Basi di dati relazionali
Materiale aggiuntivo per il corso di laurea in Lingue e Culture per il Turismo classe L-15
Ultima modifica:
11/11/2013
Modello relazionale
! Introdotto nel 1970
! Affermatosi negli anni ’80
! Attualmente è il modello di DB più diffuso: probabilmente ogni DB che incontrerete sarà relazionale
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Il modello relazionale
! Modello logico dei dati basato sui concetti di relazione e tabella
! Relazione: nozione matematica
! Tabella: rappresentazione grafica di una relazione; un concetto intuitivo
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Modello relazionale
! Relazione = rappresentazione di un’entità tramite attributi
! Graficamente, una relazione può essere rappresentata da una tabella:
! Colonna = attributo (oppure campo)
! Riga = valore degli attributi di un individuo appartenente all’entità
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Modello relazionale
! Garantisce indipendenza dei dati
! Utenti che accedono ai dati e programmatori che sviluppano applicazioni fanno riferimento al livello logico dei dati
! Cioè, agli utenti e ai programmatori, non serve sapere come i dati sono memorizzati fisicamente
Schema di una relazione
! Schema di una relazione = definizione della struttura della relazione
! È formata dall’intestazione della relazione:
NomeRelazione(Attr
1,…, Attrn)• Per esempio: nella relazione Studenti
Studenti(Matricola, Cognome, Nome, Sesso,DataDiNascita, LuogoDiNascita)
Schema di una base di dati
! Schema di una base di dati = insieme degli schemi delle relazioni (struttura)
! Lo schema di una base di dati non (dovrebbe) varia(re) nel tempo
! Ciò che varia sono i valori dei dati nelle tabelle (record)
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Accesso ai dati
! Mediante linguaggi testuali (per esempio, SQL (Structured Query Language))
! Tramite comandi speciali integrati nei linguaggi di programmazione
! Tramite interfacce “amichevoli” (per esempio, Wizards, in Access, ecc.)
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Accesso ai dati
! Esempio:
! Mediante linguaggi testuali (per esempio, SQL)
! …
! Tramite interfacce
“amichevoli” (per esempio, Wizards, in Access, ecc.)
Un esempio di SQL:
SELECT Disco,GruppoMusicale FROM Gruppi
WHERE GruppoMusicale=“Radiohead”
OR GruppoMusicale=“Franz Ferdinand”
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Relazioni e tabelle
! Relazioni rappresentate graficamente come tabelle
! Le righe si chiamano tuple o record
! Per esempio: risultati partite di calcio
SquadraDiCasa SquadraOspitata RetiCasa RetiOspitata
Torino Lazio 3 2
Roma Milan 2 0
Juventus Roma 0 2
Roma Milan 2 1
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Relazioni e tabelle
Torino Lazio 3 2
Roma Milan 2 0
Juventus Roma 0 2
Roma Milan 2 1
Sequenza di caratteri
(stringa) Numero naturale (intero)
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Relazioni e tabelle
! Una relazione è un insieme di tuple:
! le tuple della relazione devono essere distinte (no righe ripetute in tabella)
! le tuple non sono tra loro ordinate (tabelle con stesse righe ordinate in modo diverso rappresentano la stessa relazione)
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Relazioni con attributi
! Attributi
! Usiamo nome di attributo per identificare le rispettive componenti delle tuple
! In una tabella: attributo → intestazione di colonne della tabella
! Per esempio:
! SquadraDiCasa, SquadraOspitata, RetiCasa, RetiOspitata
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Relazioni con attributi
SquadraDiCasa SquadraOspitata RetiCasa RetiOspite
Torino Lazio 3 2
Roma Milan 2 0
Juventus Roma 0 2
Roma Milan 2 1
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Relazioni e Basi di Dati
! Un DB è solitamente costituito da più relazioni le cui tuple contengono valori comuni (usati per stabilire corrispondenza tra tuple)
! Per esempio: relazioni che descrivono studenti, esami e corsi
15 Matricola Cognome Nome DataNascita
276545 Rossi Maria 25/11/1981
485745 Neri Anna 23/04/1982
200768 Verdi Fabio 12/02/1982
587614 Rossi Luca 10/10/1981
937653 Bruni Mario 01/12/1981
Studenti
Relazioni e Basi di Dati
16 Codice Titolo Docente
01 Analisi Giani
03 Chimica Melli
04 Chimica Belli
Studente Voto Corso
276545 28 01
485745 27 04
200768 25 01
587614 24 04
Esami
Corsi
Relazioni e Basi di Dati
! Sono ammissibili relazioni con un solo attributo
! Per esempio:
! Si possono rappresentare informazioni complesse mediante relazioni diverse
Matricola 276545 485745 200768 Lavoratori
Schemi di relazioni e di DB
! Schema di relazione: R(X)
! Costituita da simbolo R (nome della
relazione) e dall’insieme dei nomi di attributi X={A1,…,An}
! Per esempio:
! Esami(Studente,Voto,Corso) Studente Voto Corso
276545 28 01
485745 27 04
200768 25 01
587614 24 04
Esami
Schemi di relazioni e di DB
! Schema di base di dati:
D={R
1(X
1),…, R
n(X
n)}
! Insieme di schemi di relazioni
• Le relazioni sono identificate per nome è i nomi devono essere diversi
! Per esempio:
Università =
{ Studenti(Matricola,Cognome,Nome,DataNascita), Esami(Studente,Voto,Corso),
Corso(Codice,Titolo,Docente) }
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Esempi di relazioni
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“DA MARIO”
Ricevuta n. 1357 Del 5/2/04 3 coperti 3,00 2 antipasti 6,00 3 primi 12,00 2 bistecche 18,00
Totale 39,00
“DA MARIO”
Ricevuta n. 2334 Del 7/2/04 2 coperti 2,00 1 antipasti 3,00 2 primi 8,00 2 orate 14,00 2 caffè 2,00 Totale 29,00
“DA MARIO”
Ricevuta n. 3002 Del 13/2/04 3 coperti 3,00 2 antipasti 6,00 3 primi 14,00 1 Orate 18,00 1 Caprese 2,00 2 Caffè 2,00 Totale 45,00
Esempi di relazioni
! Le ricevute hanno una struttura che prevede alcune informazioni fisse
! Numero, data e totale
! … e un numero di righe variabile
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Esempi di relazioni
22 Num Qtà Descr Importo
1357 3 Coperti 3,00
1357 2 Antipasti 6,00
1357 3 Primi 12,00
1357 2 Bistecche 18,00
2334 2 Coperti 2,00
2334 1 Antipasti 3,00
2334 2 Primi 8,00
2334 2 Orate 14,00
2334 2 Caffè 2,00
3002 3 Coperti 3,00
3002 2 Antipasti 6,00
3002 3 Primi 14,00
3002 1 Orate 18,00
3002 1 Caprese 2,00
3002 2 Caffè 2,00
Num Data Totale 1357 5/2/04 39,00 2334 7/2/04 29,00 3002 13/2/04 45,00
Ricevute
Dettaglio
Esempi di relazioni
! La base di dati nella slide precedente rappresenta correttamente le ricevute solo a due condizioni:
! Non ci interessa mantenere traccia dell’ordine con cui le righe compaiono in ciascuna ricevuta
! In una ricevuta non compaiono due righe uguali
! Altrimenti, si può risolvere il problema aggiungendo un attributo, che indica la posizione della riga sulla ricevuta
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Esempi di relazioni
24 Num Posiz Qtà Descr Importo
1357 1 3 Coperti 3,00
1357 2 2 Antipasti 6,00
1357 3 3 Primi 12,00
1357 4 2 Bistecche 18,00
2334 1 2 Coperti 2,00
2334 2 1 Antipasti 3,00
2334 3 2 Primi 8,00
2334 4 2 Orate 14,00
2334 5 2 Caffè 2,00
3002 1 3 Coperti 3,00
3002 2 2 Antipasti 6,00
3002 3 3 Primi 14,00
3002 4 1 Orate 18,00
3002 5 1 Caprese 2,00
3002 6 2 Caffè 2,00
Num Data Totale 1357 5/2/04 39,00 2334 7/2/04 29,00 3002 13/2/04 45,00
Ricevute
Dettaglio
Esempi di relazioni
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Esami Studenti
Matricola Nome Cognome 654321 Mario Rossi 321654 Franca Verde 123456 Marta Bianco 456123 Livia Nero 135246 Marta Bianco
Studente Cod Corso
Voto Lode Data
123456 0010 19 No 1/2/2010
654321 0021 30 No 3/2/2010
456123 0001 24 No 2/2/2010
321654 0121 30 Sì 7/2/2010
123456 0001 21 No 9/2/2010
135246 0010 25 No 1/2/2010
Esempio di cattivo DB
26
Esami Studenti
Nome
studente Cognome
studente Ultimo esame
superato Voto Lode Data
Marta Bianco 0010 19 No 1/2/2010
Mario Rossi 0021 30 No 3/2/2010
Livia Nero 0001 24 No 2/2/2010
Franca Verde 0121 30 Sì 7/2/2010
Matricola Nominativo Esami superati Media
654321 Rossi Mario 23 27
321654 Verde Franca 13 21
123456 Bianco Marta 0
456123 Nero Livia 10 26
135246 Bianco Marta 13 24
Esempio di cattivo DB
27
Esami Studenti
Nome
studente Cognome
studente Ultimo esame
superato Voto Lode Data
Marta Bianco 0010 19 No 1/2/2010
Mario Rossi 0021 30 No 3/2/2010
Livia Nero 0001 24 No 2/2/2010
Franca Verde 0121 30 Sì 7/2/2010
Matricola Nominativo Esami superati Media
654321 Rossi Mario 23 27
321654 Verde Franca 13 21
123456 Bianco Marta 0
456123 Nero Livia 10 26
135246 Bianco Marta 13 24
Non si può risalire univocamente allo studente a causa delle possibili omonimie
Di solito, i DB contengono dati
“primitivi”, non risultati di calcoli statistici sui dati
Nonostante l’interfaccia utente possa consentire di inserire un solo esame per volta, occorre memorizzare tutti gli esami
Dato “poco strutturato”: un solo attributo per nome e cognome impedisce di effettuare ricerche per cognome
Esempio di cattivo DB
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Studenti
Matricola Nome Cognome Voto Esame 1 Data
Esame 1 … Voto Esame 33 Data
Esame 33
654321 Mario Rossi 30 e lode 14/02/09 NULL NULL
321654 Franca Verde 18 12/01/08 28 12/01/10
123456 Marta Bianco 27 01/01/01 NULL NULL
456123 Livia Nero NULL NULL NULL NULL
135246 Marta Bianco NULL NULL NULL NULL
Si limita in modo arbitrario e restrittivo il numero di esami;
probabilmente non è stato disegnato lo schema EA: i dati degli esami dovrebbero essere rappresentati in una tabella distinta
Dato “poco strutturato”: è poco agevole, per es., calcolare le medie o contare le lodi in modo automatico
Informazione incompleta e valori nulli
! In una tupla di una relazione un attributo può non avere valore
! Per esempio: Mario Rossi non ha telefono in Persone(CF,Cognome,Nome,Indirizzo,Telefono)
! Oppure il valore di un attributo potrebbe esistere ma essere sconosciuto a chi inserisce i dati nel DB
! Per esempio: Mario Rossi ha telefono, ma non ne conosciamo il numero
Informazione incompleta e valori nulli
! NULL: valore nullo
! Assegnato agli elementi di tuple inesistenti o sconosciuti
! NULL è un valore aggiuntivo rispetto al dominio di un attributo
Informazione incompleta e valori nulli
! Nelle basi di dati, i due casi sopra sono trattati come assenza di informazione
! In assenza di informazione su un attributo bisogna usare NULL perché NULL non può venire confuso con gli altri valori del dominio dell’attributo
31
Informazione incompleta e valori nulli
! Per esempio:
! Numero di telefono sconosciuto potrebbe essere rappresentato con 0 (numero che nessun telefono può avere). Però questa convenzione non è generalizzabile
! Inoltre, per altri attributi, potrebbe non esistere un valore di dominio che non si può assegnare mai
è usare NULL
32
Informazione incompleta e valori nulli
! Non tutti gli attributi di una relazione devono potere assumere valore nullo
! Nella definizione di relazione, si può specificare quali attributi non devono mai essere nulli nelle tuple
33 Matricola Cognome Nome DataNascita
276545 Rossi Maria NULL
NULL Neri Anna 23/04/1982
NULL Verdi Fabio 12/02/1982
587614 Rossi Luca 10/10/1981
937653 Bruni Mario 01/12/1981
Studenti
Informazione incompleta e valori nulli
! Non tutti gli attributi di una relazione devono potere assumere valore nullo
! Nella definizione di relazione, si può specificare quali attributi non devono mai essere nulli nelle tuple
34 Matricola Cognome Nome DataNascita
276545 Rossi Maria NULL
NULL Neri Anna 23/04/1982
NULL Verdi Fabio 12/02/1982
587614 Rossi Luca 10/10/1981
937653 Bruni Mario 01/12/1981
Studenti
OK
Informazione incompleta e valori nulli
! Non tutti gli attributi di una relazione devono potere assumere valore nullo
! Nella definizione di relazione, si può specificare quali attributi non devono mai essere nulli nelle tuple
35 Matricola Cognome Nome DataNascita
276545 Rossi Maria NULL
NULL Neri Anna 23/04/1982
NULL Verdi Fabio 12/02/1982
587614 Rossi Luca 10/10/1981
937653 Bruni Mario 01/12/1981
Studenti
No: matricola usata per correlare relazione
Informazione incompleta e valori nulli
36
No: informazione inutile
Codice Titolo Docente
01 Analisi Giani
03 Chimica NULL
NULL Chimica Belli
Studente Voto Corso
276545 28 01
NULL 27 NULL
200768 25 01
587614 24 NULL
Esami
Corsi
Informazione incompleta e valori nulli
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No: informazione inutile
Codice Titolo Docente
01 Analisi Giani
03 Chimica NULL
NULL Chimica Belli
Studente Voto Corso
276545 28 01
NULL 27 NULL
200768 25 01
587614 24 NULL
Esami
Corsi
Informazione incompleta e valori nulli
38 Codice Titolo Docente
01 Analisi Giani
03 Chimica NULL
NULL Chimica Belli
Studente Voto Corso
276545 28 01
NULL 27 NULL
200768 25 01
587614 24 NULL
Esami
Corsi
No: codice usato Per correlare relazione
Informazione incompleta e valori nulli
39 Codice Titolo Docente
01 Analisi Giani
03 Chimica NULL
NULL Chimica Belli
Studente Voto Corso
276545 28 01
NULL 27 NULL
200768 25 01
587614 24 NULL
Esami
Corsi
OK
Istanze incoerenti
! Non tutte le tuple rappresentano informazione corretta per un’applicazione
! Valori nulli
! Valori fuori del dominio di un attributo
• Per esempio: voto = 36
! Tuple incoerenti (valori di più attributi non simultaneamente assegnabili)
• Per esempio: voto = 24, lode = Sì
…
40
Istanze incoerenti
…
! Tuple con valori uguali per attributi identificanti
• Per esempio: tuple con la stessa matricola in relazione Studenti
! Valori inesistenti in attributi usati per corrispondenze tra relazioni
• Per esempio: studente in relazione Esami non presente nella relazione Studenti
Vincoli di integrità
! Proprietà che devono essere soddisfatte dalle istanze corrette per
un’applicazione
! Sono predicati che associano ad ogni istanza il valore vero o falso
! Vero: istanza corretta (ammissibile, lecita)
! Falso: istanza incoerente
Vincoli di integrità
! Definendo lo schema di una base di dati si associano vincoli di integrità che si riferiscono a tutte le istanze della base di dati
! Questi vincoli permettono di considerare corrette le sole istanze che li verificano tutti
43
Vincoli intrarelazionali
Vincoli interni a una relazione:
! Soddisfacimento definito rispetto ad una singola relazione della base di dati
! Vincolo di tupla: esprime condizioni sui valori di ciascuna tupla indipendentemente dalle altre tuple
! Vincolo di dominio (vincolo su valori): restrizione su dominio di attributo
! Vincoli su assegnamento di valori ad attributi diversi di una tupla
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Vincoli di tupla
! Esprimibili mediante espressioni booleane (AND, OR, NOT) i cui termini contengono:
! Uguaglianze (=), disuguaglianze (<>), ordinamenti (<,>,<=,>=) di valori di attributo
! Espressione aritmetiche su valori di attributo
45 p q p AND q
F F F F T F T F F T T T
p q p OR q F F F F T T T F T T T T
p NOT p
F T
T F
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Vincolo di dominio
Voto >= 18 AND Voto <= 30
! Vincolo su più attributi
NOT(Lode = “Sì” AND Voto <> 30)
! Pagamenti(Data, Importo, Ritenute, Netto) Netto = Importo - Ritenute
46
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Vincolo di dominio
Voto >= 18 AND Voto <= 30
47 Studente Corso Voto Lode
123456 0010 30 Sì 654321 0021 18 No 456123 0001 24 No 321654 0121 30 Sì 135246 0001 25 No
Tutte le tuple/record della relazione/tabella soddisfano il vincolo Quindi, diciamo che la relazione/tabella soddisfa il vincolo
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Vincolo di dominio
Voto >= 18 AND Voto <= 30
48 Studente Corso Voto Lode
123456 0010 30 Sì 654321 0021 18 No 456123 0001 24 No 321654 0121 36 Sì 135246 0001 25 No
Un record della tabella non soddisfa il vincolo Quindi, la relazione/tabella non soddisfa il vincolo
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Vincolo su più attributi
NOT(Lode = “Sì” AND Voto <> 30)
49 Studente Corso Voto Lode
123456 0010 30 Sì 654321 0021 18 No 456123 0001 24 No 321654 0121 30 Sì 135246 0001 25 No
Tutte le tuple/record della relazione/tabella soddisfano il vincolo Quindi, diciamo che la relazione/tabella soddisfa il vincolo
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Vincolo su più attributi
NOT(Lode = “Sì” AND Voto <> 30)
50 Studente Corso Voto Lode
123456 0010 30 Sì 654321 0021 18 No 456123 0001 24 No 321654 0121 26 Sì 135246 0001 25 No
Una riga della tabella non soddisfa il vincolo Quindi, la relazione/tabella non soddisfa il vincolo
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Vincolo su più attributi
NOT(Lode = “Sì” AND Voto <> 30)
51 Studente Corso Voto Lode
123456 0010 30 No 654321 0021 18 No 456123 0001 24 No 321654 0121 30 Sì 135246 0001 25 No
Un cambiamento in questa cella, ma comunque la tupla/record soddisfa il vincolo
La relazione/tabella continua a soddisfare il vincolo
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Pagamenti(Data, Importo, Ritenute, Netto) Netto = Importo - Ritenute
52 Importo Ritenute Netto
30 10 20
45 15 30
50 5 45
20 8 12
5 3 2
Tutte le tuple/record della relazione/tabella soddisfano il vincolo Quindi, diciamo che la relazione/tabella soddisfa il vincolo
Vincoli di tupla
! Per esempio:
! Pagamenti(Data, Importo, Ritenute, Netto) Netto = Importo - Ritenute Importo Ritenute Netto
30 10 20
45 15 30
50 5 5
20 8 12
5 3 25
Alcune tuple/record della tabella non soddisfano il vincolo
Quindi, la relazione/tabella non soddisfa il vincolo
Vincoli di chiave
! Superchiave: insieme di attributi usato per identificare univocamente le tuple di una relazione
! Più formalmente, un insieme di attributi K è detto superchiave di una relazione r se r non può contenere due tuple che hanno valori uguali su K
! È quella che in precedenza e
impropriamente abbiamo chiamato “chiave primaria”
Vincoli di chiave
! {Matricola} è una superchiave
55 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! {Cognome, Nome, DataDiNascita} è una superchiave (forse insufficiente)
56 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! {Matricola, Corso} è una superchiave
57 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! {Matricola, Cognome, Nome,
DataDiNascita, CorsoDiLaurea} è una superchiave
58 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! {Nome, Corso} non è una superchiave
59 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! {Nome, Corso} sembra una superchiave
“per caso”
60 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Informatica Studenti
! Il concetto di superchiave riguarda tutte le possibili tuple di una relazione e non soltanto quelle esistenti in un dato momento
Vincoli di chiave
! Dato che una relazione è un insieme di tuple e che in un insieme non possono esistere due elementi uguali, in una relazione non possono esistere due tuple identiche: quindi l’intero insieme degli attributi di una relazione è banalmente una superchiave per qualunque relazione
! Quindi è utile restringere il concetto di superchiave…
61
Vincoli di chiave
! K è una chiave (candidata) di r se è una superchiave minimale di r
Minimale = se si toglie un attributo dalla
superchiave, questa non è più
superchiave
! Di conseguenza, ogni chiave è una superchiave
! L’insieme di tutti gli attributi di una relazione, pur essendo una superchiave, non è detto che sia una chiave, infatti potrebbe essere una superchiave non
minimale
62Vincoli di chiave
! {Matricola} è una chiave
63 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! {Cognome, Nome, DataDiNascita} è una chiave
64 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! {Matricola, Corso} è una superchiave, ma non una chiave
Matricola Cognome Nome DataDi Nascita
CorsoDi Laurea 4328 Rossi Luigi 29/04/79 Informatica 6328 Rossi Dario 29/04/79 Informatica 4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca 01/05/81 Economia
5536 Neri Luca 05/03/78 Economia
Studenti
Vincoli di chiave
! Una chiave primaria di r è una
particolare chiave (candidata) di r scelta dal progettista del DB come modo preferito per identificare univocamente le tuple di r
! Ogni relazione ha una chiave primaria,
mentre può avere più di una chiave
(candidata)
Vincoli di chiave
67
Superchiavi
Chiavi
Chiave primaria
Vincoli di chiave
! N.B.: Il concetto di chiave è relativo alla relazione: uno stesso insieme di attributi potrebbe essere chiave di una relazione, ma non esserlo di un’altra
! Per es., l’attributo Matricola è chiave della relazione Studenti, ma non della relazione Esami
Esempi di relazioni
69
Esami Studenti
Matricola Nome Cognome 654321 Mario Rossi 321654 Franca Verde 123456 Marta Bianco 456123 Livia Nero 135246 Marta Bianco
Studente Corso Voto Lode Data
123456 0010 19 No 1/2/2010
654321 0021 30 No 3/2/2010
456123 0001 24 No 2/2/2010
321654 0121 30 Sì 7/2/2010
123456 0001 21 No 9/2/2010
135246 0010 25 No 1/2/2010
Codice Nome 0010 Inglese 0021 Psicologia clinica 0001 Informatica 0121 Diritto
Corsi
Vincoli di chiave
! Ogni relazione ha almeno una chiave (banalmente può essere l’insieme di tutti gli attributi). Questo fatto garantisce:
! Identificabilità univoca dei dati
! Possibilità di definire corrispondenze tra dati contenuti in relazioni diverse
! Per esempio: nella base di dati Università
! Studente corrisponde a Matricola della relazione Studenti
! Corso corrisponde a Codice della relazione Corsi
70
Chiave e valori nulli
! Tupla 1: ha entrambi le chiavi
incomplete ({Matricola} e {Cognome, Nome, DataDiNascita})
71 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea
NULL Rossi Dario NULL Informatica
4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca NULL NULL
NULL Neri Luca 05/03/78 Economia
Chiave e valori nulli
! Tuple 3 e 4: hanno una chiave
completamente specificata, ma è sicuro che non siano lo stesso individuo?
72 Matricola Cognome Nome DataDi
Nascita
CorsoDi Laurea
NULL Rossi Dario NULL Informatica
4766 Rossi Luca 01/05/81 Fisica
4856 Neri Luca NULL NULL
NULL Neri Luca 05/03/78 Economia
Chiave e valori nulli
! Chiave primaria: la chiave primaria non può assumere valori nulli
! Identificata mediante sottolineatura
! Usata per stabilire corrispondenza tra relazioni
! Se nessun attributo della relazione può assumere il ruolo di chiave primaria, se ne definisce uno aggiuntivo a tale scopo
73
Vincoli interrelazionali
! I vincoli interrelazionali sono i vincoli che coinvolgono più relazioni della base di dati
! Per verificare che siano rispettati, occorre considerare istanze di più relazioni
74
Vincoli interrelazionali
! Vincoli di integrità referenziale (foreign keys, referential integrity constraints):
! Servono a garantire che i riferimenti tra tabelle siano possibili
! Un vincolo di integrità referenziale fra insieme di attributi X di una relazione R1 ed una relazione R2 è soddisfatto se i valori su X di ciascuna tupla di R1 (eccetto
potenzialmente NULL) compaiono come valori della chiave (di solito primaria) di R2. In altre parole: R1 non può contenere valori per X che non esistono in R2 (eccetto NULL)
75
Vincoli di integrità referenziale
76
K1 A K2 …
R1 R2
Vincoli di integrità referenziale
! Per esempio: le relazioni
Studenti(Matricola,Cognome,Nome,DataNascita) Corsi(Codice,Titolo,Docente)
Esami(Studente,Corso,Data,Voto,Lode) – I valori dell’attributo Studente nella relazione
Esami devono comparire come valori di Matricola nella relazione Studenti (indicato come freccia che va dall’attributo Studente all’attributo Matricola)
– I valori dell’attributo Corso nella relazione Esami devono comparire come valori di Codice nella relazione Corsi (indicato come freccia che va dall’attributo Corso all’attributo Codice)
Vincoli di integrità referenziale
Codice Data Agente Articolo Targa 987554 26/10/02 456 34 RM2F7643 630876 15/10/93 456 53 FI4E5432
Matricola CF Cognome Nome
456 RSSM… Rossi Mario
638 NREP… Neri Piero
Targa Proprietario Indirizzo RM2F7643 Verdi Piero Via Tigli MI2F7643 Luci Gino Via Noci
Infrazioni
Agenti
Auto
Vincoli di integrità referenziale
79 Codice Data Agente Articolo Targa
987554 26/10/02 456 34 RM2F7643 630876 15/10/93 456 53 FI4E5432
Matricola CF Cognome Nome
456 RSSM… Rossi Mario
638 NREP… Neri Piero
Targa Proprietario Indirizzo RM2F7643 Verdi Piero Via Tigli MI2F7643 Luci Gino Via Noci FI4E5432 Bini Luca Via Po
Infrazioni
Agenti
Auto
Vincoli di integrità referenziale
80 Codice Data Agente Articolo Targa
987554 26/10/02 456 34 RM2F7643 630876 15/10/93 456 53 FI4E5432
Matricola CF Cognome Nome
456 RSSM… Rossi Mario
638 NREP… Neri Piero
Targa Proprietario Indirizzo RM2F7643 Verdi Piero Via Tigli MI2F7643 Luci Gino Via Noci FI4E5432 Bini Luca Via Po
Infrazioni
Agenti
Auto
Esercizi
! La tabella seguente soddisfa il vincolo SeggiAperti>400 AND SeggiAperti<600 ?
81 Regione SeggiAperti
Piemonte 567 Lombardia 670 Puglia 504 Sicilia 594
Esercizi
! La tabella seguente soddisfa il vincolo NOT(Lode = “Sì” AND Voto <> 30) ?
82 Matricola
Studente Codice
Corso Voto Lode 123456 0010 19 No 654321 0021 30 No 456123 0001 24 No 321654 0121 20 Sì 135246 0001 24 No
Esercizi
! Quali sono le superchiavi della tabella seguente?
83 Matricola
Studente Codice
Corso Voto Lode 123456 0010 19 No 654321 0021 30 No 456123 0001 24 No 321654 0121 20 Sì 135246 0001 24 No
Esercizi
! Quali sono le chiavi della tabella seguente?
84 Matricola
Studente Codice
Corso Voto Lode 123456 0010 19 No 654321 0021 30 No 456123 0001 24 No 321654 0121 20 Sì 135246 0001 24 No
Esercizi
! È rispettato il vincolo di integrità referenziale dall’attributo Studente all’attributo Matricola?
85 Studente Cod
Corso
Voto Lode Data
123456 0010 19 No 1/2/06 654321 0021 30 No 3/2/06 456123 0001 24 No 2/2/06 321654 0121 30 Sì 7/2/06 123456 0001 21 No 9/2/06 135246 0010 25 No 1/2/06
Matricola Nome Cognome 654321 Mario Rossi 321654 Franca Verde 123456 Marta Bianco 456123 Livia Nero 135246 Gianfranco Bianco