Sistemi per il recupero delle informazioni

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RIASSUNTO

Sistemi per il recupero delle informazioni

DATABASE

DATABASE

Accezione generica, metodologica

 Insieme organizzato di dati utilizzati per il supporto allo svolgimento delle attività di un ente (azienda, ufficio, persona)

Accezione specifica, metodologica e tecnologica

 Insieme di dati gestito da un DBMS

Nella nostra accezione i database sono:

 un supporto digitale in cui i dati sono immagazzinati

 un software che permetta il recupero dei dati

 una rete che permetta un’accessibilita` condivisa ai dati

DEFINIZIONE. Una base di dati è una raccolta di dati permanenti suddivisi in due categorie:

 I METADATI

 I DATI

COS’E’ UNA BASE DATI

I METADATI

i metadati, ovvero lo schema della base di dati, sono una raccolta di definizioni che descrivono

 la struttura di alcuni insiemi dati,

 le restrizioni sui valori ammissibili dei dati

 le relazioni esistenti fra gli insiemi.

Lo schema va definito prima di creare i dati ed è indipendente dalle applicazioni che usano la base di dati.

COS’E’ UNA BASE DATI

I DATI

i dati, le rappresentazioni dei fatti conformi alle definizioni dello schema, con le seguenti caratteristiche:

I dati sono strutturati, cioè hanno un formato predefinito

a) sono organizzati in insiemi omogenei, fra i quali sono definite delle relazioni e sono previsti operatori per estrarre elementi da un insieme e per conoscere quelli che, in altri insiemi, sono in relazione con essi.

b) sono molti, in assoluto e rispetto ai metadati, e non possono essere gestiti in memoria temporanea; sono memorizzati in una memoria permanente.

c) sono permanenti, cioè, una volta creati, continuano ad esistere finché non sono esplicitamente rimossi;

d) sono accessibili mediante transazioni;

e) sono protetti sia da accesso da parte di utenti non autorizzati, sia da corruzione dovuta a malfunzionamenti hardware e software;

f) sono utilizzabili contemporaneamente da utenti diversi.

TRANSAZIONI (PER L‘UTENTE)

 Esempi:

 versamento presso uno presso sportello bancario

 emissione di certificato anagrafico

 dichiarazione presso l’ufficio di stato civile

 prenotazione aerea

 Due accezioni

 Per l'utente:

 programma a disposizione, da eseguire per realizzare una funzione di interesse

 Per il sistema:

 sequenza indivisibile di operazioni

Si consideri la base di dati degli studenti ed esami superati definiti dagli schemi di relazioni:

Studenti(Matricola, Cognome, Città, AnnoNascita) Esami(Materia, Candidato, Voto, Data)

Dovrebbe essere chiaro che una base di dati contiene i dati immessi, meno ovvio è il fatto che in una base di dati si memorizzano anche informazioni sui dati definiti, chiamati metadati.

Esempi di queste informazioni sono:

1. i nomi delle relazioni definite;

2. il tipo delle ennuple delle relazioni;

3. le chiavi primarie ed esterne definite;

4. i vincoli sui valori ammissibili degli attributi.

Queste informazioni sono memorizzate in tabelle predefinte che sono gestite automaticamente dal sistema.

ESEMPIO DATI e METADATI

ESEMPIO DATI e METADATI

 Per rappresentare i corsi attivati ed i relativi docenti si può usare uno schema del tipo

(Corso, Nome Docente)

 questo e’ uno schema invariante nel tempo,

 mentre le coppie

(Informatica Generale, Righi)

(Basi di Dati e Sistemi Informativi, Leoni)

 sono istanze dello schema precedente e possono variare nel tempo

Le caratteristiche delle basi di dati sono garantite da un sistema per la gestione di basi di dati (DBMS, Data Base Management System), che ha il controllo dei dati e li rende accessibili agli utenti autorizzati.

Un DBMS è un sistema centralizzato o distribuito che offre opportuni linguaggi

a) per definire lo schema della base di dati (lo schema va definito prima di creare dati)

b) per scegliere le strutture dati per la memorizzazione dei dati, c) per usare la base di dati interattivamente o da programmi d) memorizzare i dati rispettando i vincoli definiti nello schema;

Un sistema di gestione di basi di dati è un sistema software in grado di gestire collezioni di dati che siano grandi, condivise e persistenti,

assicurando la loro affidabilità e privatezza.

Un DBMS deve essere efficiente ed efficace.

 Esempi di prodotti software disponibili sul mercato: Access, DB2, Oracle, Informix, Sybase, SQLServer

DataBase Management System (DBMS)

I DATABASE SONO...

 grandi

 dimensioni (molto) maggiori della memoria centrale dei sistemi di calcolo utilizzati

 il limite deve essere solo quello fisico dei dispositivi

 persistenti

 hanno un tempo di vita indipendente dalle singole esecuzioni dei programmi che le utilizzano

 condivisi

 ogni organizzazione è divisa in settori o comunque svolge diverse

attività . Ciascun settore/attività ha un (sotto) sistema informativo (non necessariamente disgiunto)

 Una base di dati e' una risorsa integrata, condivisa fra applicazioni

 Conseguenze:

 Attivita' diverse su dati condivisi: meccanismi di autorizzazione

 Accessi di più utenti ai dati condivisi:controllo della concorrenza

I DBMS GARANTISCONO…

 PRIVATEZZA

 Si possono definire meccanismi di autorizzazione

 l'utente A è autorizzato a leggere tutti i dati e a modificare quelli sul ricevimento

 l'utente B è autorizzato a leggere X e a modificare Y

 AFFIDABILITA` (per le basi di dati):

 resistenza a malfunzionamenti hardware e software

 una base di dati è una risorsa pregiata e quindi deve essere conservata a lungo termine

I DBMS DEVONO ESSERE …

 EFFICIENTI

 Cercano di utilizzare al meglio le risorse di spazio di memoria (principale e secondaria) e tempo (di esecuzione e di risposta)

 I DBMS, con tante funzioni, rischiano l'inefficienza e per questo ci sono grandi investimenti e competizione

 L’efficienza è anche il risultato della qualità delle applicazioni

 EFFICACI

 Cercano di rendere produttive le attività dei loro utilizzatori, offrendo funzionalità articolate, potenti e flessibili:

 il corso è in buona parte dedicato ad illustrare come i DBMS perseguono l'efficacia

Sistemi per base di dati - DBMS

 Diverse categorie di persone possono interagire con una base di dati tramite un DBMS.

 Amministratore della base di dati (DBA).

 responsabile della progettazione, controllo e amministrazione della base di dati.

 I progettisti e programmatori di applicazioni.

 realizzano i programmi che accedono e interrogano la base di dati.

 Gli utenti non programmatori che utilizzano la base di dati per le proprie attività.

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MODELLI INFORMATICI

DIAGRAMMI E-R

MODELLI

L’informatica offre metodologie e strumenti per la costruzione di modelli di situazioni reali che ricorrono in ogni campo che richiede un’attività di progettazione. Essi permettono di riprodurre le caratteristiche essenziali di fenomeni reali, omettendo dettagli che costituirebbero inutili complicazioni.

Per poter gestire un sistema informativo con strumenti informatici dobbiamo realizzare una descrizione della realtà d’interesse per mezzo di simboli

Un modello di dati e’ un insieme di concetti utilizzati per organizzare i dati e descriverne la struttura in modo che essa risulti comprensibile a un elaboratore

Ad es per poter gestire una biblioteca è necessario dare al calcolatore una sua descrizione simbolica

Una tale descrizione costituisce un modello della realtà

MODELLI INFORMATICI

Sono modelli simbolici: rappresentazione formale delle idee e conoscenze relative ad un fenomeno

Si hanno diverse categorie di modelli informatici che differiscono per i tipi di fatti che si considerano, ossia per i diversi livelli di astrazione a cui si opera

• modelli concettuali: sono considerati solo i fatti relativi alla realtà senza alcun riferimento agli strumenti informatici che dovranno usare il modello

• modelli logici: sono considerati anche fatti relativi agli strumenti informatici; il modello è adeguato alle caratteristiche del DBMS, in modo che possa essere da questo interpretato

• modelli fisici: sono considerate le strutture fisiche usate dal calcolatore per rappresentare i dati

IL MODELLO

Nella costruzione di un modello informatico,

 prima si “definisce” il modello, descrivendo conoscenza concreta e conoscenza astratta

 poi si “costruisce” la rappresentazione della conoscenza concreta.

Per la definizione del modello si possono usare diversi tipi di formalismi, che si differenziano per il “modello dei dati” che supportano, cioè per meccanismi di astrazione offerti per rappresentare la realtà.

Nel seguito si presentano due tipi di modelli dei dati: il

- modello a oggetti, usato come esempio di formalismo per la progettazione di una basi di dati

- modello relazionale, usato come esempio di formalismo per la realizzazione di una base di dati.

ESEMPIO

Per costruire un modello informatico per la gestione di informazioni sui libri, prima si devono definire quelle che interessano ai fini dell’applicazione (titolo, autore, editore ecc.).

Una volta definite le proprietà interessanti comuni a tutti i possibili libri, si passa a costruire per ogni entità “libro” della realtà oggetto di studio una rappresentazione nel modello informatico.

IL MODELLO DEI DATI A OGGETTO

Per rappresentare in maniera naturale e diretta l’idea che il progettista si fa del mondo osservato, il modello dei dati a oggetti prevede i seguenti meccanismi d’astrazione:

 oggetto

 tipo di oggetto

 classe

 gerarchie fra classi

Verranno dati esempi di utilizzo di questi meccanismi tramite un formalismo grafico che serva a definire lo schema di una base di dati, ovvero la struttura della conoscenza concreta, che chiameremo schema concettuale.

Il formalismo grafico viene chiamato diagramma entità-relazione

IL MODELLO DEI DATI A OGGETTO

questioni terminologiche

Un oggetto è un’entità software con stato ed identità, che modella un’entità dell’universo del discorso.

. Lo stato è costituito da un insieme di campi, che

- sono valori costanti o variabili associati ad un nome, detto attributo.

- possono assumere valori di qualsiasi complessità - modellano le proprietà dell’entità

Come accade per le proprietà delle entità, un attributo di un oggetto può avere valori di tipo atomico o strutturato, semplice o unione, univoco o multivalore, totale o parziale, costante o modificabile.

OGGETTO E TIPO DI OGGETTO

CLASSI E ASSOCIAZIONI

La classe modella un insieme di oggetti dello stesso tipo del mondo reale

 è costruita col processo di astrazione detto classificazione: entità diverse vengono unificate per costituire un nuovo concetto. Si astrae dalle differenze fra le entità per evidenziare ciò che le accomuna.

 tutti gli oggetti di una classe sono caratterizzati dagli stessi attributi.

L’ associazione modella una correlazione fra entità del mondo reale

 è una corrispondenza tra classi, e stabilisce una correlazione logica fra oggetti appartenenti a classi diverse (o anche alla stessa classe).

CONCETTI IMPORTANTI

dominio di un attributo: è l’insieme dei valori che può assumere l’attributo stesso

 esempio: il dominio dell’attributo mese è costituito dall’insieme {gennaio, febbraio, marzo, ....,dicembre} oppure dall’insieme {01, 02,

03, ....,12}

chiave di una classe: è un attributo (o un insieme di attributi) che identifica univocamente gli oggetti di una classe

 K è chiave della classe C se non esistono due oggetti in C che hanno lo stesso valore di K

 esempio: l’attributo matricola è chiave della classe STUDENTI

DIAGRAMMI E-R

Nel formalismo grafico che si adotta, una classe si rappresenta con un rettangolo etichettato con il nome della classe.

Per gli attributi si usano le seguenti convenzioni:

1. attributi con valori atomici sono rappresentati con ovali collegati alla classe da un arco che termina con una freccia singola, se l’attributo è univoco, oppure con una freccia doppia, se l’attributo è multivalore;

2. se l’attributo ha valori strutturati, l’ovale si sostituisce con un quadratino dal quale escono archi verso ovali in numero pari ai campi del valore strutturato.

3. se l’attributo ha valori unione, si procede come nel caso precedente sostituendo il quadratino con un cerchietto;

4. proprietà che possono avere valori non specificati si rappresentano con un taglio sull’arco;

5. gli attributi della chiave primaria si sottolineano.

Esempi

Una classe con gli attributi.

Cognome e’ la chiave primaria

Studenti Una classe

ASSOCIAZIONI

Un’associazione binaria tra classi si rappresenta con un rombo collegato con degli archi alle classi associate.

Il rombo è etichettato con il nome dell’associazione

Studenti Corsi

segue

ASSOCIAZIONI: caratteristiche

 univocità: ad un oggetto di una classe può essere associato un solo oggetto dell’altra classe

 totale: ad un oggetto di una classe è sempre associato qualche oggetto dell’altra classe

 multivalore: ad un oggetto di una classe possono essere associati più oggetti dell’altra classe

 parziale: ad un oggetto di una classe non è sempre associato qualche oggetto dell’altra classe

ASSOCIAZIONI: esempio

ASSOCIAZIONI: esempio

 Afferisce è univoca da Docenti a Dipartimenti: ad un oggetto della classe Docenti è associato un solo oggetto della classe Dipartimenti; si modella il fatto che un docente possa afferire ad un solo dipartimento

 Afferisce è multivalore da Dipartimenti a Docenti: ad un oggetto della classe Dipartimenti possono essere associati più oggetti della classe Docenti; si modella il fatto che ad un dipartimento possano afferire molti docenti

 Insegna è totale da Corsi di Laurea a Docenti: ad un oggetto della classe Corsi di Laurea è sempre associato qualche oggetto della classe Docenti; si modella il fatto che in un corso di laurea debbano necessariamente insegnare dei docenti

 Insegna è parziale da Docenti a Corsi di Laurea: ad un oggetto della classe Docenti non è sempre associato qualche oggetto della classe Corsi di Laurea ; si modella il fatto che un docente potrebbe non insegnare

GERARCHIA FRA CLASSI

 Tra due classi E ed F può essere stabilita una gerarchia

 E è detta sottoclasse o specializzazione di F

 F è detta superclasse o generalizzazione di E

 Proprietà delle gerarchie

 Vincolo di struttura: se E è sottoclasse di F , E ha tutti gli attributi di F, e partecipa a tutte le associazioni cui partecipa F (ereditarietà).

E può avere altri attributi, e partecipare ad altre associazioni

 Vincolo di insieme: se E è specializzazione di F, ogni oggetto di E è anche un oggetto di F (cioè E è un sottoinsieme di F)

GERARCHIA FRA CLASSI: esempio

Lo schema a sinistra e’ piu’ espressivo di quello di destra

DIAGRAMMI E-R: esempio

A titolo di esempio, mostriamo, ad un primo livello di dettaglio, la rappresentazione con il formalismo grafico di alcuni fatti riguardanti una biblioteca universitaria: descrizioni bibliografiche, libri, autori, utenti e prestiti.

Delle entità interessano le seguenti proprietà:

1. Di una descrizione bibliografica interessano il codice, il titolo dell’opera, l’editore, l’anno di pubblicazione e un insieme di termini usati per la classificazione del contenuto dell’opera.

2. Di un libro interessano la collocazione e il numero della copia.

3. Di un autore interessano il nome e cognome, la nazionalità, la data di nascita

4. Di un utente interessano il nome, il cognome, l’indirizzo e i recapiti telefonici.

5. Di un prestito interessano la data del prestito e la data di restituzione.

DIAGRAMMI E-R: esempio

Le associazioni interessanti sono:

1. HaScritto (N:M) tra autori e descrizioni bibliografiche, che collega un autore con le descrizioni bibliografiche delle opere che ha scritto. Ogni autore ha scritto almeno un libro e ogni descrizione bibliografica riguarda almeno un autore;

2. Descrive (N:1) tra descrizioni bibliografiche e libri, che collega una

descrizione bibliografica alle copie dei libri presenti in biblioteca. Ogni libro ha una descrizione bibliografica e ogni descrizione bibliografica descrive una o più copie di libri, supporremo inoltre che possa descrivere anche un libro ordinato ma non ancora acquisito dalla

biblioteca;

3. HaFatto (N:1) tra utenti e prestiti, che collega gli utenti ai prestiti che ha fatto e che non sono ancora scaduti. Ogni utente della biblioteca può avere nessuno, uno o più prestiti, ma un prestito ha sempre associato l’utente che lo ha fatto;

4. Riguarda (1:1) tra prestiti e libri, che collega i prestiti alle copie dei libri interessati. Una copia di un libro può essere coinvolta in al più un prestito e un prestito riguarda una copia di un libro.

DIAGRAMMI E-R: esempio

DIAGRAMMI E-R: esempio

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COME SI PROCEDE

INTRODUZIONE

Finora si è visto come definire lo schema concettuale di una base di dati.

Nella pratica non è così semplice ed occorre un lungo procedimento di analisi e studio della situazione da modellare per poter produrre una progettazione concettuale della base di dati e poi una sua realizzazione.

Per dare un’idea di come si procede, si considera una tipica metodologia a più fasi in cui gli aspetti del problema vengono considerati gradualmente per ottenere una realizzazione soddisfacente.

Quattro fasi:

1. analisi dei requisiti

2. progettazione concettuale 3. progettazione logica

4. progettazione fisica

ANALISI DEI REQUISITI

Scopo dell’analisi dei requisiti è la definizione dei bisogni informativi del committente.

Il progettista deve capire di “cosa si parla”. Poi si passa ad un’analisi del problema per raccogliere una descrizione dei bisogni informativi e formulare la cosiddetta specifica dei requisiti in linguaggio naturale.

Quando il problema è di limitata complessità, e basta interagire con una sola persona, il procedimento può essere relativamente veloce, ma quando il problema è complesso e sono coinvolte persone diverse, il procedimento diventa lungo e comporta un lavoro di unificazione dei concetti coinvolti.

Lo scopo dell’analisi dei requisiti è, in altre parole, proprio quello di chiarire la corretta interpretazione dei fatti descritti, riformulando la specifica in modo chiaro.

Esempio

Si vuole progettare una base di dati per gestire informazioni su musei, le opere conservate, gli artisti che hanno creato tali opere.

Di un museo interessano il nome, che lo identifica, la città, l’indirizzo e il nome del direttore.

Un artista è identificato dal nome; di lui interessano la nazionalità, la data di nascita, la eventuale data di morte.

Di un’opera, identificata da un codice, interessano, l’anno di creazione, il titolo, il nome dei personaggi rappresentati.

Un’opera può essere un dipinto od una scultura; se è un dipinto interessano il tipo di pittura e le dimensioni; se è una scultura interessano il materiale, l’altezza ed il peso.

PROGETTAZIONE CONCETTUALE

Scopo della progettazione concettuale è di tradurre la specifica dei requisiti in un progetto della struttura concettuale dei dati descritta utilizzando un formalismo grafico.

Lo schema concettuale si definisce procedendo con i seguenti passi:

1. identificazione delle classi;

2. descrizione delle associazioni fra le classi;

3. definizione di sottoclassi;

4. definizione delle proprietà degli elementi delle classi.

PROGETTAZIONE CONCETTUALE

Identificazione delle classi

Si produce una lista preliminare delle classi di oggetti che interessa modellare e si assegna ad ognuna di esse un nome appropriato. Questo elenco iniziale ha un grado di completezza e di significatività che dipende dal grado di comprensione del problema e, in generale, sarà soggetto a modifiche mano a mano che si procede.

PROGETTAZIONE CONCETTUALE

Descrizione delle associazioni fra le classi

Si individuano le possibili associazioni fra le classi finora definite e le loro proprietà strutturali. L’analisi delle associazioni può portare ad eliminare una classe che può essere rappresentata da un’associazione, o ad aggiungere una nuova classe per rappresentare un’associazione.

PROGETTAZIONE CONCETTUALE

Definizione di sottoclassi

Per definire le sottoclassi si esaminano tutte le classi già definite per capire

1. se può essere utile definirne di nuove per caratterizzare particolari sottoinsiemi di alcune classi

2. se esistono classi che sono un sottoinsieme di altre e quindi possono essere ridefinite

3. se esistono oggetti di classi che possono assumere nel tempo stati significativi per l’applicazione

PROGETTAZIONE CONCETTUALE

Definizione delle proprietà degli elementi delle classi

Per ogni tipo di oggetto si elencano le proprietà interessanti,

specificando, per ognuna di esse, il nome e il tipo. In questo passo va prestata molta attenzione alla possibilità se convenga introdurre nuove classi, o viceversa eliminarne alcune sostituendole da attributi.

Esempio

PROGETTAZIONE LOGICA

Scopo della terza fase della metodologia, la progettazione logica, è di tradurre lo schema concettuale nello schema logico espresso nel modello dei dati del sistema scelto per la realizzazione della base di dati.

Esempio

MUSEI (NomeM, Città, Indirizzo, Direttore)

ARTISTI (NomeA, Nazionalità, DataN, DataM:optional) OPERE (Codice, Anno, Titolo, NomeM*, NomeA*)

PERSONAGGI (Personaggio, Codice*)

DIPINTI (Codice*, Tipo, Larghezza, Altezza) SCULTURE (Codice*, Materiale, Altezza, Peso)

Progettazione fisica

Consiste nel completamento, o modifica, dello schema logico in funzione della organizzazione fisica dei dati ed i meccanismi per operare su di essi.

Realizzazione

Consiste nel costruire la rappresentazione del fatti specificati nel progetto (schema dei dati, procedure), utilizzando strumenti informatici (linguaggi di programmazione, SGBD)

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MODELLO RELAZIONALE DEI DATI

PROGETTAZIONE

 Ricordiamo le fasi della progettazione di una Base di Dati

 Ci occuperemo adesso della progettazione logica

PROGETTAZIONE LOGICA

 La descrizione del modello da realizzare è fatta in funzione delle caratteristiche del DBMS che sarà utilizzato (il modello dei dati, il linguaggio per sviluppare le applicazioni).

 Il modello dei dati, detto modello logico, è “più vicino” alla rappresentazione informatica dei dati.

 Vedremo l’uso del Modello dei Dati Relazionale. Lo schema risultante è detto schema relazionale, ed è rappresentato con un formalismo testuale.

 è un modello dei dati “compreso” dal DBMS

 si ottiene con una traduzione dello schema E-R

ESEMPIO

ESEMPIO

VIENE TRADOTTO NELLO SCHEMA

MUSEI (NomeM, Città, Indirizzo, Direttore) ARTISTI (NomeA, Nazionalità, DataN, DataM) OPERE (Codice, Anno, Titolo, NomeM*, NomeA*) PERSONAGGI (Personaggio, Codice*)

DIPINTI (Codice*, Tipo, Larghezza, Altezza)

SCULTURE (Codice*, Materiale, Altezza, Peso)

INTRODUZIONE

Il modello relazionale dei dati, proposto nel 1970 ed adottato nei sistemi commerciali a partire dal 1978, si è diffuso rapidamente tanto sui sistemi centrali quanto sugli elaboratori personali.

I meccanismi per definire una base di dati con il modello relazionale sono solo due:

• l’ennupla

• la relazione.

Si basa sul concetto matematico di relazione. Le relazioni hanno una rappresentazione naturale per mezzo di tabelle

Ennupla. È un insieme finito di coppie (Attributo, valore atomico)

Relazione. È un insieme finito (eventualmente vuoto) di ennuple con la stessa struttura.

I campi di un’ennupla sono atomici (numeri, stringhe o il valore NULL).

Si tenga presente che non si possono rappresentare proprietà strutturate, o multivalore e vedremo più avanti come risolvere questi problemi di rappresentazione.

Un’ennupla si usa per rappresentare entità e la relazione si usa per rappresentare classi di entità.

ENNUPLA E RELAZIONE

TERMINOLOGIA - I

 attributo: corrisponde (non sempre) ad un attributo del modello E-R.

Diversamente dal modello E-R, gli attributi sono sempre univoci (ad un sol valore) ed atomici (non composti)

 L’ordine degli attributi non è significativo

 dominio (di un attributo): è l’insieme dei valori che può assumere un attributo.

 chiave primaria di una relazione: un attributo che identifica univocamente le ennuple della relazione. Gli attributi della chiave primaria vengono sottolineati

TERMINOLOGIA - II

 Una relazione si definisce dandole un nome ed elencando fra parentesi tonde il tipo delle sue ennuple. La definizione di una relazione è detta schema della relazione

R(A1:T1, A2:T2,..., An:Tn)

 R è il nome della relazione

 A1, A2,... sono gli attributi della relazione

 T1, T2,... sono i tipi degli attributi (interi, reali, booleani, stringhe)

 Per semplicità omettiamo la specifica dei tipi, per cui lo schema di relazione è R(A1, A2,...,An)

RELAZIONE E TABELLA

Orario

Insegnamento Docente Aula Ora Analisi matem. I Luigi Neri N1 8:00

Basi di dati Piero Rossi N2 9:45 Chimica Nicola Mori N1 9:45 Fisica I Mario Bruni N1 11:45 Fisica II Mario Bruni N3 9:45 Sistemi inform. Piero Rossi N3 8:00 ORARIO (Insegnamento, Docente, Aula, Ora)

Relazione e tabella sono sinonimi

TERMINOLOGIA - III

 Lo schema della relazione è la descrizione della struttura di una relazione

 Un’istanza di uno schema di relazione è un insieme finito di ennuple.

 osserviamo che tutte le ennuple di una relazione hanno la stessa struttura

 Lo schema relazionale è la descrizione della struttura di una base di dati

 insieme di schemi di relazione

 insieme di vincoli

SCHEMA

Orario

Insegnamento Docente Aula Ora Analisi matem. I Luigi Neri N1 8:00

Basi di dati Piero Rossi N2 9:45 Chimica Nicola Mori N1 9:45 Fisica I Mario Bruni N1 11:45 Fisica II Mario Bruni N3 9:45 Sistemi inform. Piero Rossi N3 8:00 ORARIO (Insegnamento, Docente, Aula, Ora)

Le colonne della tabella formano lo schema della relazione

ISTANZE

Orario

Insegnamento Docente Aula Ora Analisi matem. I Luigi Neri N1 8:00

Basi di dati Piero Rossi N2 9:45 Chimica Nicola Mori N1 9:45 Fisica I Mario Bruni N1 11:45 Fisica II Mario Bruni N3 9:45 Sistemi inform. Piero Rossi N3 8:00 ORARIO (Insegnamento, Docente, Aula, Ora)

I contenuti delle righe della tabella formano le istanze della relazione

RELAZIONE: TRE ACCEZIONI

 Relazione matematica: come nella teoria degli insiemi

 Relazione secondo il modello relazionale dei dati

 Relazione (relationship): costrutto del modello Entita’-Relazione utilizzato nel modello concettuale per descrivere legami tra entita’ nel mondo reale (tradotto anche con associazione o correlazione)

RELAZIONE MATEMATICA - I

 D1, …, Dn (n insiemi anche non distinti)

 prodotto cartesiano D1×…×Dn: l’insieme di tutte le n-uple (d1, …, dn) tali che d1D1, …, dn  Dn

 relazione matematica su D₁, …, D_n: - un sottoinsieme di D₁×…×D_n.

- D1, …, Dn sono i domini della relazione - n è il grado

 il numero di elementi della relazione si dice cardinalità

ESEMPIO

 relazione r1  D1 × D2 t. c.:

r1 = {(a,x); (a,z); (b,y)}

D₁={a,b} D₂={x,y,z}

prodotto cartesiano

D₁ × D₂ = {(a,x); (a,y); (a,z); (b,x); (b,y); (b,z)}

RELAZIONE MATEMATICA - II

 Una relazione matematica è un insieme di n-uple ordinate:

(d1, …, dn) tali che d1D1, …, dn  Dn

 Una relazione è un insieme; quindi:

- non c'è ordinamento fra le n-uple (ordinamento verticale) - le n-uple sono distinte

- ciascuna n-upla è ordinata: l’ i-esimo valore proviene dall’ i-esimo dominio (ordinamento orizzontale)

RELAZIONI E TABELLE - I

Le relazioni possono essere rappresentate graficamente, in maniera utilmente espressiva, sotto forma di tabelle

Esempio (precedente):

D1={a,b} D2={x,y,z}

a a a b

b b

x y z x y z

prodotto cartesiano D1 × D2

a a b

x z y

Relazione r

ESEMPIO

D₁={x,y} D₂={a,b,c} D₃={3,5}

x x x x x x

a a b b c c

3 5 3 5 3 5 y y

y y y y

a a b b c c

3 5 3 5 3 5

prodotto cartesiano D1

× D2 × D3

x x x y y y

a a a c c c

3 5 5 3 3 5

Relazione

NON C’E ORDINAMENTO VERTICALE

x x x y y y

a a c a c c

3 5 5 3 3 5

x y x y y x

a a c c c c

3 3 5 3 5 5

x x x y y y

a a c a c c

3 5 5 3 3 5

Rappresentano la stessa relazione

LE RIGHE SONO DISTINTE

x x x y y y

a a c a c c

3 5 5 3 3 5

x x x y y x

a a c c c c

3 3 5 5 5 5

x x y y y y

a a c c c c

3 5 5 5 3 5

Relazione valida

Relazione non valida

Relazione

non valida

C’E’ ORDINAMENTO ORIZZONTALE

x x x y y y

a a c a c c

3 5 5 3 3 5

Rappresentano relazioni diverse

x x x y y y

a a c a c c 3

5 5 3 3 5

x x x y y y a

a c a c c

3

5

5

3

3

5

ATTRIBUTI - I

3 2 0 0

1 0 2 1 Juve

Lazio Juve Roma

Lazio Milan Roma

Milan

A ciascun dominio si associa un nome (attributo), che ne descrive il "ruolo"

RetiCasa RetiFuori

Casa Fuori

ATTRIBUTI - II

3 2 0 0

1 0 2 1 Juve

Lazio Juve Roma

Lazio Milan Roma

Milan

RetiCasa RetiFuori

Casa Fuori

1 0 2 1

3 2 0 0 Juve

Lazio Juve Roma Lazio

Milan Roma

Milan

RetiCasa RetiFuori

Casa Fuori

Stile americano

Stile europeo

L’ordinamento degli attibuti e’ irrilevante

FORMALISMO - I

 Corrispondenza Attributi - Domini

dom: X D

funzione che associa a ogni attributo AX un dominio D

 Una ennupla su un insieme di attributi X è una funzione che associa a ciascun attributo AX un elemento di dom(A):

t[A] denota il valore della ennupla t sull'attributo A

Una relazione su X e’ un insieme di ennuple

Notazione per le ennuple:

 L‘ennupla rappresentata dalla prima riga t[Fuori] = Lazio

t[RetiCasa] = 3

 Notazione estesa ad insieme di attributi t[Fuori, RetiCasa]

3 2 0 0

1 0 2 1 Juve

Lazio Juve Roma

Lazio Milan Roma

Milan

RetiCasa RetiFuori

Casa Fuori

Relazione

FORMALISMO - II

RELAZIONI E DATABASE

 Di solito non è sufficiente una sola relazione per organizzare tutti i dati

 Un database è costituito (in generale) da più relazioni

 Le ennuple contengono valori comuni per stabilire corrispondenze

FORMALISMO - III

 Schema di relazione:

un simbolo R, detto nome della relazione, e un insieme di attributi A1, ..., An:

R(A₁,..., A_n)

 Schema di base di dati:

insieme di schemi di relazione con nomi diversi:

R = {R₁(X₁), ..., R_k(X_k)}

 Istanza di relazione su uno schema R(X):

insieme r di ennuple su X

 Istanza di base di dati su uno schema R= {R₁(X₁), ..., R_n(X_n)

insieme di relazioni r = {r1,..., rn} (con ri relazione su Ri)

ESEMPIO

 Schema di Base di dati:

R= {STUDENTI (Matricola, Cognome, Nome, Data di nascita),

ESAMI(Studente, Voto, Corso),

CORSI(Codice, Titolo, Docente) 

R= {CORSI(Corso, Docente, Aula), AULE(Nome, Edificio, Piano),

CORSISEDI(Corso, Aula, Edificio, Piano) 

DATABASE

Corso Docente Aula Rossi

Basi di dati DS3 Bruni

Reti N3

Sistemi Neri N3 Bruni

Controlli G

Corsi

Nome Edificio Piano OMI

DS3 Terra

Pincherle

G Primo

OMI

N3 Terra

Aule

CorsiSedi Corso Aula

Reti N3

Sistemi N3 Controlli G

Piano Edificio

OMI Terra Pincherle Primo

OMI Terra

Un database e’ un insieme di tabelle

Il modello relazionale è basato su valori

Ovvero:

i riferimenti fra dati in relazioni diverse sono rappresentati per mezzo di valori dei domini che compaiono nelle ennuple

CARATTERISTICA FONDAMENTALE

Matricola Cognome Nome Data di nascita

6554 Rossi Mario 05/12/1978

8765 Neri Paolo 03/11/1976

3456 Rossi Maria 01/02/1978

9283 Verdi Luisa 12/11/1979

studenti

Codice Titolo Docente

01 Analisi Mario

02 Chimica Bruni

04 Chimica Verdi

corsi

Studente Voto Corso

3456 30 04

3456 24 02

9283 28 01

esami

6554 26 01

VALORI VS PUNTATORI - I

21/11/21

Matricola Cognome Nome Data di nascita

6554 Rossi Mario 05/12/1978

8765 Neri Paolo 03/11/1976

3456 Rossi Maria 01/02/1978

9283 Verdi Luisa 12/11/1979

studenti

Codice Titolo Docente

01 Analisi Mario

02 Chimica Bruni

04 Chimica Verdi

corsi

Studente Voto Corso 30

24 28 voti

26

VALORI VS PUNTATORI - II

VANTAGGI

 indipendenza dalle strutture fisiche che possono cambiare dinamicamente

 si rappresenta solo ciò che è rilevante dal punto di vista dell’applicazione

 l’utente finale vede gli stessi dati dei programmatori

 i dati sono portabili piu' facilmente da un sistema ad un altro

 i puntatori sono direzionali

RAPPRESENTAZIONE GRAFICA - I

PERSONE(CodFiscale,Nome,Telefono)

o più accuratamente

PERSONE(CodFiscale:string(16),Nome:string(30), Telefono: optional integer)

L’attributo sottolineato è la chiave primaria

RAPPRESENTAZIONE GRAFICA - II

 Una (istanza della) relazione Persone, conforme a tale schema, è ad es. la seguente:

 E’ d’uso visualizzare una relazione come una tabella bidimensionale, con le colonne identificate dagli attributi e le righe contenenti i valori dei campi, nell’ordine indicato dall’intestazione delle colonne.

 La proprietà di essere chiave è riferita allo schema piuttosto che ad una particolare tabella: una chiave è tale (identifica le righe) in una qualunque istanza di un determinato schema.

Impiegati(Matricola :string, Cognome :string, AnnoNascita :integer, Provincia :string)

Studenti( Cognome :string, Matricola :string, Provincia :string,

AnnoNascita :integer)

Docenti( Cognome :string, Matricola :integer, Provincia :string,

AnnoNascita :integer)

stesso tipo

Docenti ha tipo diverso perché Matricola è di tipo intero e non stringa.

tipo diverso

TIPI

Due relazioni hanno lo stesso tipo se hanno uguali il numero degli attributi, gli attributi e il tipo degli attributi con lo stesso nome.

CHIAVI ESTERNE

Le associazioni tra i dati sono rappresentate attraverso i valori di opportuni campi, chiamati chiavi esterne, che assumono come valori quelli della chiave primaria di un’altra relazione.

In altre parole una chiave esterna è un attributo (od un insieme di attributi) di una relazione R che assume i valori della chiave primaria di un’altra relazione S.

Serve a rappresentare un’associazione tra R ed S

ESEMPIO - I

 Consideriamo l’associazione SEGUE tra STUDENTI e CDS (Corso di Studi).

STUDENTI(Nome:string, Matricola: string,

Provincia: string, AnnoNascita:int, SiglaCDS*:

string)

CDS(SiglaCDS: string, NomeCDS: string, Tipo:

string)

 Il fatto che un corso di studi è associato ad uno studente si modella prevedendo nello schema della relazione STUDENTI un campo che assume come valori la chiave primaria di CDS, cioè SiglaCDS.

 SiglaCdS* è chiave esterna nella relazione STUDENTI, e serve a rappresentare un’associazione univoca da STUDENTI a CdS

ESEMPIO - II

ESEMPIO - III

 Il dominio di SiglaCDS* nella relazione STUDENTI coincide col dominio di SiglaCDS nella relazione CDS

 Se in una istanza di STUDENTI l’attributo SiglaCDS assume il valore “XYZ”, deve esistere, nella istanza di CDS una ennupla con SiglaCDS = “XYZ”.

Il motivo è ovvio; se una studente è iscritto a “XYZ”, deve esistere il Corso di Studi “XYZ”

 Tale proprietà si chiama Vincolo di integrità referenziale, e deve essere sempre soddisfatto da una chiave esterna:

DA MODELLO A OGGETTI A MODELLO RELAZIONALE - I

Data una descrizione di una base di dati con i meccanismi di astrazione del modello a oggetti, la sua trasformazione con il modello relazionale è alquanto laboriosa perché bisogna trattare

• la descrizione delle associazioni

• la descrizione delle gerarchie di classi

• le eventuali proprietà strutturate e multivalore e passare ad una loro descrizione con attributi atomici.

Inoltre, essendo il modello relazionale meno espressivo del modello a oggetti, in generale si può procedere in più modi nella trasformazione e la scelta fra possibili alternative va fatta cercando di ottimizzare lo spazio di memoria occupata dalla base di dati e le prestazioni delle applicazioni.

DA MODELLO A OGGETTI A MODELLO RELAZIONALE - II

Nella conversione di uno schema espresso con il modello a oggetti gli obiettivi da perseguire sono:

1. rappresentare le stesse informazioni;

2. minimizzare la ridondanza;

3. agevolare il recupero dei dati in relazione.

In generale nella conversione occorre duplicare delle informazioni e non si possono sempre rappresentare direttamente tutti i vincoli imposti dai meccanismi del modello a oggetti.

Per garantire la coerenza dei dati duplicati, e il rispetto dei vincoli non esprimibili nel modello relazionale, occorre quindi definire opportunamente le operazioni che modificano la base di dati.

DA MODELLO A OGGETTI A MODELLO RELAZIONALE - III

La trasformazione di uno schema a oggetti in uno schema relazionale avviene eseguendo i seguenti passi:

1. rappresentazione delle classi

2. rappresentazione delle associazioni uno a uno e uno a molti;

3. rappresentazione delle associazioni molti a molti o non binarie;

4. rappresentazione delle gerarchie di inclusione;

5. rappresentazione degli attributi multivalore;

6. appiattimento gli attributi composti

1. Rappresentazione delle classi

Una classe C è rappresentata da una relazione R i cui attributi sono quelli di C

si traduce in

Studenti(Matricola, Nome, AnnoImmatric)

2. Rappresentazione delle associazioni uno a uno e uno a molti

Come abbiamo già visto nell’esempio degli studenti e dei corsi di studi, le associazioni uno a molti si rappresentano aggiungendo agli attributi della relazione rispetto a cui l’associazione è univoca una chiave esterna che riferisce l’altra relazione.

ESEMPIO: la relazione tra corsi di studi e studenti, essendo univoca rispetto ai corsi di studi, si rappresenta aggiungendo agli studenti una chiave esterna SiglaCDS.

Quando l’associazione è uno ad uno la chiave esterna si aggiunge ad una qualunque delle due relazioni, preferendo quella rispetto a cui l’associazione è totale.

Se l’associazione ha degli attributi, questi vanno aggiunti alla relazione a cui si aggiunge la chiave esterna.

ESEMPIO - I

Studenti(Matricola, Nome, AnnoImmatric, Codice*) CorsidiLa(Codice, Nome, Tipo)

la chiave esterna Codice* rappresenta l’associazione è_iscritto N.B. È un grave errore fare il contrario. Lo schema:

Studenti(Matricola, Nome, AnnoImmatric) CorsidiLa(Codice, Nome, Tipo, Matricola*) rappresenta Corsi di Laurea ai quali può essere iscritto un solo studente!

ESEMPIO - II

Se l’associazione è 1 a 1, cioè univoca in entrambi i versi, allora sono corrette entrambe le soluzioni.

Dipartimenti(Nome, Facoltà, Cod*) Docenti(Cod, Settore)

o

Dipartimenti(Nome, Facoltà) Docenti(Cod, Settore, Nome*)

 La prima soluzione è migliore, ma entrambe sono corrette

3. Rappresentazione delle associazioni molti a molti o non binarie

Un’associazione molti a molti tra due classi si rappresenta aggiungendo allo schema una nuova relazione che contiene due chiavi esterne che riferiscono le due relazioni coinvolte.

precisamente:

se A è un’associazione multivalore da R ad S e da S ad R, A è rappresentata con uno schema di relazione in cui gli attributi sono le chiavi primarie pkR di R e pkS di S.

A (pkR*, pkS*)

Se l’associazione ha degli attributi, questi attributi vengono aggiunti alla nuova relazione, e non vanno a far parte della chiave della nuova relazione.

ESEMPIO - I

Una ennupla di Insegna rappresenta una coppia (Corso_di_Lurea, Docente) di oggetti in associazione.

CorsidiLa(Codice,Nome,Facoltà,Tipo) Docenti(CodDoc, Settore)

Insegna(Codice*, CodDoc*)

Il docente identificato dal CodDoc 1592 insegna ai corsi di laurea identificati dai codici Inf, SBC e Mat , il docente identificato dal CodDoc 3014 insegna al corso di laurea identificato dai codici Inf, ecc...

ESEMPIO - II

CorsidiLa(Codice,Nome,Facoltà,Tipo) Docenti(CodDoc, Settore)

Insegna(Codice*, CodDoc*, NumIns)

4. Rappresentazione delle gerarchie fra classi

Sia data una classe A con due sottoclassi B e C, tali che i tipi associati alle tre classi abbiano, rispettivamente, attributi (XA), (XA XB) e (XA XC), e sia KA la chiave primaria di A.

Nel modello relazionale vi sono almeno tre modi diversi di rappresentare questa situazione:

1. Relazione unica

2. Partizionamento verticale 3. Partizionamento

4. Rappresentazione delle gerarchie fra classi Relazione unica

Si definisce un’unica relazione con attributi (XA XB XC D) che raccoglie tutti gli elementi delle tre classi; gli attributi XB e XC possono assumere il valore nullo, e l’attributo D serve a indicare la classe a cui appartiene l’elemento.

ESEMPIO: Consideriamo la classe Persone con attributi CF, Nome e Tel e due sottoclassi: Studenti, con attributi Matricola e Facoltà, e Lavoratori, con attributi Attività e Reddito

Secondo la relazione unica definiremo un’unica relazione Persone con tutti gli attributi

Persone(CF, Nome, Tel, Matricola, Facoltà, Attività e

Reddito)

ESEMPIO

 Un solo schema di relazione, che contiene tutti gli attributi

Con questa soluzione viene ignorata la gerarchia: si perdono le sottoclassi

4. Rappresentazione delle gerarchie fra classi Partizionamento verticale

Si definiscono tre relazioni RA(XA), RB(KA*, XB), RC(KA*, XC), dove RA contiene tutti gli elementi della classe A, anche se stanno in qualche sottoclasse, mentre RB ed RC contengono solo quegli attributi, degli elementi di B e di C, che non sono in XA (attributi propri delle sottoclassi), ed una chiave esterna KA* che permette di ritrovare in RA il valore degli altri attributi.

ESEMPIO si definiscono le relazioni Persone, con attributi CodFisc, Nome e Tel, Studenti con attributi CodFisc, Matricola e Facoltà e la relazione Lavoratoricon attributi CodFisc, Attività e Reddito. La relazione Persone contiene il codice fiscale il nome ed il telefono di tutte le persone, mentre le altre due relazioni contengono gli attributi propri delle sottoclassi, nonché il codice fiscale, che permette di risalire al nome;

Persone(CodFisc, Nome, Telefono)

Lavoratori(CodFisc*, Attività, Reddito)

Studenti(CodFisc*, Matricola, Facoltà)

ESEMPIO

Persone(CodFisc, Nome, Telefono) Lavoratori(CodFisc*, Attività,

Reddito)

Studenti(CodFisc*, Matricola,

Facoltà)

4. Rappresentazione delle gerarchie fra classi Partizionamento orizzontale

Si definiscono tre relazioni RA(XA), RB(XA,XB), RC(XA, XC), dove RA contiene solo gli elementi della classe A che non stanno in nessuna delle sottoclassi, mentre RB ed RC contengono tutti gli elementi di B e di C

NOTA: se le sottoclassi costituiscono una copertura, la relazione RA(XA) non viene definita perché sarebbe sempre vuota.

ESEMPIO: trattandosi di sottoclassi che non soddisfano il vincolo di copertura si definiscono le relazioni Persone con attributi CodFisc, Nome, Telefono, Studenti con attributi CodFisc, Nome, Telefono, Matricola e Facoltà e la relazione Lavoratori con attributi CodFisc, Nome, Telefono, Attività e Reddito. La relazione Persone contiene le informazioni delle persone che non sono né studenti né lavoratori, la relazione Studenti contiene le informazioni degli studenti e la relazione Lavoratori contiene le informazioni dei lavoratori.

Persone(CodFisc, Nome, Telefono)

Lavoratori(CodFisc*, Attività, Reddito , Nome, Telefono) Studenti(CodFisc*, Matricola, Facoltà , Nome, Telefono)

ESEMPIO

 Tre schemi indipendenti, uno per ogni classe, contenenti tutti gli attributi di ciascuna classe

Anche con questa soluzione viene ignorata la gerarchia: si perde la superclasse

Si osservi che con nessuna delle tre soluzioni è in generale possibile esprimere i vincoli strutturali della gerarchia, vale a dire i vincoli di disgiunzione e di totalità

5. Rappresentazione delle proprietà multivalore

Una proprietà multivalore di una classe C si rappresenta eliminando il corrispondente attributo da C e creando una relazione con due attributi: una chiave esterna che fa riferimento alla chiave primaria di C ed un attributo che corrisponde all’attributo multivalore da trasformare.

Un oggetto con chiave primaria K ed in cui l’attributo assume valore A₁, ..., A_n si rappresenta poi inserendo nella nuova relazione n coppie (K, A₁), ..., (K,A_n).

ESEMPIO: si immagini che un utente abbia attributi Codice, Cognome e Telefoni, con Telefoni multivalore.

Applicando la trasformazione, si ottengono le due seguenti relazioni:

Utenti(Codice, Cognome)

TelefoniUtenti(Codice*, Telefono)

ESEMPIO

Film(CodFilm,Titolo,Regista,Anno) Attori(CodFilm*, Attore)

6. Appiattimento degli attributi composti

Se un attributo A di uno schema di relazione è di tipo strutturato con campi Ai, si sostituisce A con gli attributi A_i.

Se A faceva parte della chiave primaria dello schema di relazione, si sostituisce A con gli attributi Ai nella chiave, e poi si verifica che non esista un sottoinsieme degli attributi della nuova chiave primaria che è esso stesso una chiave.

Sullo schema relazionale ottenuto si ripetono questa trasformazione e la precedente finché esistono schemi di relazioni con proprietà composte e proprietà multivalore.

ESEMPIO: se gli Utenti hanno un attributo strutturato Indirizzo con attributi Via, CAP e Città, applicando la trasformazione alla relazione

Utenti(Codice, Cognome, Indirizzo)

si ottiene lo schema di relazione

Utenti(Codice, Cognome, Via, CAP, Città)

Riassumendo

Le regole di traduzione

 Entità: diventano tabelle ed i loro identificatori chiavi primarie

 Associazioni 1-1: se obbligatorie si procede come per le 1-N scegliendo il lato in cui includere gli attributi e la chiave esterna; se una opzionale si

includono gli attributi e la chiave esterna sul lato“obbligatorio”; se entrambe opzionali si costruisce una tabella autonoma come per il caso N-N.

 Associazioni1-N:gli attributi dell’associazione e la chiave primaria della tabella relativa all’entità dal lato “N” sono inclusi nella tabella relativa all’entità dal lato“1”.

 Associazioni N-N: diventano tabelle con chiave primaria formata dall’unione delle chiavi delle entità coinvolte

Confronto tra modello E-R e modello Relazionale

Nonostante una evidente analogia tra

Classe e Relazione Oggetto e Ennupla

Attributo(E-R) e Attributo(Rel)

sussiste in realtà una significativa differenza tra i concetti nei due modelli

 Non sempre una relazione rappresenta una classe: può rappresentare una associazione o un attributo multivalore

 Non sempre un’ ennupla rappresenta un oggetto: può rappresentare una coppia di oggetti in associazione o un possibile valore di un attributo multivalore

 Non sempre un attributo Rel rappresenta un attributo E-R: può rappresentare un oggetto di un’altra classe (chiave esterna)

Informazione incompleta

 ll modello relazionale impone ai dati una struttura rigida:

- le informazioni sono rappresentate per mezzo di ennuple

- solo alcuni formati di ennuple sono ammessi: quelli che corrispondono agli schemi di relazione

 I dati disponibili possono non corrispondere al formato previsto

Franklin Delano Roosevelt

Nome SecondoNome Cognome

Winston Churchill

Charles De Gaulle

Josip Stalin

Es:

PERSONE(Nome, SecondoNome, Cognome)

Informazione incompleta: soluzioni?

 Non conviene (anche se spesso si fa) usare valori del dominio (0, stringa nulla, “99”, ...):

- potrebbero non esistere valori “non utilizzati”

- in fase di utilizzo (nei programmi) sarebbe necessario ogni volta tener conto del “significato” di questi valori

 Tecnica rudimentale ma efficace:

- valore nullo: denota l’assenza di un valore del dominio (e non è un valore del dominio)

- si possono (e debbono) imporre restrizioni sulla presenza di valori nulli

Matricola Cognome Nome Data di nascita

6554 Rossi Mario 05/12/1978

NULL Rossi Maria 01/02/1978

9283 Verdi Luisa 12/11/1979

studenti

Codice Titolo Docente

01 Analisi Mario

02 Chimica NULL

NULL Chimica Verdi

corsi

Studente Voto Corso

NULL 30 NULL

NULL 24 02

9283 28 01

esami

Troppi valori nulli