di un’entità diventa la chiave primaria
della relazione
47
Associazione 1 : 1


Le associazioni 1: 1 vengono rappresentate in una qualunque delle entità
coinvolte, aggiungendo ad una delle entità coinvolte gli attributi delle
associazioni.
In generale non è conveniente rappresentare tutti i concetti delle entità e
dell’associazione 1 : 1 in un’unica relazione in quanto il modello E/R è costruito
effettuando delle scelte precise sugli eventuali accorpamenti di entità
Impiegato
(0,1)
Dirige
Codice Cognome
Direzione
Data Inizio
(1,1)
Dipartimento
E’ diretto
Nome
Sede
Impiegati (Codice, Cognome)
Dipartimenti (Nome, Sede, Codice direttore, DataInizioDirezione)
Impiegati (Codice, Cognome, DipartimentoDiretto, DataInizioDirezione)
Dipartimenti (Nome, Sede)
48
Associazioni 1: 1


Nel caso di associazione 1: 1 con partecipazione opzionale per una sola
entità, conviene includere gli attributi dell’associazione nell’entità con
partecipazione obbligatoria. Se gli attributi dell’associazione sono inclusi
nell’entità con partecipazione facoltativa, si introduce la possibilità di
valori nulli
Viene introdotto il vincolo di integrità referenziale tra l’attributo
CodiceDirettore della relazione Dipartimenti e l’attributo Codice della
relazione Impiegati.
Impiegato
(0,1)
Dirige
Codice Cognome
Direzione
Data Inizio
(1,1)
Dipartimento
E’ diretto
Nome
Sede
Impiegati (Codice, Cognome)
Dipartimenti (Nome, Sede, CodiceDirettore, DataInizioDirezione)
49
Associazioni 1: N


Nel caso di associazione 1: N l’entità che partecipa all’associazione con
cardinalità massima pari a 1 viene tradotta in una relazione che
contiene:

Gli attributi dell’entità

Gli identificatori delle entità che partecipano all’associazione

Gli attributi dell’associazione
L’associazione di partenza non viene rappresentata esplicitamente
Giocatore
(1,1)
Gioca
Contratto
(0,N)
Squadra
E’ composta
Ruolo
Cognome Data nascita
Data Inizio
Nome
Città
Giocatori (Cognome, DataNascita, Ruolo, NomeSquadra, Data)
Squadre (Nome, Città)
50
Associazioni 1: N

Nel caso in cui la cardinalità minima dell’entità dell’associazione lato uno è pari a
zero (giocatori che non hanno contratti con una squadra) la traduzione dello
schema può essere fatta secondo le regole delle associazioni N : M introducendo
una relazione per l’associazione
Giocatore
(0,1)
Gioca
Contratto
(0,N)
Squadra
E’ composta
Ruolo
Cognome Data nascita
Data Inizio
Nome
Città
Giocatori (Cognome, DataNascita, Ruolo)
Squadre (Nome, Città)
Contratto (CognomeGiocatore, DataNascitaGiocatore, NomeSquadra,
DataInizioContratto)
In questa traduzione abbiamo un numero superiore di relazione, ma non è
possibile avere valori nulli nella relazione Giocatori. In generale la prima
soluzione è la più usata poiché é più efficiente in termine di velocità di
51
ricerche, ma occupa più spazio di memoria
Associazioni N: M

Nel caso di associazione N: M si ottiene:

Una relazione per ogni entità partecipante alla relazione. Ogni relazione ha gli
stessi attributi dell’entità di partenza, e per chiave l’identificatore dell’entità.

Una relazione per rappresentare l’associazione. Questa relazione contiene come
attributi:
 Gli identificatori delle entità coinvolte, che formano la chiave della nuova
relazione
 Gli attributi della relazione
Impiegato
(0,N)
Partecipa (0,N) Progetto
zione
Partecipa
E’ composto
Matricola
Cognome Data nascita
DataInizio
Codice
Nome
Impiegati (Matricola, Cognome, DataNascita)
Progetti (Codice, Nome)
Partecipazioni (MatricolaImpiegato, CodiceProgetto, DataInizio)
52
53
54
PROGETTO LOGICO DI UN DATA BASE

Il progetto di un data base include la scelta delle tabelle necessarie
per contenere i dati per consentire un efficiente e sicuro
immagazzinamento dei dati ed una loro ricerca

Il progetto deve definire:
 Le tabelle ed i loro nomi
 I nomi delle colonne (attributi)
 Le caratteristiche delle colonne (Valori unici o nulli, il tipo di dati)
 La chiave primaria di ogni tabella (un valore o un insieme di valori
che identificano univocamente una riga)
 Le associazioni tra tabelle. Per definire un’associazione un
attributo (o un insieme di attributi) in una tabella chiamato chiave
esterna, è uguale (fa riferimento) a un attributo (o insieme di
attributi) chiave primaria in un’altra tabella
 I vincoli di dominio, di entità, referenziale ed imposti dall’utente
 Gli indici per velocizzare le operazioni di ricerca dei dati
 I permessi e le autorizzazioni dei vari utenti o gruppi sulle singole
tabelle
55
Primo esempio: Dal modello E/R al modello logico

Entità amico genera la tabella
 Amici (CodiceAmico, Cognome, Nome, telefono)

Entità appuntamento genera la tabella
 Appuntamenti
(CodiceAppuntamento,Data,
Ora,
Luogo,
CodiceAmico)
 Dove il CodiceAmico è stato aggiunto per realizzare
l’associazione tra l’appuntamento e l’amico con cui si ha
l’appuntamento.

Nel caso in cui ad un appuntamento possono essere presenti più
amici (un amico può essere presente a più appuntamenti) l’associa
M: N tra l’entità amico e l’entità appuntamento si realizza
introducendo una terza tabella
 Amici (CodiceAmico, Cognome, Nome, telefono)
 Appuntamenti (CodiceAppuntamento, Data, Ora, Luogo)
 AmiciAdAppuntamenti (CodiceAppuntamento, CodiceAmico)
56
Secondo esempio: Dal modello E/R al modello logico

Entità corsista genera la tabella
 Corsisti (Matricola, Cognome, Nome)

Entità corso genera la tabella
 Corsi (CodiceCorso, NomeCorso)

Entità assenza genera la tabella
 Assenze (CodiceAssenza, Data, Matricola)
-Dove la Matricola è stata aggiunta per realizzare l’associazione tra
l’assenza e il corsista che effettua l’assenza.

Entità esame genera la tabella
 Esami (CodiceEsame, DataEsame, Matricola, CodiceCorso, Voto)
-Dove la matricola è stata aggiunta per realizzare l’associazione tra
l’esame e il corsista che sostiene l’esame.
-Dove il CodiceCorso è stato aggiunto per realizzare l’associazione
tra l’esame ed il corso a cui si riferisce.
57
Terzo esempio: Dal modello E/R al modello logico






Entità commerciante genera la tabella
 Commercianti
(PartitaIva, nomeDitta, telefono, codiceFiscale, Via,
Numero, Interno, indWeb)
Entità cliente genera la tabella
 Clienti (Codice, Cognome, Nome, CodiceFiscale, Via, Numero, Interno,
Telefono)
Entità fornitore genera la tabella
 Fornitori (Codice, Nome, Telefono, PartitaIva, Via, Numero, Interno)
Entità articolo genera la tabella
 Articoli (Codice, Descrizione, Giacenza, ScortaMin, ScortaMax)
Entità acquisto genera la tabella
 Acquisti
(Codice,
Descrizione,
DataEvasione,
DataEmissione,
CodiceFornitore)
-Dove il codice fornitore è stato aggiunto per realizzare l’associazione tra
acquisto e fornitore
Entità rigaAcquisto genera la tabella
 RigheAcquisto (CodiceRiga, CodiceAcquisto, CodiceArticolo, quantità,
prezzoAcquisto)
-Dove il codice acquisto è stato aggiunto per realizzare l’associazione tra
acquisto e rigaAcquisto; il codiceArticolo è stato aggiunto per
realizzare l’associazione tra la rigaAcquisto e l’articolo
58
Terzo esempio: dal modello E/R al modello logico

Entità vendita genera la tabella
 Vendite (Codice, descrizione, Data, CodiceCliente)
-Dove il codice cliente è stato aggiunto per realizzare l’associazione tra
vendita e cliente

Entità rigaVendita genera la tabella
 RigheVendite
(CodiceRiga, Codicevendita,
quantità, prezzoVendita)
CodiceArticolo,
-Dove il codice acquisto è stato aggiunto per realizzare l’associazione tra
acquisto e rigaAcquisto; il codiceArticolo è stato aggiunto per
realizzare l’associazione tra la rigaAcquisto e l’articolo

Infine per realizzare l’associazione tra gli articoli e i loro fornitori
(associazione N : M) introduciamo la tabella
 AcquistiFornitori (CodiceArticolo, CodiceFornitore)
59
Nozioni di algebra relazionale



Matematicamente l’algebra relazionale, da cui il modello logico
relazionale deriva, definisce varie operazioni.
Gli operandi sono della relazioni che possono essere costanti
(relazioni specifiche) o variabili (relazioni incognite) . Ogni
operando è rappresentato dal suo schema (schema della relazione)
Le operazioni dell’algebra relazionale si possono classificare in due
categorie: Operazioni insiemistiche, cioè le operazioni
dell’algebra degli insiemi applicate alle entità relazione e le
Operazioni relazionali non presenti nell’algebra degli insiemi.
60
Operazioni insiemistiche

Le operazioni più comuni sono quelle insiemistiche:



Unione di due o più relazioni: unione insiemistica con il vincolo
che gli operandi devono avere lo stesso schema. Il risultato ha lo
stesso schema degli operandi
Intersezione di due o più relazioni: intersezione insiemistica con
il vincolo che gli operandi devono avere lo stesso schema. Il
risultato ha lo stesso schema degli operandi
Differenza di due o più relazioni: differenza insiemistica con il
vincolo che gli operandi devono avere lo stesso schema. Il
risultato ha lo stesso schema degli operandi
61
Operazioni relazionali
Proiezione





Proiezione: serve ad eliminare alcune colonne dallo schema di una
relazione. L’operatore di proiezione ha come operandi una relazione
ed una lista di attributi scelti tra quelli dello schema della relazione.
Il risultato dell’operazione è una relazione che contiene solo gli
attributi della lista. La cardinalità della relazione risultato è di norma
la stessa a meno di righe uguali che vengono ridotte a una.
Matematicamente: Sia R una relazione con attributi {A1, A2, … Ak} e
(B1, .. Bn) una lista che contiene alcuni degli attributi di A, allora 
B1, .. Bn ( R ) è la proiezione di R sugli attributi B1, .. Bn
Esempi: nella relazione:
Clienti (Codice, Cognome, Nome, DataNascita)
 Visualizzare un elenco di clienti contenente il loro Cognome, il
nome e la data di nascita
 Proiezione di clienti su Cognome, Nome, DataNascita
 Cognome, Nome, DataNascita (Clienti)
62
Selezione




Selezione: serve ad eliminare alcune righe dalla relazione. Viene usata in modo
particolare per effettuare ricerche su una tabella. Ha come operandi una relazione
ed una condizione logica. Il risultato è una relazione che contiene solo le ennuple
della relazione di partenza che soddisfano la condizione data.
Matematicamente se R è la relazione, C la condizione e  l’operatore di selezione
allora c ( R)
Nella condizione C:
 gli operandi possono essere attributi dello schema della relazione o costanti
 Gli operatori di C sono gli operatori di confronto (<, <=, >, >=, etc…) e gli
operatori logici (and, or, not)
Esempio: nella relazione:
 Clienti (Codice, Cognome, Nome, DataNascita)
 Trovare tutti i clienti nati prima del 1984
 Selezione dei clienti per dataNascita < 1984
 DataNascita < 1984 ( Clienti)
 Articoli (Codice, Descrizione, Giacenza, ScortaMin, ScortaMax)
 Trovare tutti gli articoli con giacenza inferiore alla scorta minima
 Selezione degli Articoli per Giacenza < ScortaMin
 Giacenza < scortaMin ( Articoli)
63
Composizione di operatori



Gli operatori di proiezione e selezione possono anche
comporsi matematicamente (come le funzioni composte)
Esempio nella relazione
 Articoli (Codice, Descrizione, Giacenza, ScortaMin,
ScortaMax)
Trovare la descrizione di tutti gli articoli la cui Giacenza è
minore della scorta Minima:
 Proiezione della selezione degli articoli per Giacenza
minore della Scorta Minima sulla descrizione
  Descrizione ( Giacenza < scortaMin ( Articoli) )
64
Giunzione




Giunzione: serve per ottenere dati tra due o più relazioni che
presentano associazioni tra di loro.
Nel modello logico le associazioni tra due entità si ottengono
inserendo in una relazione R la chiave primaria di un’altra
relazione S (attributo che diventa chiave esterna nella
relazione R). Le due relazioni R ed S hanno quindi uno o più
attributi in comune
La giunzione serve per ottenere dati dalle due relazioni che
hanno uno o più attributi in comune.
Il risultato è una relazione che contiene la composizione delle
ennuple delle due relazioni con valori uguali negli attributi
comuni
65
Giunzione






Matematicamente:
Sia R una relazione con attributi {A1, A2, … AN} e
S una relazione con attributi (B1, .. BM),
siano Ai e Bj due attributi comuni alle due relazioni; questi attributi
diventano i parametri dell’operatore di giunzione.
La giunzione di R e di S, R  Ai =Bj S viene costruita:

prendendo ogni ennupla r di R ed ogni ennupla s di S e confrontandole.
 Se la componente AI di R e la componente BJ di S sono uguali allora si
ottiene una ennupla appartenente alla giunzione costituita da tutti gli
attributi di R seguiti da tutti gli attributi di S ad eccezione di Bj, in quanto
è uguale ad AI.
 Lo schema del risultato è quindi la relazione
 G (A1, A2, … AN , B1 , … BJ-1, BJ+1, … BM)
 Ovvero l’insieme degli attributi di R e di S escluso Bj.
 Se nella sequenza di attributi risultante dovessero comparire attributi
con nomi uguali è possibile rinominarli
Questo tipo di giunzione viene chiamata giunzione naturale (natural join ) o
inner join
66
Giunzione



Esempi: nella relazione:
Amici (Codice, Cognome, Nome, Telefono)
Appuntamenti (CodiceAppuntamento, Data, Ora, Luogo, CodiceAmico)
 Visualizzare l’elenco degli appuntamenti con gli amici il cui cognome è
specificato dall’utente: dato il cognome di un amico trovare tutti gli
appuntamenti avuti con lui
 Proiezione di




Selezione di amici per cognome = Cognome inserito
 Su Giunzione di Amici e appuntamenti su
Amico.codice =
Appuntamenti.codiceAmico
Su Cognome, nome, telefono, data, ora e luogo
Amico.Cognome, Amico.nome, Amico.Telefono, Appuntamento.Data, Appuntamento.Ora, Appuntamento.luogo
(amico.cognome = cognome inserito (Amici
Amico.codice = Appuntamenti.Codice
Appuntamenti))
Oppure
 Proiezione di

Giunzione di



Selezione di amici per cognome = Cognome inserito
Su Amici e appuntamenti
Appuntamenti.codiceAmico
con
Amico.codice
=
Su Cognome, nome, telefono, data, ora e luogo
67
Normalizzazione

Una forma normale è una proprietà di una base di dati
relazionale che ne garantisce la “qualità”, cioè l'assenza
di determinati difetti

Quando una relazione non è normalizzata:
 presenta ridondanze,
 si presta a comportamenti poco desiderabili durante
gli aggiornamenti

Le forme normali sono di solito definite sul modello
relazionale, ma hanno senso in altri contesti, ad esempio
il modello E-R
68
Normalizzazione

Procedura che permette di trasformare schemi non
normalizzati in schemi che soddisfano una forma
normale

La normalizzazione va utilizzata come tecnica di verifica
dei risultati della progettazione di una base di dati

Non costituisce una metodologia di progettazione
69
Una relazione con anomalie
Impiegato Stipendio Progetto
Rossi
20
Marte
Verdi
35
Giove
Verdi
35
Venere
Neri
55
Venere
Neri
55
Giove
Neri
55
Marte
Mori
48
Marte
Mori
48
Venere
Bianchi
48
Venere
Bianchi
48
Giove
Bilancio
2
15
15
15
15
2
2
15
15
15
Funzione
tecnico
progettista
progettista
direttore
consulente
consulente
direttore
progettista
progettista
direttore
70
Anomalie




Lo stipendio di ciascun impiegato è ripetuto in tutte le
ennuple relative
 ridondanza
Se lo stipendio di un impiegato varia, è necessario
andarne a modificare il valore in diverse ennuple
 anomalia di aggiornamento
Se un impiegato interrompe la partecipazione a tutti i
progetti, dobbiamo cancellarlo
 anomalia di cancellazione
Un nuovo impiegato senza progetto non può essere
inserito
 anomalia di inserimento
71
Perché questi fenomeni indesiderabili?

abbiamo usato un'unica relazione
rappresentare informazioni eterogenee



per
gli impiegati con i relativi stipendi
i progetti con i relativi bilanci
le partecipazioni degli impiegati ai progetti con le
relative funzioni
72
Per studiare in maniera sistematica
questi aspetti, è necessario
introdurre un vincolo di integrità:
la dipendenza funzionale
73
Proprietà
Ogni impiegato ha un solo stipendio (anche
se partecipa a più progetti)
 Ogni progetto ha un bilancio
 Ogni impiegato in ciascun progetto ha una
sola funzione (anche se può avere funzioni
diverse in progetti diversi)

74
Dipendenza funzionale
relazione r su R(X)
 due sottoinsiemi non vuoti Y e Z di X
 esiste in r una dipendenza funzionale (FD) da
Y a Z se, per ogni coppia di ennuple t1 e t2 di r
con gli stessi valori su Y, risulta che t1 e t2
hanno gli stessi valori anche su Z

75
Notazione
XY

Esempi:
Impiegato  Stipendio
Progetto  Bilancio
Impiegato Progetto  Funzione
76
Altre FD


Impiegato Progetto  Progetto
Si tratta però di una FD “banale” (sempre
soddisfatta)
Y  A è non banale se A non appartiene a Y
 Y  Z è non banale se nessun attributo in Z
appartiene a Y

77
Proprietà delle dipendenze funzionali
X, Y, Z sono insiemi di attributi della relazione R.
Valgono le seguenti proprietà:

Riflessività
Se X contiene Y, allora X  Y (FD banale)

Aumento
Se X  Y, vale anche XZ  YZ

Transitività
Se X  Y e Y  Z allora X  Z

Proprietà derivata: unione
Se X  Y e X  Z allora X  YZ
78
Inferenza di dipendenze funzionali

Utilizzando le proprietà viste è possibile arricchire
l’insieme di FD a partire da un insieme iniziale di FD

La chiusura di un insieme F di dipendenze funzionali
è l’insieme di dipendenze funzionali che possono
essere inferite da F con le proprietà viste

È possibile inoltre trovare la chiusura di un insieme di
attributi X secondo un insieme di D.F. F, cioè
l’insieme W di tutti gli attributi per cui la dipendenza
X  W appartiene alla chiusura di F
79
Definizione di chiave

Sia R una relazione e U l’insieme di attributi
del suo schema

L’insieme di attributi X è chiave di R se:


La chiusura di X corrisponde a U
Non esiste nessun sottoinsieme Y di X, per cui la
chiusura di Y è ancora uguale a U
80
Le anomalie sono legate ad alcune
FD
gli impiegati hanno un unico stipendio
Impiegato  Stipendio
 i progetti hanno un unico bilancio
Progetto  Bilancio

81
Non tutte le FD causano anomalie

In ciascun progetto, un impiegato svolge una
sola funzione
Impiegato Progetto  Funzione

Il soddisfacimento è più "semplice"
82
Una differenza fra FD
Impiegato  Stipendio
Progetto  Bilancio
 causano anomalie
Impiegato Progetto  Funzione
 non causa anomalie
 Perché?
83
Impiegato Stipendio Progetto
Rossi
20
Marte
Verdi
35
Giove
Verdi
35
Venere
Neri
55
Venere
Neri
55
Giove
Neri
55
Marte
Mori
48
Marte
Mori
48
Venere
Bianchi
48
Venere
Bianchi
48
Giove
Bilancio
2
15
15
15
15
2
2
15
15
15
Funzione
tecnico
progettista
progettista
direttore
consulente
consulente
direttore
progettista
progettista
direttore
Impiegato  Stipendio
Progetto  Bilancio
Impiegato Progetto  Funzione
84
FD e anomalie
La terza FD corrisponde ad una chiave e non
causa anomalie
 Le prime due FD non corrispondono a chiavi
e causano anomalie


La relazione contiene alcune informazioni
legate alla chiave e altre ad attributi che non
formano una chiave
85

abbiamo usato un'unica relazione per
rappresentare informazioni eterogenee



gli impiegati con i relativi stipendi
i progetti con i relativi bilanci
le partecipazioni degli impiegati ai progetti con le
relative funzioni
86
Impiegato  Stipendio
Progetto  Bilancio
Impiegato Progetto  Funzione




Impiegato Progetto è chiave
Impiegato solo no
Progetto solo no
Le anomalie sono causate dalla presenza di concetti
eterogenei:



proprietà degli impiegati (lo stipendio)
proprietà di progetti (il bilancio)
proprietà della chiave Impiegato Progetto
87
Forma normale di Boyce e Codd
(BCNF)
 Una
relazione r è in forma normale di
Boyce e Codd se, per ogni dipendenza
funzionale (non banale) X  Y definita
su di essa, X contiene una chiave K di r

La forma normale richiede che i concetti in
una relazione siano omogenei (solo proprietà
direttamente associate alla chiave)
88
Che facciamo se una relazione non
soddisfa la BCNF?

La rimpiazziamo con altre relazioni che
soddisfano la BCNF
Come?

Decomponendo sulla base delle dipendenze
funzionali, al fine di separare i concetti
89
Impiegato Stipendio Progetto
Rossi
20
Marte
Verdi
35
Giove
Verdi
35
Venere
Neri
55
Venere
Neri
55
Giove
Neri
55
Marte
Mori
48
Marte
Mori
48
Venere
Bianchi
48
Venere
Bianchi
48
Giove
Impiegato Stipendio
Rossi
20
Verdi
35
Neri
55
Mori
48
Bianchi
48
Bilancio
2
15
15
15
15
2
2
15
15
15
Impiegato
Rossi
Verdi
Verdi
Neri
Neri
Neri
Mori
Mori
Bianchi
Bianchi
Funzione
tecnico
progettista
progettista
direttore
consulente
consulente
direttore
progettista
progettista
direttore
Progetto
Marte
Giove
Venere
Venere
Giove
Marte
Marte
Venere
Venere
Giove
Funzione
tecnico
progettista
progettista
direttore
consulente
consulente
direttore
progettista
progettista
direttore
Progetto Bilancio
Marte
2
Giove
15
Venere
15
90
Non sempre è così facile
Impiegato Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Venere
Neri
Saturno
Neri
Venere
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Impiegato  Sede
Progetto  Sede
91
Decomponiamo sulla base
delle dipendenze
Impiegato Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Venere
Neri
Saturno
Neri
Venere
Impiegato
Rossi
Verdi
Neri
Sede
Roma
Milano
Milano
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Progetto
Marte
Giove
Saturno
Venere
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
92
Proviamo a ricostruire
Impiegato
Rossi
Verdi
Neri
Sede
Roma
Milano
Milano
Progetto
Marte
Giove
Saturno
Venere
Impiegato Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Venere
Neri
Saturno
Neri
Venere
Verdi
Saturno
Neri
Giove
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Milano
Milano
Diversa dalla relazione di partenza!
93
Decomposizione senza perdita

Una relazione r si decompone senza perdita su X1 e X2
se il join delle proiezioni di r su X1 e X2 è uguale a r
stessa (cioè non contiene ennuple spurie)

Se le relazioni decomposte sono due, vale la seguente
proprietà: la decomposizione senza perdita è garantita se
gli attributi comuni contengono una chiave per almeno
una delle due relazioni decomposte

Se le relazioni decomposte sono più di due, si può
eseguire un semplice test (vedere testo Ullman, Basi di
Dati e Basi di Conoscenza)
94
Proviamo a decomporre senza perdita
Impiegato Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Venere
Neri
Saturno
Neri
Venere
Impiegato
Rossi
Verdi
Neri
Sede
Roma
Milano
Milano
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Impiegato  Sede
Progetto  Sede
Impiegato Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Venere
Neri
Saturno
Neri
Venere
95
Un altro problema

Supponiamo di voler inserire una nuova
ennupla che specifica la partecipazione
dell'impiegato Neri, che opera a Milano, al
progetto Marte
Impiegato Progetto
Impiegato
Rossi
Verdi
Neri
Sede
Roma
Milano
Milano
Rossi
Verdi
Verdi
Neri
Neri
Marte
Giove
Venere
Saturno
Venere
Impiegato  Sede
Progetto  Sede
96
Impiegato
Rossi
Verdi
Neri
Neri
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Impiegato Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Venere
Neri
Saturno
Neri
Venere
Neri
Marte
97
Effettuando la join delle relazioni decomposte si
ottiene la seguente relazione.
Impiegato Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Venere
Neri
Saturno
Neri
Venere
Neri
Marte
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Milano
La FD Progetto  Sede risulta essere violata!
98
Conservazione delle dipendenze


Una decomposizione conserva le dipendenze
se ciascuna delle dipendenze funzionali dello
schema originario coinvolge attributi che
compaiono tutti insieme in uno degli schemi
decomposti
Progetto  Sede non è conservata
99
Qualità delle decomposizioni

Una decomposizione dovrebbe sempre
soddisfare:


la decomposizione senza perdita, che
garantisce la ricostruzione delle informazioni
originarie
la conservazione delle dipendenze, che
garantisce il mantenimento dei vincoli di
integrità originari
100
Una relazione non-normalizzata
Dirigente Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Marte
Neri
Saturno
Neri
Venere
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Progetto Sede  Dirigente
Dirigente  Sede
101
La decomposizione è problematica
Sede  Dirigente coinvolge
tutti gli attributi e quindi nessuna
decomposizione può preservare tale
dipendenza
 Progetto
 quindi
in alcuni casi la BCNF “non è
raggiungibile”
102
Una nuova forma normale

Una relazione r è in terza forma normale se,
per ogni FD (non banale) X  Y definita su r,
è verificata almeno una delle seguenti
condizioni:


X contiene una chiave K di r
ogni attributo in Y è contenuto in almeno una
chiave di r
103
BCNF e terza forma normale
la terza forma normale è meno restrittiva della
forma normale di Boyce e Codd (e ammette
relazioni con alcune anomalie)
 ha il vantaggio però di essere sempre
“raggiungibile”

104
Decomposizione in terza forma
normale

La decomposizione dipende dalle dipendenze funzionali
individuate

Si crea una relazione per ogni gruppo di attributi
coinvolti in una dipendenza funzionale: così si
garantisce la conservazione delle dipendenze

Si verifica che alla fine una relazione contenga una
chiave della relazione originaria, altrimenti si aggiunge
una relazione che abbia questa proprietà. Questo
garantisce la decomposizione denza perdite.
105
Una possibile strategia

se la relazione non è normalizzata si
decompone in terza forma normale

alla fine si verifica se lo schema ottenuto è
anche in BCNF

Se una relazione ha una sola chiave allora le
due forme normali coincidono
106
Uno schema non decomponibile in BCNF
Dirigente Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Marte
Neri
Saturno
Neri
Venere
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Dirigente  Sede
Progetto Sede  Dirigente
107
Una possibile riorganizzazione
Dirigente Progetto
Rossi
Marte
Verdi
Giove
Verdi
Marte
Neri
Saturno
Neri
Venere
Sede
Roma
Milano
Milano
Milano
Milano
Reparto
1
1
1
2
2
Dirigente  Sede Reparto
Sede Reparto  Dirigente
Progetto Sede  Reparto
108
Decomposizione in BCNF
Dirigente
Rossi
Verdi
Neri
Sede Reparto
Roma
1
Milano
1
Milano
2
Progetto
Marte
Giove
Marte
Saturno
Venere
Sede Reparto
Roma
1
Milano
1
Milano
1
Milano
2
Milano
2
109
Progettazione e normalizzazione
la teoria della normalizzazione può essere
usata nella progettazione logica per verificare
lo schema relazionale finale
 si può usare anche durante la progettazione
concettuale per verificare la qualità dello
schema concettuale

110
Nome
fornitore
Codice
Nome
prodotto
Indirizzo
Prodotto
Partita
IVA
Prezzo
PartitaIVA  NomeFornitore Indirizzo
111
Analisi dell’entità

L’entità viola la terza forma normale a causa
della dipendenza:
PartitaIVA  NomeFornitore Indirizzo

Possiamo decomporre sulla base di questa
dipendenza
112
Partita Nome
IVA fornitore
Nome
prodotto Codice
(1,1)
Prodotto
Prezzo
(0,N)
Fornitura
Fornitore
Indirizzo
113
Dipartimento
(0,N)
(0,N)
Professore
(0,1)
Studente
Tesi
(0,N)
Corso di
laurea
Studente  Corso di laurea
Studente  Professore
Professore  Dipartimento
114
Analisi della relationship
 La
relationship viola la terza forma
normale a causa della dipendenza:
Professore  Dipartimento
 Possiamo
decomporre sulla base di
questa dipendenza
115
(0,N)
Afferenza
(1,1)
Professore
Dipartimento
(0,N)
(0,1)
Tesi
Studente
(0,N)
Corso di
laurea
116
Ulteriore analisi sulla base delle
dipendenze

La relationship Tesi è in BCNF sulla base
delle dipendenze


Studente  CorsoDiLaurea
Studente  Professore
le due proprietà sono indipendenti
questo suggerisce una ulteriore
decomposizione
117
(0,N)
Professore
(0,1)
Tesi
Studente
(1,1)
(1,1)
(0,N)
Afferenza
(0,N)
Dipartimento
Corso di
laurea
Iscrizione
(0,N)
Corso di
laurea
118
STRUMENTI DI ANALISI DI ACCESS


ANALIZZATORE TABELLE: CONSENTE DI ANALIZZARE UNA
TABELLA ALLA VOLTA E DI PROPORRE UNA NUOVA STRUTTURA
PER LA TABELLA, O DI DIVIDERLA IN PIU’ TABELLE ASSOCIATE
SE NECESSARIO
ANALIZZATORE DI PRESTAZIONI: ANALIZZA L’INTERO DATA
BASE E FORNISCE CONSIGLI E SUGGERIMENTI
(IMPLEMENTABILI CON LA CREAZIONE GUIDATA)
119
TIPI DI INTEGRITA’ DEI DATI

Integrità di dominio o integrità di colonna:


specifica un insieme di dati validi per una colonna, e determina
se valori null sono consentiti.
Viene ottenuta per mezzo di:
 controlli di validità (validity checking);
 restrizioni sul tipo di dati
 restrizioni sul formato
 restrizioni sul range
120
TIPI DI INTEGRITA’ DEI DATI
Gli insiemi di valori con cui è possibile denotare gli elementi di una
colonna sono:









interi;
reali;
booleani;
caratteri;
intervalli di interi e caratteri;
stringhe di caratteri;
testo,
immagine,
definiti dall’utente.
121
TIPI DI INTEGRITA’ DEI DATI


Integrità di entità o integrità di tabella:
 richiede che tutte le righe in una tabella abbiano un identificatore
univoco (primary key).
 Se il valore della chiave primaria può essere modificato o se l’intera riga
può essere cancellata dipende dal livello di integrità richiesto tra la
chiave primaria e le altre tabelle
Integrità definite dall’utente
 Consente di definire specifiche regole di business che non cadono in
una delle precedenti categorie di integrità.
 Per creare integrità definite dall’utente si possono usare:
-constraints
-stored procedure
-triggers
122
TIPI DI INTEGRITA’ DEI DATI

Integrità referenziale:



garantisce che la relazione tra la chiave primaria (di una tabella a
cui si fa riferimento) e la chiave esterna (foreign key) in ogni
tabella referente (che fa riferimento alla tabella contenente alla
chiave primaria), sia sempre mantenuta
una riga nella tabella a cui si fa riferimento non può essere
cancellata, né la chiave primaria modificata, se una chiave
esterna fa riferimento a quella riga
una riga non può essere aggiunta ad una tabella che fa
riferimento ad un’altra tabella se il valore della chiave esterna
della tabella referente non coincide con il valore della chiave
primaria della tabella a cui si fa riferimento (esempio: non si può
creare un ordine (tabella che fa riferimento) per un cliente che
non esiste
123