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06-Data Base

MARCO TRAPANI [email protected] 1

INFORMATICA06-Data base

Marco [email protected]

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Record�Esempio:

�Anagrafica LIBRI� Cd libro, titolo, autore…

�Anagrafica UTENTI� Cd utente, nome, …

�Registrazione PRESTITO� Cd libro, Cd utente, data prestito…

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Data Base

LIBRI UTENTI

Prestiti

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Storia� Inizialmente i dati erano organizzati in

modo molto semplice�Schede

� “pacchi”�FILE con accesso sequenziale

�Dischi�Accesso “random”

All’inizio i dati erano mantenuti su supporti di tipo “sequenziale”

• Schede e/o nastri magnetici in bobina

• accesso sempre dalla prima scheda in avanti,

• lettura (ed elaborazione) di tutte le schede;

• impossibilità di accesso ad una particolare scheda.

Solo con l’invenzione dei dischi è stato possibile prevedere un accesso “random”

• Stesse funzionalità delle schede

• Accesso “casuale” ad un particolare record (conoscendo il numero di record)

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Modelli�Sistemi gerarchici

�Schede “master”�Schede “figlie”�Concatenamenti

I primi sistemi di gestione denominabili come “data base” avevano una struttura molto complessa.

Ad una scheda “master” venivano “legate” le schede figlie tramite un complesso sistema di concatenamenti

In pratica

• sulla scheda “master” veniva riportato il “numero relativo di record” della prima scheda figlia.

• su ogni scheda “figlia” veniva registrato il “numero relativo di record” della successiva scheda figlia

• Sull’ultima scheda “figlia” nella posizione del “numero relativo di record prossima scheda” c’era un valore convenzionale (zero o 9999999)

Questa gestione era completamente a carico

• Inizialmente del programmatore

• Successivamente di “routine standard di gestione concatenamenti”

• Successivamente di un “sistema di gestione data base gerarchico” con cui i programmi interagivano per “leggere/scrivere” schede.

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Modelli�Sistemi reticolari

�Schede “master”�Schede “figlie”�File di “concatenazione” separati�Possibilità di più concatenamenti

(reticolo)

Il passo successivo fu di separare i dati relativi ai concatenamenti e metterli in file appositi, con la possibilità di creare più concatenamenti diversi (creando un “reticolo” tra i file, in base alle esigenze applicative)

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Modelli�Sistema relazionale

�CODD (un ricercatore IBM) presentò un “modello relazionale” (anni ’70)

�Solo alla fine degli anni ’70 si vedono le prime implementazioni reali (S/38)

�Oggi è l’unico modello usato

Il sistema relazionale permette di:

• Definire i dati in base alle esigenze applicative

• Tenere separata dai programmi applicativi tutta la logica di “indirizzamento” e “accesso” ai dati

• Creare modelli logici che sono indipendenti dalla struttura fisica dei dati

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Data base�Caratteristiche

�Organizzati�Normalizzati�Gestibili�Accessibili�Performanti

Il “Data BASE” è semplicemente un insieme di dati che rispondono a certi requisiti:

1. Organizzati

• Ovviamente dei dati devono essere organizzati, ossia rispondere a precisi requisiti di “ordine”; un insieme sconclusionato di numeri e lettere non ha alcun significato; anche dei dati relativi a dei nominativi devono essere “organizzati”

2. Normalizzati

• Per “normalizzazione” si intende una operazione tesa a ridurre la ridondanza (presenza di dati inutili) in un insieme di informazioni; la normalizzazione risponde a requisiti sia di occupazione spazio sia, oggi prevalentemente, per facilitare operazioni di aggiornamento

3. Gestibili

• I dati devono essere in un formato utile per essere gestiti nel modo piùefficiente ed efficace possibile

4. Accessibili

• Dei dati non accessibili, o che non hanno un criterio di accesso “facile”, rischiano di essere poco gestibili

5. Performanti

• Può sembrare poco importante, ma l’ottimizzazione delle performance di elaborazione, nonostante l’enorme aumento di potenza dei computer anno dopo anno, resta un requisito fondamentale; per il semplicemotivo che aumentano esponenzialmente anche il numero di dati dagestire…

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Organizzazione�Tabelle

�Tracciato record�Chiave di accesso primaria

�Tabelle “logiche”� Proiezione� Riordinamento� Accesso per chiavi alternative

Un data base è sempre organizzato in tabelle.

Ogni tabella corrisponde ad un insieme “logico” e coerente di dati:

• Studenti

• Dipendenti

• Libri

• …

Ogni tabella è bene che abbia una chiave di accesso “primaria” (univoca) che permetta di identificare in modo univoco ogni record.

(questo non è assolutamente indispensabile, ma è molto consigliabile)

Nel data base possono essere presenti delle “tabelle logiche” (viste) corrispondenti a una sorta di “modo di vedere” i dati, che possono prevedere:

• Proiezione dei dati

• In pratica la tabella logica permette di “vedere” solo una parte dei dati (alcune colonne)

• Riordinamento

• La tabella logica può presentare i dati riordinati in un modo diverso dalla tabella primaria

• Accesso per chiavi alternative

• La tabella logica può permettere l’accesso tramite chiavi alternative alla primaria

Esempio:

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Normalizzazione

Toscana

Lombardia

Lazio

Lombardia

Lazio

Toscana

Regione

20/11/07

20/11/07

15/06/08

15/06/08

01/03/04

01/03/04

Dt CCNL

FemminaFirenzeDirigenteGialli Luigia

MaschioMilanoDirigenteBianchi Ugo

MaschioRomaOperaioRossi Mario

FemminaMilanoOperaioVerdi Rita

MaschioRomaImpiegatoBianchi Ugo

MaschioFirenzeImpiegatoRossi Mario

SexNato a QualificaNome

In questa tabella di dati è evidente:

• Lo spreco di spazio

• La difficoltà di individuazione di un dipendente (es. quale Rossi Mario devo elaborare ?)

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Normalizzazione

6

5

4

3

2

1

Cd

FFIDGialli Luigia

MMIDBianchi Ugo

MRMORossi Mario

FMIOVerdi Rita

MRMIBianchi Ugo

MFIIRossi Mario

SexNato a QualNome

20/11/0715/06/0801/03/04Dt CCNL

DirigenteDOperaioOImpiegatoIDecodificaQual

FemminaF

MaschioM

DecodificaSex

LombardiaLazioToscanaRegione

MilanoMIRomaRMFirenzeFIDecodificaCittà

Attraverso la normalizzazione si prevede:

1. Assegnare una chiave “univoca” (in questo caso un semplice codice “bruto” )

2. Estrarre dalla tabella principale i dati che sono ripetuti, e metterli in tabelle separate

La “data rinnovo CCNL” adesso non è più “disseminata” in tutte le righe della tabella principale ma è collegata solo alla riga della qualifica. Lo stesso vale per la regione in cui è la città di nascita.

Questo, ovviamente, oltre a rappresentare un risparmio di spazio, semplifica molto le operazioni di aggiornamento.

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SQL�Structured Query Language

� Adottato come standard per la gestione di data base relazionali

� Esiste uno standard, ma molti “dialetti”

� Formato:� CMD Oper clausola,clausola

Lo Structured Query language nasce nel 1974 in un laboratorio IBM; successivamente adottato come standard ANSI (1982) e poi ISO (1987)

Non è solo un linguaggio di interrogazione (come il nome farebbe credere) ma èstato esteso per avere tutte le istruzioni necessarie e sufficienti per la manipolazione di basi di dati.

La sintassi è molto semplice ma molto rigorosa; esistono alcune decine di COMANDI; ogni comando può eseguire una operazione e prevede varie clausole di esecuzione.

Vedremo solo i comandi principali, e non addentrandosi in dettagli eccessivi.

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CreazioneCREATE TABLE IMPIEGATI

(CODICE INT NOT NULL ,

NOME VARCHAR(30) NOT NULL ,

QUALIFICA CHAR(1),NATOA CHAR(2),SEX CHAR(1),PRIMARY KEY(CODICE) )

Per creare una nuova tabella esiste il comando

CREATE TABLE

Notare;

Il nome della tabella che vogliamo creare (Impiegati)

Le clausole (in questo caso racchiuse tra parentesi e separate da virgole)

Ogni clausola comprende:

Nome della colonna (codice, nome, qualifica, natoa, sex)

Tipo di dati (INT, VARCHAR, CHAR)

Clausole speciali (NOTNULL)

Una clausola particolare che indica quale è la colonna “chiave primaria”

Ovviamente questo è un esempio “minimale”; in realtà il comando CREATE TABLE è molto più ricco e complesso.

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LetturaSELECT Campo1, Campo2, Campo3, … [*]

FROM Nometabella

WHERE Clausola

GROUP BY CampoX

ORDER BY CampoY, Campo Z, …

La lettura (interrogazione) di dati si effettua con il comando

SELECT

Che prevede:

Elenco dei campi che si vogliono vedere (oppure * per vederli tutti)

FROM Nome della tabella che si vuole interrogare

WHERE Clausola di selezione (vedi dopo)

GROUP BY Nome del campo di “totalizzazione” (opzionale, solo se s vogliono dei totali invece del dettaglio)

ORDER BY Nome del/dei campo/i di ordinamento

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SelezioneWHERE Campo 1 COMP Valore1

AND/OR Campo2 COMP Valore2

AND/OR Campo3 COMP Valore3

Dove COMP simbolo matematico di confronto

> Maggiore

< Minore

= Uguale

<> Diverso

La clausola di selezione (WHERE) prevede un test tra coppie di valori formate da

• Un campo della tabella che si sta interrogando

• Un valore di confronto (che può essere un altro campo della tabella o una costante)

I confronti che si possono fare sono:

> Maggiore

>= Maggiore o uguale

< Minore

<= Minore o uguale

= Uguale

<> Diverso

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SelezioneTra coppie di valori si deve inserire il criterio di

relazione

ANDOR

INTERA TABELLA

Clausola 1

Clausola 2

Tra una clausola di selezione e un’altra si deve definire quale relazione vogliamo:

AND = vogliamo solo le righe che rispettano ENTRAMBE le condizioni (quindi SOLO la zona di “sovrapposizione” tra le due aree colorate)

OR = vogliamo le righe che rispettano UNA o L’ALTRA condizione (quindi tutta la zona gialla e la zona blu, compresa la zona di sovrapposizione)

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Sistemi di IR� Information Retrival

�Catalogazione elementi�Ricerca

� Tramite Keyword� Catalogazione “a faccette”� Criteri And/Or

I sistemi DB sono estremamente rigorosi, e vengono utilizzati ogni volta si debbano gestire dei dati “strutturati”.

Spesso però si vogliono catalogare dei dati “non strutturati” (es. immagini) e non si è certi di come si vorranno “ricercare” (indeterminazione dei possibili criteri di catalogazione)

Es: delle fotografie, potrebbero essere catalogate:

• In base al genere (paesaggi, palazzi, persone singole, gruppi…)

• In base al periodo (vacanze 2000, natale 2001, anno 2002…)

• In base all’evento (matrimonio Luigi, Battesimo Ugo…)

• In base alla dimensione (800x600, 1024x768…)

• In base al tipo di file (Jpeg, GIF, TIFF…)

• In base alla tecnica (B&W, Colore, Seppiata, Stilizzata….)

• In base a …….

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Problemi�Silenzio / Rumore

� In ogni ricerca si può avere: � Silenzio : quando i dati non vengono estratti

� Rumore : quando vengono estratti dati non pertinenti

Tutti i criteri di catalogazione e di ricerca devono essere attentamente studiati per diminuire le interferenze provocate da

Silenzio: otteniamo una lista di risultati, che però NON comprende alcuni elementi che sarebbero stati per noi interessanti

Rumore: nella lista di risultati sono presenti degli elementi che NON ci interessano.

Esempio molto chiaro: provate a ricercare su GOOGLE il vostro “nome e cognome”: molto probabilmente otterete una grande, grandissima quantità di RUMORE, ossia di riferimenti a pagine che niente hanno a che vedere con voi….

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DBMS�Esistono diversi “package” DBMS

�OpenSource� MySQL

�Commerciali� MS SQLServer� Oracle� DB/2

Per la gestione dati si possono usare diversi software, fondamentalmente in base a due parametri:

• Costo

• Esigenze

Esistono dei software OPENSOUCE gratuiti, gestiti dalla comunità Open Source; il più noto e diffuso è MYSQL, un prodotto ormai molto solido e, soprattutto in ambiente Linux, molto diffuso e apprezzato.

Esistono diversi prodotti commerciali il cui costo varia da poche centinaia di euro a diverse decine se non centinaia di migliaia di EURO.

Ovviamente se dobbiamo gestire dei Data base molto grandi, dell’ordine di migliaia di tabelle con diversi milioni di record in ogni tabella, abbiamo bisogno sia di un sistema HW molto potente che di un DBMS con molte funzioni di servizio e in grado di permettere l’accesso a, potenzialmente, decine di migliaia di utenti senza creare alcun problema.

I DB commerciali più diffusi sono ormai tre:

• SQLServer, della Microsoft, considerato un “entry-level” di base

• Oracle, della Oracle Corp., uno dei DBMS più potenti e diffusi

• DB/2 della IBM, ritenuto una pietra di paragone per tutti gli altri

NB: ovviamente la diatriba tra Oracle e DB/2 è una sorta di “guerra di religione”simile a quella tra i fautori della scelta tra Windows, Apple o Linux; in realtàmolto dipende da preferenze di carattere commerciale o di assistenza.

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DBMS�Uso personale:

�MS Access� Costo� Solo su windows

�Open Office Base� Gratuito� Su Windows o Linux

Per uso personale possiamo usare :

• Microsoft Access

• Licenza che prevede un pagamento

• Esiste solo su Windows

• Open Office Base

• Licenza OpenSource Gratuita

• Esiste per Windows e Linux

Per uso personale sono praticamente equivalenti.

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DBMS�MS Access / OpenOffice Base

�Un DB = Un file (su disco)�Contiene:

� Tabelle� Viste� Maschere (per immissione)� Report (per stampa)

Se si crea un nuovo DB in realtà il sistema operativo lo vede come UN SOLO FILE

Access : estensione MDB

OpenOffice Base : Estensione ODB

Dentro il file con il DBMS si creano, nell’ordine:

Tabelle,

Query (viste),

Maschere (per l’input),

Report (per le stampe).

Altri oggetti particolari in base al tipo di DBMS adottato (es.trigger, utenti, macro, ….)

In entrambi sono disponibili dei “modelli” di data base completi, per semplici applicazioni (es. gestione libri, gestione contatti,ecc.ecc.)

E’ consigliabile crearne uno per prova e studiarne il contenuto, eseguendo alcune modifiche di prova.

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DBMS� Indipendenza dall’HW� Indipendenza dal DBMS

�DB/2 e Oracle esistono in piùversioni

�SQLServer solo su Windows�MySQL su Windows e Linux

Per la gestione di Basi dati di grande dimensione, generalmente di tipo aziendale, si utilizzano dei DBMS più “potenti” che permettono anche complesse operazioni in merito alla sicurezza (autorizzazione all’accesso) e alla “integrità” in caso di caduta di tensione o di linea.

In realtà molte applicazioni commerciali oggi vengono sviluppate sfruttando degli “strati” di software che isolano il programmatore dal DBMS sottostante, in modo da poter utilizzare diversi data base in base alle preferenze del cliente.

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Homework� Ipotizzare tutti i dati da inserire in

una ipotetica “scheda paziente”, definendone tipo, contenuti previsti, lunghezza

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