SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 99
Gegevensbanken
relationeel model
     Prof. Erik Duval
       2009 - 2010




            1
http://www.slideshare.net/erik.duval




2
•   Inleiding
•   Begrippen en notaties
•   Beperkingen in het relationele model
•   Relaties aanpassen




                         3
inleiding
5
•   1962: Codasyl development committee, 'An information
    algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962




                             5
•   1962: Codasyl development committee, 'An information
    algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962
•   1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of
    computation', in Computer programming and formal systems,
    Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963




                             5
•   1962: Codasyl development committee, 'An information
    algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962
•   1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of
    computation', in Computer programming and formal systems,
    Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963
•   1968: D.L. Childs, 'Feasibility of a set-theoretical data-
    structure. A general structure based on a reconstituted
    definition of a relation', in Proc. IFIP congress 1968, North-
    Holland, 1968




                                5
•   1962: Codasyl development committee, 'An information
    algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962
•   1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of
    computation', in Computer programming and formal systems,
    Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963
•   1968: D.L. Childs, 'Feasibility of a set-theoretical data-
    structure. A general structure based on a reconstituted
    definition of a relation', in Proc. IFIP congress 1968, North-
    Holland, 1968
•   1970: E.F. Codd, 'A relational model of data for large scale
    shared data banks', CACM, 13, 6, jun 1970


                                5
•   1962: Codasyl development committee, 'An information
    algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962
•   1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of
    computation', in Computer programming and formal systems,
    Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963
•   1968: D.L. Childs, 'Feasibility of a set-theoretical data-
    structure. A general structure based on a reconstituted
    definition of a relation', in Proc. IFIP congress 1968, North-
    Holland, 1968
•   1970: E.F. Codd, 'A relational model of data for large scale
    shared data banks', CACM, 13, 6, jun 1970
•   … daarna: uitbreidingen, aanpassingen
                                5
KLEUR   MAAT



    rood                  S




    geel
                          M




    groen
                          L

6
een relatie R
op de verzamelingen V1 , ...Vn
is een deelverzameling van de productverzameling V1×...× Vn :
R ⊆ V1 × ... × Vn

                                        KLEUR       MAAT



                                 rood                      S




                                 geel
                                                           M




                                 groen
                                                           L

                             6
7
voorgesteld door tabel




                         7
8
9
10
11
•   U = { A1, ..., An } : verzameling van alle attributen
    •   globaal: attribuut kan in meerdere relaties voorkomen




                                  11
•   U = { A1, ..., An } : verzameling van alle attributen
    •   globaal: attribuut kan in meerdere relaties voorkomen
•   DOM( Ai ) = verzameling alle mogelijke waarden van Ai
    •   heeft een naam en een type
    •   enkelvoudig : waarden zijn atomair
    •   vb. Adres atomair     we kunnen straatnaam niet isoleren




                                  11
•   U = { A1, ..., An } : verzameling van alle attributen
    •   globaal: attribuut kan in meerdere relaties voorkomen
•   DOM( Ai ) = verzameling alle mogelijke waarden van Ai
    •   heeft een naam en een type
    •   enkelvoudig : waarden zijn atomair
    •   vb. Adres atomair     we kunnen straatnaam niet isoleren

•   actief domein (= "populatie") van A in een GB:
    •   verzameling alle attribuutwaarden op dat moment in GB

                                  11
12
(n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An }




                               12
(n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An }




                               12
(n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An }


•   T = { (A1,w1), ..., (An,wn) }
    met 
    elke wi ∈ DOM ( Ai ) of wi = null




                                   12
(n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An }


•   T = { (A1,w1), ..., (An,wn) }
    met 
    elke wi ∈ DOM ( Ai ) of wi = null

•   korter genoteerd:
    < (A1, ..., An ), ( w1, ..., wn )>
    < w1, ..., wn > 
 
 
 indien geen verwarring mogelijk




                                   12
(n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An }


•   T = { (A1,w1), ..., (An,wn) }
    met 
    elke wi ∈ DOM ( Ai ) of wi = null

•   korter genoteerd:
    < (A1, ..., An ), ( w1, ..., wn )>
    < w1, ..., wn > 
 
 
 indien geen verwarring mogelijk
•   vb:
    < 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven" >

                                   12
13
< (Leeftijd, 4), (Lengte, 104), (Gewicht, 17) >




                              13
< (Leeftijd, 4), (Lengte, 104), (Gewicht, 17) >
of
   < (Leeftijd, Lengte, Gewicht), (4, 104, 17) >




                               13
< (Leeftijd, 4), (Lengte, 104), (Gewicht, 17) >
of
   < (Leeftijd, Lengte, Gewicht), (4, 104, 17) >
of
   (4, 104, 17)




                               13
14
• instantie of extensie r van relatieschema R(A1,...,An)
  • eindige verzameling n-tupels over de attributen van R
  • r = { t1, t2, ... , tn }
  • r(R) ∈ DOM(A1) x ... x DOM(An)




                             14
• instantie of extensie r van relatieschema R(A1,...,An)
    • eindige verzameling n-tupels over de attributen van R
    • r = { t1, t2, ... , tn }
    • r(R) ∈ DOM(A1) x ... x DOM(An)
• eigenschappen van relaties:
   • tupels zijn niet geordend
   • attributen zijn niet geordend
      • behalve in notatie <w1, ..., wn>
   • elk tupel komt max. 1 keer voor in een relatie
   • tegenvoorbeeld: leeftijd, lengte en gewicht van kinderen
                               14
15
• één atomaire waarde per attribuut
  • geen meerwaardige attributen
  • geen samengestelde attributen
  • alternatief: genest relationeel model




                             15
• één atomaire waarde per attribuut
  • geen meerwaardige attributen
  • geen samengestelde attributen
  • alternatief: genest relationeel model
• Null-waarde kan betekenen:
  • attribuut is niet van toepassing
  • waarde is onbekend


                             15
16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)




                               16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)
• n-tupel van R : t = <w1, ..., wn>
  • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai
  • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak)




                                   16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)
• n-tupel van R : t = <w1, ..., wn>
  • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai
  • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak)




                                   16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)
• n-tupel van R : t = <w1, ..., wn>
  • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai
  • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak)

• Q, R, S: 
relatienamen




                                   16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)
• n-tupel van R : t = <w1, ..., wn>
  • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai
  • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak)

• Q, R, S: 
relatienamen
• q, r, s: 
 
 instanties




                                   16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)
• n-tupel van R : t = <w1, ..., wn>
  • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai
  • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak)

• Q, R, S: 
relatienamen
• q, r, s: 
 
 instanties
• t, u, v, w: 
 tupels


                                   16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)
• n-tupel van R : t = <w1, ..., wn>
  • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai
  • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak)

• Q, R, S: 
relatienamen
• q, r, s: 
 
 instanties
• t, u, v, w: 
 tupels


                                   16
• Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An)
• n-tupel van R : t = <w1, ..., wn>
  • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai
  • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak)

• Q, R, S: 
relatienamen
• q, r, s: 
 
 instanties
• t, u, v, w: 
 tupels

• Andere notatie voor attribuut A van relatie R: R.A
                                   16
17
r={
< 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >,
< 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >,
< 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” >
}




                             17
r={
< 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >,
< 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >,
< 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” >
}




                             17
r={
< 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >,
< 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >,
< 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” >
}


t = <5,"Karel Goossens","Naamsestraat","108", 3001,"Leuven“>




                             17
r={
< 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >,
< 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >,
< 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” >
}


t = <5,"Karel Goossens","Naamsestraat","108", 3001,"Leuven“>




                             17
r={
< 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >,
< 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >,
< 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” >
}


t = <5,"Karel Goossens","Naamsestraat","108", 3001,"Leuven“>


t [ Nr , Naam ] = 
< 5, "Karel Goossens“ >


                             17
company
Fname         Minit     Lname                                                                      Number
                                    Salary                                                  Name
             Name                              N      WORKS_FOR             1                            Locations
 Sex                  Address

Ssn                                                            StartDate
              EMPLOYEE                                                                      DEPARTMENT

                                                                           1
Bdate                                          1                                                   1
                                                           MANAGES
                                                                               Hours         CONTROLS
supervisor                  supervisee
                                                      1
                                                                N
        1                       N                                                                  N
             SUPERVISES                                              WORKS_ON          M
                                                    HAS_DEP.
                                                                                             PROJECT

                                                           N
                                                                                     Name                   Location
                                                   DEPENDENT

                                                                                                Number
                           Name
                                                                      Relationship
                                         Sex         BirthDate

                                                          19
20
21
22
• regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen
   • kies sleutelattribuut(en)




                                 22
• regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen
   • kies sleutelattribuut(en)
• zwak entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen
   • + verwijssleutel: primaire sleutel van eigenaarsentiteitstype




                                 22
• regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen
   • kies sleutelattribuut(en)
• zwak entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen
   • + verwijssleutel: primaire sleutel van eigenaarsentiteitstype
• binair 1:1 relatietype
   • primaire sleutel van ene als verwijssleulel in andere relatie
   • ook eventuele enkelvoudige attributen




                                 22
• regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen
   • kies sleutelattribuut(en)
• zwak entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen
   • + verwijssleutel: primaire sleutel van eigenaarsentiteitstype
• binair 1:1 relatietype
   • primaire sleutel van ene als verwijssleulel in andere relatie
   • ook eventuele enkelvoudige attributen
• binair 1:N relatietype
   • aan N-kant primaire sleutel van 1-kant
   • ook eventuele enkelvoudige attributen
                                 22
23
• binair N:M relatietype → relatie
   • beide sleutels als verwijssleutels en samen primaire sleutel
   • ook eventuele enkelvoudige attributen




                                23
• binair N:M relatietype → relatie
   • beide sleutels als verwijssleutels en samen primaire sleutel
   • ook eventuele enkelvoudige attributen
• meerwaardig attribuut → relatie met dat attribuut
   • als verwijssleutel de primaire sleutel van bijhorende relatie
   • primaire sleutel: combinatie van beide


                                23
Beperkingen
25
• Domeinrestricties
   • beperken de mogelijke waarden van attributen
   • vb: leeftijd: geheel postief getal, tussen 18 en 65




                                 25
• Domeinrestricties
   • beperken de mogelijke waarden van attributen
   • vb: leeftijd: geheel postief getal, tussen 18 en 65
• Sleutelrestricties
   • waarden van sleutels moeten uniek zijn




                                 25
• Domeinrestricties
   • beperken de mogelijke waarden van attributen
   • vb: leeftijd: geheel postief getal, tussen 18 en 65
• Sleutelrestricties
   • waarden van sleutels moeten uniek zijn
• Algemene integriteitsrestricties


                                 25
• relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An}
• relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An}
• supersleutel K ⊆ U :
   • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig
        bepalen (in om het even welke extensie)
• relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An}
• supersleutel K ⊆ U :
   • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig
        bepalen (in om het even welke extensie)
• kandidaatsleutel K
   • supersleutel K zonder overtollige attributen
        (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K)
• relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An}
• supersleutel K ⊆ U :
   • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig
        bepalen (in om het even welke extensie)
• kandidaatsleutel K
   • supersleutel K zonder overtollige attributen
        (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K)
• samengestelde sleutel (meer dan 1 attribuut)
   enkelvoudige sleutel (1 attribuut)
• relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An}
• supersleutel K ⊆ U :
   • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig
        bepalen (in om het even welke extensie)
• kandidaatsleutel K
   • supersleutel K zonder overtollige attributen
        (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K)
• samengestelde sleutel (meer dan 1 attribuut)
   enkelvoudige sleutel (1 attribuut)
• primaire sleutel: gekozen uit kandidaatsleutels
   • andere kandidaatsleutels zijn alternatieve sleutels
• relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An}
• supersleutel K ⊆ U :
   • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig
        bepalen (in om het even welke extensie)
• kandidaatsleutel K
   • supersleutel K zonder overtollige attributen
        (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K)
• samengestelde sleutel (meer dan 1 attribuut)
   enkelvoudige sleutel (1 attribuut)
• primaire sleutel: gekozen uit kandidaatsleutels
   • andere kandidaatsleutels zijn alternatieve sleutels
• conventie: primaire sleutel onderstrepen in schema
27
• Integriteit = juistheid en volledigheid van GB
• Integriteit = juistheid en volledigheid van GB
• statica-regels: slaan op 1 toestand van GB
    • gelden in elke extensie
• Integriteit = juistheid en volledigheid van GB
• statica-regels: slaan op 1 toestand van GB
    • gelden in elke extensie
• dynamica-regels: slaan op toestandsovergangen
    • gelden voor elke overgang van 1 extensie naar andere
• attribuut-restricties
   • 1 NV-eis: domein van een attribuuut is enkelvoudig
• attribuut-restricties
   • 1 NV-eis: domein van een attribuuut is enkelvoudig
• entiteit-restricties
   • tupel mag niet meer dan 1 keer voorkomen in extensie
       • tegenvoorbeeld: relatie R(Leeftijd, Lengte, Gewicht)
   • geen null-waarden in primaire sleutel
• attribuut-restricties
   • 1 NV-eis: domein van een attribuuut is enkelvoudig
• entiteit-restricties
   • tupel mag niet meer dan 1 keer voorkomen in extensie
       • tegenvoorbeeld: relatie R(Leeftijd, Lengte, Gewicht)
   • geen null-waarden in primaire sleutel
• referentiële integriteit
   • Als tupel naar ander tupel verwijst, moet ander tupel
        bestaan
     • vb.VOLGT-relatie: geen nrs. van vakken die niet bestaan
• verzameling attributen FK van relatie R1 is verwijssleutel a.s.a.
   • attributen van FK hebben zelfde domein als primaire
         sleutelattributen PK van relatie R2
     • elke waarde van FK in R1 komt voor als waarde van een
         tupel in R2 of is null
        • ∀ t1 ∈ R1 : t1[FK] is null of ∃ t2 ∈ R2 : t1[FK] = t2[PK]
• verzameling attributen FK van relatie R1 is verwijssleutel a.s.a.
   • attributen van FK hebben zelfde domein als primaire
         sleutelattributen PK van relatie R2
     • elke waarde van FK in R1 komt voor als waarde van een
         tupel in R2 of is null
        • ∀ t1 ∈ R1 : t1[FK] is null of ∃ t2 ∈ R2 : t1[FK] = t2[PK]
• verwijssleutel kan naar eigen relatie verwijzen
   • → recursieve relatie; bv. SUPERSSN
         (overste van werknemer is ook werknemer)
31
• domeinbeperkingen
   • vb. uurloon > 0
   • vb. leeftijd > 23   uurloon > minimum_uurloon
dynamica-regels
•   Autorisatieregels
    •   mag deze gebruiker die actie uitvoeren?
•   Coördinatieregels
    •   vb. NEGATIEF-SALDO: tupel toevoegen wanneer saldo<0
•   Precondities / postcondities
    •   vb. geld afhalen van rekening kan enkel indien saldo > 0
•   Overgangsregels
    •   beschrijven welke volgordes van extensies zijn toegestaan
    •   vb. enkel loonsverhogingen, geen -verlagingen
                                33
•   intra-relationele restricties
    •   intern binnen 1 relatie
    •   meestal gemakkelijker te controleren
•   inter-relationele restricties
    •   verschillende relaties betrokken
    •   vb. salaris werknemer < salaris overste
•   tendens
    •   steeds meer soorten restricties
        automatisch laten controleren door DBMS

                          34
Aanpassen
•   tupel toevoegen
•   tupel weglaten
•   tupel wijzigen


•   integriteit moet gecontroleerd worden!




                       36
toevoegen
•       INSERT <4,"Jan Caers",nul,nul,3000,"Leuven“>
        INTO STUDENT
    •     Studentnr 5 ipv 4    uniciteit van sleutel geschonden

    •     Studentnr nul    regel sleutel niet nul geschonden

•       INSERT < 5, 6 > INTO VOLGT :
    •     referentiële integriteit geschonden (cursus bestaat niet)
•       reactie van DBMS op niet-toegelaten toevoeging:
    •     weigeren + reden voor weigering meedelen aan gebruiker
                                      37
weglaten
•   vb. DELETE VAK TUPLE WITH Vaknr = 8
•   referentiële integriteit geschonden:
    er zijn VOLGT tupels die verwijzen naar dat vak
•   DBMS kan:
    •   weglating weigeren
    •   verwijzende tupels ook weglaten
    •   verwijzende waarden aanpassen (bv. nul)
    •   verschillend reageren in verschillende situaties
        •   door gebruiker ingesteld
                                38
wijzigen
•   vb. MODIFY Titel OF VAK WITH Nr = 8 TO "Filosofie"
•   weer gevaar voor
    •   referentiële integriteit,
    •   uniciteit van sleutel,
    •   ...
•   wijziging van attribuut dat geen primaire of verwijssleutel is
    •   meestal geen probleem
•   wijziging primaire sleutel: weglaten + toevoegen
•   wijziging verwijssleutel: referentiële integriteit controleren
                                    39
Vragen...?

    40

Más contenido relacionado

Destacado

Open metadata for open educational resources in an open infrastructure
Open metadata for open educational resources in an open infrastructureOpen metadata for open educational resources in an open infrastructure
Open metadata for open educational resources in an open infrastructureErik Duval
 
History of CHI (Human-Computer Interaction)
History of CHI (Human-Computer Interaction)History of CHI (Human-Computer Interaction)
History of CHI (Human-Computer Interaction)Erik Duval
 
The Snowflake Effect in Riyadh...
The Snowflake Effect in Riyadh...The Snowflake Effect in Riyadh...
The Snowflake Effect in Riyadh...Erik Duval
 
Multimedia: Les 5
Multimedia: Les 5Multimedia: Les 5
Multimedia: Les 5Erik Duval
 
Multimedia les 2
Multimedia les 2Multimedia les 2
Multimedia les 2Erik Duval
 
LOM in Waxahachie
LOM in WaxahachieLOM in Waxahachie
LOM in WaxahachieErik Duval
 
History of Hypertext and Hypermedia
History of Hypertext and HypermediaHistory of Hypertext and Hypermedia
History of Hypertext and HypermediaErik Duval
 
The Snowflake Effect: open learning without barriers
The Snowflake Effect: open learning without barriersThe Snowflake Effect: open learning without barriers
The Snowflake Effect: open learning without barriersErik Duval
 
LACLO 2009 presentation
LACLO 2009 presentationLACLO 2009 presentation
LACLO 2009 presentationErik Duval
 
Learning in times of abundance: The Snowflake Effect
Learning in times of abundance:  The Snowflake Effect Learning in times of abundance:  The Snowflake Effect
Learning in times of abundance: The Snowflake Effect Erik Duval
 

Destacado (10)

Open metadata for open educational resources in an open infrastructure
Open metadata for open educational resources in an open infrastructureOpen metadata for open educational resources in an open infrastructure
Open metadata for open educational resources in an open infrastructure
 
History of CHI (Human-Computer Interaction)
History of CHI (Human-Computer Interaction)History of CHI (Human-Computer Interaction)
History of CHI (Human-Computer Interaction)
 
The Snowflake Effect in Riyadh...
The Snowflake Effect in Riyadh...The Snowflake Effect in Riyadh...
The Snowflake Effect in Riyadh...
 
Multimedia: Les 5
Multimedia: Les 5Multimedia: Les 5
Multimedia: Les 5
 
Multimedia les 2
Multimedia les 2Multimedia les 2
Multimedia les 2
 
LOM in Waxahachie
LOM in WaxahachieLOM in Waxahachie
LOM in Waxahachie
 
History of Hypertext and Hypermedia
History of Hypertext and HypermediaHistory of Hypertext and Hypermedia
History of Hypertext and Hypermedia
 
The Snowflake Effect: open learning without barriers
The Snowflake Effect: open learning without barriersThe Snowflake Effect: open learning without barriers
The Snowflake Effect: open learning without barriers
 
LACLO 2009 presentation
LACLO 2009 presentationLACLO 2009 presentation
LACLO 2009 presentation
 
Learning in times of abundance: The Snowflake Effect
Learning in times of abundance:  The Snowflake Effect Learning in times of abundance:  The Snowflake Effect
Learning in times of abundance: The Snowflake Effect
 

Más de Erik Duval

eCloud newspapers
eCloud newspaperseCloud newspapers
eCloud newspapersErik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015Erik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015Erik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015Erik Duval
 
Evaluation
 of information visualisation
Evaluation
 of information visualisationEvaluation
 of information visualisation
Evaluation
 of information visualisationErik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015Erik Duval
 
Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?
Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?
Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?Erik Duval
 
Information visualisation: 
Data ink design principles
Information visualisation: 
Data ink design principlesInformation visualisation: 
Data ink design principles
Information visualisation: 
Data ink design principlesErik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015Erik Duval
 
A short history (and even shorter future)
 of information visualisation
A short history (and even shorter future)
 of information visualisationA short history (and even shorter future)
 of information visualisation
A short history (and even shorter future)
 of information visualisationErik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015Erik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015Erik Duval
 
History of Human Computer Interaction
History of Human Computer InteractionHistory of Human Computer Interaction
History of Human Computer InteractionErik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015Erik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015Erik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015Erik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015Erik Duval
 
Technology that makes HUMANS smarter
Technology that makes HUMANS smarterTechnology that makes HUMANS smarter
Technology that makes HUMANS smarterErik Duval
 
InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015Erik Duval
 
201502010 pen ocw_les1_erik
201502010 pen ocw_les1_erik201502010 pen ocw_les1_erik
201502010 pen ocw_les1_erikErik Duval
 

Más de Erik Duval (20)

eCloud newspapers
eCloud newspaperseCloud newspapers
eCloud newspapers
 
InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 12, 18 mei 2015
 
InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 11, 11 mei 2015
 
InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015
InfoVis1415: slides sessie 10, 4 mei 2015
 
Evaluation
 of information visualisation
Evaluation
 of information visualisationEvaluation
 of information visualisation
Evaluation
 of information visualisation
 
InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 9, 27 april 2015
 
Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?
Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?
Social Media and Science a wedding made in Heaven...
 or in Hell?
 
Information visualisation: 
Data ink design principles
Information visualisation: 
Data ink design principlesInformation visualisation: 
Data ink design principles
Information visualisation: 
Data ink design principles
 
InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015
InfoVis1415: slides sessie 8, 20 april 2015
 
A short history (and even shorter future)
 of information visualisation
A short history (and even shorter future)
 of information visualisationA short history (and even shorter future)
 of information visualisation
A short history (and even shorter future)
 of information visualisation
 
InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 7, 30 March 2015
 
InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 6, 23 March 2015
 
History of Human Computer Interaction
History of Human Computer InteractionHistory of Human Computer Interaction
History of Human Computer Interaction
 
InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 5, 9 March 2015
 
InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015
InfoVis1415: slides sessie 4, 2 March 2015
 
InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 3, 23 Feb 2015
 
InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 2, 16 Feb 2015
 
Technology that makes HUMANS smarter
Technology that makes HUMANS smarterTechnology that makes HUMANS smarter
Technology that makes HUMANS smarter
 
InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015
InfoVis1415: slides sessie 1, 10 Feb 2015
 
201502010 pen ocw_les1_erik
201502010 pen ocw_les1_erik201502010 pen ocw_les1_erik
201502010 pen ocw_les1_erik
 

Relationeel Model

  • 1. Gegevensbanken relationeel model Prof. Erik Duval 2009 - 2010 1
  • 3. Inleiding • Begrippen en notaties • Beperkingen in het relationele model • Relaties aanpassen 3
  • 5. 5
  • 6. 1962: Codasyl development committee, 'An information algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962 5
  • 7. 1962: Codasyl development committee, 'An information algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962 • 1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of computation', in Computer programming and formal systems, Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963 5
  • 8. 1962: Codasyl development committee, 'An information algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962 • 1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of computation', in Computer programming and formal systems, Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963 • 1968: D.L. Childs, 'Feasibility of a set-theoretical data- structure. A general structure based on a reconstituted definition of a relation', in Proc. IFIP congress 1968, North- Holland, 1968 5
  • 9. 1962: Codasyl development committee, 'An information algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962 • 1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of computation', in Computer programming and formal systems, Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963 • 1968: D.L. Childs, 'Feasibility of a set-theoretical data- structure. A general structure based on a reconstituted definition of a relation', in Proc. IFIP congress 1968, North- Holland, 1968 • 1970: E.F. Codd, 'A relational model of data for large scale shared data banks', CACM, 13, 6, jun 1970 5
  • 10. 1962: Codasyl development committee, 'An information algebra’, CACM, 5, 4, apr 1962 • 1963: J. McCarthy, 'A basis for a mathematical theory of computation', in Computer programming and formal systems, Brafford & Hirschberg, eds, North-Holland, 1963 • 1968: D.L. Childs, 'Feasibility of a set-theoretical data- structure. A general structure based on a reconstituted definition of a relation', in Proc. IFIP congress 1968, North- Holland, 1968 • 1970: E.F. Codd, 'A relational model of data for large scale shared data banks', CACM, 13, 6, jun 1970 • … daarna: uitbreidingen, aanpassingen 5
  • 11. KLEUR MAAT rood S geel M groen L 6
  • 12. een relatie R op de verzamelingen V1 , ...Vn is een deelverzameling van de productverzameling V1×...× Vn : R ⊆ V1 × ... × Vn KLEUR MAAT rood S geel M groen L 6
  • 13. 7
  • 15. 8
  • 16. 9
  • 17. 10
  • 18. 11
  • 19. U = { A1, ..., An } : verzameling van alle attributen • globaal: attribuut kan in meerdere relaties voorkomen 11
  • 20. U = { A1, ..., An } : verzameling van alle attributen • globaal: attribuut kan in meerdere relaties voorkomen • DOM( Ai ) = verzameling alle mogelijke waarden van Ai • heeft een naam en een type • enkelvoudig : waarden zijn atomair • vb. Adres atomair we kunnen straatnaam niet isoleren 11
  • 21. U = { A1, ..., An } : verzameling van alle attributen • globaal: attribuut kan in meerdere relaties voorkomen • DOM( Ai ) = verzameling alle mogelijke waarden van Ai • heeft een naam en een type • enkelvoudig : waarden zijn atomair • vb. Adres atomair we kunnen straatnaam niet isoleren • actief domein (= "populatie") van A in een GB: • verzameling alle attribuutwaarden op dat moment in GB 11
  • 22. 12
  • 23. (n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An } 12
  • 24. (n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An } 12
  • 25. (n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An } • T = { (A1,w1), ..., (An,wn) } met elke wi ∈ DOM ( Ai ) of wi = null 12
  • 26. (n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An } • T = { (A1,w1), ..., (An,wn) } met elke wi ∈ DOM ( Ai ) of wi = null • korter genoteerd: < (A1, ..., An ), ( w1, ..., wn )> < w1, ..., wn > indien geen verwarring mogelijk 12
  • 27. (n-)tupel over de attributen X = { A1, ..., An } • T = { (A1,w1), ..., (An,wn) } met elke wi ∈ DOM ( Ai ) of wi = null • korter genoteerd: < (A1, ..., An ), ( w1, ..., wn )> < w1, ..., wn > indien geen verwarring mogelijk • vb: < 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven" > 12
  • 28. 13
  • 29. < (Leeftijd, 4), (Lengte, 104), (Gewicht, 17) > 13
  • 30. < (Leeftijd, 4), (Lengte, 104), (Gewicht, 17) > of < (Leeftijd, Lengte, Gewicht), (4, 104, 17) > 13
  • 31. < (Leeftijd, 4), (Lengte, 104), (Gewicht, 17) > of < (Leeftijd, Lengte, Gewicht), (4, 104, 17) > of (4, 104, 17) 13
  • 32. 14
  • 33. • instantie of extensie r van relatieschema R(A1,...,An) • eindige verzameling n-tupels over de attributen van R • r = { t1, t2, ... , tn } • r(R) ∈ DOM(A1) x ... x DOM(An) 14
  • 34. • instantie of extensie r van relatieschema R(A1,...,An) • eindige verzameling n-tupels over de attributen van R • r = { t1, t2, ... , tn } • r(R) ∈ DOM(A1) x ... x DOM(An) • eigenschappen van relaties: • tupels zijn niet geordend • attributen zijn niet geordend • behalve in notatie <w1, ..., wn> • elk tupel komt max. 1 keer voor in een relatie • tegenvoorbeeld: leeftijd, lengte en gewicht van kinderen 14
  • 35. 15
  • 36. • één atomaire waarde per attribuut • geen meerwaardige attributen • geen samengestelde attributen • alternatief: genest relationeel model 15
  • 37. • één atomaire waarde per attribuut • geen meerwaardige attributen • geen samengestelde attributen • alternatief: genest relationeel model • Null-waarde kan betekenen: • attribuut is niet van toepassing • waarde is onbekend 15
  • 38. 16
  • 39. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) 16
  • 40. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) • n-tupel van R : t = <w1, ..., wn> • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak) 16
  • 41. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) • n-tupel van R : t = <w1, ..., wn> • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak) 16
  • 42. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) • n-tupel van R : t = <w1, ..., wn> • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak) • Q, R, S: relatienamen 16
  • 43. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) • n-tupel van R : t = <w1, ..., wn> • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak) • Q, R, S: relatienamen • q, r, s: instanties 16
  • 44. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) • n-tupel van R : t = <w1, ..., wn> • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak) • Q, R, S: relatienamen • q, r, s: instanties • t, u, v, w: tupels 16
  • 45. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) • n-tupel van R : t = <w1, ..., wn> • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak) • Q, R, S: relatienamen • q, r, s: instanties • t, u, v, w: tupels 16
  • 46. • Relatieschema met graad n: R(A1, ..., An) • n-tupel van R : t = <w1, ..., wn> • componentwaarde wi = t [ Ai ] = t . Ai • deeltupel t [ Ai, Aj, ..., Ak ] = <wi,wj,...,wk> of t.(Ai,Aj, ...,Ak) • Q, R, S: relatienamen • q, r, s: instanties • t, u, v, w: tupels • Andere notatie voor attribuut A van relatie R: R.A 16
  • 47. 17
  • 48. r={ < 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >, < 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >, < 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” > } 17
  • 49. r={ < 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >, < 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >, < 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” > } 17
  • 50. r={ < 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >, < 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >, < 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” > } t = <5,"Karel Goossens","Naamsestraat","108", 3001,"Leuven“> 17
  • 51. r={ < 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >, < 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >, < 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” > } t = <5,"Karel Goossens","Naamsestraat","108", 3001,"Leuven“> 17
  • 52. r={ < 5, "Karel Goossens", "Naamsestraat", "108", 3000, "Leuven“ >, < 12, "Sofie Vandale", "Rijselstraat", "33", 8500, "Kortrijk“ >, < 34, "Frans Haerden", "Tiensestraat", "12", 3000, "Leuven” > } t = <5,"Karel Goossens","Naamsestraat","108", 3001,"Leuven“> t [ Nr , Naam ] = < 5, "Karel Goossens“ > 17
  • 54. Fname Minit Lname Number Salary Name Name N WORKS_FOR 1 Locations Sex Address Ssn StartDate EMPLOYEE DEPARTMENT 1 Bdate 1 1 MANAGES Hours CONTROLS supervisor supervisee 1 N 1 N N SUPERVISES WORKS_ON M HAS_DEP. PROJECT N Name Location DEPENDENT Number Name Relationship Sex BirthDate 19
  • 55. 20
  • 56. 21
  • 57. 22
  • 58. • regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen • kies sleutelattribuut(en) 22
  • 59. • regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen • kies sleutelattribuut(en) • zwak entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen • + verwijssleutel: primaire sleutel van eigenaarsentiteitstype 22
  • 60. • regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen • kies sleutelattribuut(en) • zwak entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen • + verwijssleutel: primaire sleutel van eigenaarsentiteitstype • binair 1:1 relatietype • primaire sleutel van ene als verwijssleulel in andere relatie • ook eventuele enkelvoudige attributen 22
  • 61. • regulier entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen • kies sleutelattribuut(en) • zwak entiteitstype → relatie met alle enkelvoudige attributen • + verwijssleutel: primaire sleutel van eigenaarsentiteitstype • binair 1:1 relatietype • primaire sleutel van ene als verwijssleulel in andere relatie • ook eventuele enkelvoudige attributen • binair 1:N relatietype • aan N-kant primaire sleutel van 1-kant • ook eventuele enkelvoudige attributen 22
  • 62. 23
  • 63. • binair N:M relatietype → relatie • beide sleutels als verwijssleutels en samen primaire sleutel • ook eventuele enkelvoudige attributen 23
  • 64. • binair N:M relatietype → relatie • beide sleutels als verwijssleutels en samen primaire sleutel • ook eventuele enkelvoudige attributen • meerwaardig attribuut → relatie met dat attribuut • als verwijssleutel de primaire sleutel van bijhorende relatie • primaire sleutel: combinatie van beide 23
  • 66. 25
  • 67. • Domeinrestricties • beperken de mogelijke waarden van attributen • vb: leeftijd: geheel postief getal, tussen 18 en 65 25
  • 68. • Domeinrestricties • beperken de mogelijke waarden van attributen • vb: leeftijd: geheel postief getal, tussen 18 en 65 • Sleutelrestricties • waarden van sleutels moeten uniek zijn 25
  • 69. • Domeinrestricties • beperken de mogelijke waarden van attributen • vb: leeftijd: geheel postief getal, tussen 18 en 65 • Sleutelrestricties • waarden van sleutels moeten uniek zijn • Algemene integriteitsrestricties 25
  • 70.
  • 71. • relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An}
  • 72. • relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An} • supersleutel K ⊆ U : • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig bepalen (in om het even welke extensie)
  • 73. • relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An} • supersleutel K ⊆ U : • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig bepalen (in om het even welke extensie) • kandidaatsleutel K • supersleutel K zonder overtollige attributen (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K)
  • 74. • relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An} • supersleutel K ⊆ U : • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig bepalen (in om het even welke extensie) • kandidaatsleutel K • supersleutel K zonder overtollige attributen (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K) • samengestelde sleutel (meer dan 1 attribuut) enkelvoudige sleutel (1 attribuut)
  • 75. • relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An} • supersleutel K ⊆ U : • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig bepalen (in om het even welke extensie) • kandidaatsleutel K • supersleutel K zonder overtollige attributen (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K) • samengestelde sleutel (meer dan 1 attribuut) enkelvoudige sleutel (1 attribuut) • primaire sleutel: gekozen uit kandidaatsleutels • andere kandidaatsleutels zijn alternatieve sleutels
  • 76. • relatieschema R(A1, ..., An), U = {A1, ..., An} • supersleutel K ⊆ U : • verzameling attributen die tupel van R ondubbelzinnig bepalen (in om het even welke extensie) • kandidaatsleutel K • supersleutel K zonder overtollige attributen (er bestaat geen supersleutel K' ⊂ K) • samengestelde sleutel (meer dan 1 attribuut) enkelvoudige sleutel (1 attribuut) • primaire sleutel: gekozen uit kandidaatsleutels • andere kandidaatsleutels zijn alternatieve sleutels • conventie: primaire sleutel onderstrepen in schema
  • 77. 27
  • 78.
  • 79. • Integriteit = juistheid en volledigheid van GB
  • 80. • Integriteit = juistheid en volledigheid van GB • statica-regels: slaan op 1 toestand van GB • gelden in elke extensie
  • 81. • Integriteit = juistheid en volledigheid van GB • statica-regels: slaan op 1 toestand van GB • gelden in elke extensie • dynamica-regels: slaan op toestandsovergangen • gelden voor elke overgang van 1 extensie naar andere
  • 82.
  • 83. • attribuut-restricties • 1 NV-eis: domein van een attribuuut is enkelvoudig
  • 84. • attribuut-restricties • 1 NV-eis: domein van een attribuuut is enkelvoudig • entiteit-restricties • tupel mag niet meer dan 1 keer voorkomen in extensie • tegenvoorbeeld: relatie R(Leeftijd, Lengte, Gewicht) • geen null-waarden in primaire sleutel
  • 85. • attribuut-restricties • 1 NV-eis: domein van een attribuuut is enkelvoudig • entiteit-restricties • tupel mag niet meer dan 1 keer voorkomen in extensie • tegenvoorbeeld: relatie R(Leeftijd, Lengte, Gewicht) • geen null-waarden in primaire sleutel • referentiële integriteit • Als tupel naar ander tupel verwijst, moet ander tupel bestaan • vb.VOLGT-relatie: geen nrs. van vakken die niet bestaan
  • 86.
  • 87. • verzameling attributen FK van relatie R1 is verwijssleutel a.s.a. • attributen van FK hebben zelfde domein als primaire sleutelattributen PK van relatie R2 • elke waarde van FK in R1 komt voor als waarde van een tupel in R2 of is null • ∀ t1 ∈ R1 : t1[FK] is null of ∃ t2 ∈ R2 : t1[FK] = t2[PK]
  • 88. • verzameling attributen FK van relatie R1 is verwijssleutel a.s.a. • attributen van FK hebben zelfde domein als primaire sleutelattributen PK van relatie R2 • elke waarde van FK in R1 komt voor als waarde van een tupel in R2 of is null • ∀ t1 ∈ R1 : t1[FK] is null of ∃ t2 ∈ R2 : t1[FK] = t2[PK] • verwijssleutel kan naar eigen relatie verwijzen • → recursieve relatie; bv. SUPERSSN (overste van werknemer is ook werknemer)
  • 89. 31
  • 90.
  • 91. • domeinbeperkingen • vb. uurloon > 0 • vb. leeftijd > 23 uurloon > minimum_uurloon
  • 92. dynamica-regels • Autorisatieregels • mag deze gebruiker die actie uitvoeren? • Coördinatieregels • vb. NEGATIEF-SALDO: tupel toevoegen wanneer saldo<0 • Precondities / postcondities • vb. geld afhalen van rekening kan enkel indien saldo > 0 • Overgangsregels • beschrijven welke volgordes van extensies zijn toegestaan • vb. enkel loonsverhogingen, geen -verlagingen 33
  • 93. intra-relationele restricties • intern binnen 1 relatie • meestal gemakkelijker te controleren • inter-relationele restricties • verschillende relaties betrokken • vb. salaris werknemer < salaris overste • tendens • steeds meer soorten restricties automatisch laten controleren door DBMS 34
  • 95. tupel toevoegen • tupel weglaten • tupel wijzigen • integriteit moet gecontroleerd worden! 36
  • 96. toevoegen • INSERT <4,"Jan Caers",nul,nul,3000,"Leuven“> INTO STUDENT • Studentnr 5 ipv 4 uniciteit van sleutel geschonden • Studentnr nul regel sleutel niet nul geschonden • INSERT < 5, 6 > INTO VOLGT : • referentiële integriteit geschonden (cursus bestaat niet) • reactie van DBMS op niet-toegelaten toevoeging: • weigeren + reden voor weigering meedelen aan gebruiker 37
  • 97. weglaten • vb. DELETE VAK TUPLE WITH Vaknr = 8 • referentiële integriteit geschonden: er zijn VOLGT tupels die verwijzen naar dat vak • DBMS kan: • weglating weigeren • verwijzende tupels ook weglaten • verwijzende waarden aanpassen (bv. nul) • verschillend reageren in verschillende situaties • door gebruiker ingesteld 38
  • 98. wijzigen • vb. MODIFY Titel OF VAK WITH Nr = 8 TO "Filosofie" • weer gevaar voor • referentiële integriteit, • uniciteit van sleutel, • ... • wijziging van attribuut dat geen primaire of verwijssleutel is • meestal geen probleem • wijziging primaire sleutel: weglaten + toevoegen • wijziging verwijssleutel: referentiële integriteit controleren 39