- •Міністерство освіти і науки україни Черкаський державний технологічний університет
- •Черкаси 2013
- •Рецензент проф. В. Є. Снітюк
- •Лабораторна робота №1
- •1.1 Мета роботи
- •1. Набуття навичок аналізу предметної області
- •1.2 Теоретичні відомості
- •1.3 Завдання на лабораторну роботу
- •1.4 Методика виконання
- •1.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота №2
- •2.1 Мета роботи
- •3.Об’єднання таблиць.
- •4. Додавання записів.
- •2.2 Теоретичні відомості
- •2.3 Завдання на лабораторну роботу
- •2.4 Методика виконання
- •Тестування
- •2.6 Контрольні питання
- •3.3 Завдання на лабораторну роботу
- •3.4 Методика виконання
- •3.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота 4
- •4.1 Мета роботи Вивчення мови запитів, які поширюються на дві і більше таблиці.
- •4.2 Теоретичні відомості
- •4.3 Завдання на лабораторну роботу
- •Лабораторна робота №5
- •5.1 Мета роботи
- •1. Набуття навичок подання предметної області клієнту.
- •5.4 Методика виконання
- •5.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота №6
- •6.1 Мета роботи
- •6.2 Теоретичні відомості
- •6.3 Завдання на лабораторну роботу
- •6.4 Методика виконання
- •6.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота №7
- •7.1 Мета роботи
- •7.2 Теоретичні відомості
- •7.3 Завдання на лабораторну роботу
- •7.4 Методика виконання
- •7.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота №8 створення тригерів, подій
- •8.1 Мета роботи
- •1. Набуття навичок реалізації бізнес-правил
- •8.2 Теоретичні відомості
- •8.3 Завдання на лабораторну роботу
- •8.4 Методика виконання
- •8.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота №9
- •9.1 Мета роботи
- •1. Набуття навичок аналізу стану бд.
- •9.2 Теоретичні відомості
- •9.3 Завдання на лабораторну роботу
- •9.4 Методика виконання
- •1.Переглянути і зафіксувати версію сервера, статус обробників, рівень ізоляції.
- •9.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота №10 створення курсорів
- •10.1 Мета роботи
- •10.2 Теоретичні відомості
- •10.3 Завдання на лабораторну роботу
- •10.4 Методика виконання
- •10.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота №11 розподілена база даних
- •11.1 Мета роботи
- •1. Набуття навичок аналізу систем зберігання даних.
- •11.2 Теоретичні відомості
- •11.3 Завдання
- •11.4 Методика виконання
- •На Сервері №1 налаштовуємо головний майстер-сервер. Для цього потрібно:
- •1. Зупинити MySql сервер;
- •11. Додаємо в my.Ini такі записи:
- •11.4.2 Завершення реплікації
- •11.6 Контрольні питання
- •Лабораторна робота 12 діаграма класів бд
- •12.1 Мета роботи
- •12.2 Теоретичні відомості
- •12.3 Завдання на лабораторну роботу
- •12.4 Методика виконання
- •12.6 Контрольні питання
1.1 Мета роботи
1. Набуття навичок аналізу предметної області
2. Підготовка до наступних лабораторних робіт
1.2 Теоретичні відомості
Розрізняють такі рівні моделювання предметної області: інформаційно-логічний (інфологічний або концептуальний); даталогічний; фізичний.
Інфологічною моделлю (ІЛМ) називається формалізований опис предметної області, виконаний без жорсткої орієнтації на програмні і технічні засоби. Даталогічна модель відображає елементи і логічні зв'язки між елементами даних безвідносно до середовища зберігання.
Одним із засобів інфологічного представлення предметної області є модель «сутність-зв'язок» (ERM - Entity-Relationship Model). ІЛМ базується на використанні ER-діаграм. Основними поняттями моделі є сутність, зв'язок і атрибут. Сутність – реальний або абстрактний об'єкт, що має істотне значення для предметної області.
Екземпляр сутності – це конкретний представник даної сутності. Наприклад, екземпляром сутності Співробітник може бути співробітник Іванов. Кожна сутність повинна мати: унікальне ім'я; один або декілька атрибутів, які або належать сутності, або успадковуються через зв'язок; один або декілька атрибутів, які однозначно ідентифікують кожен екземпляр сутності. Атрибут – характеристика сутності, значима для розглянутої предметної області і призначена для ідентифікації, класифікації, кількісної характеристики або для виразу стану сутності. Атрибути, наприклад, зображуються в овалах або у межах прямокутника, що визначає сутність.
Кожна сутність може мати будь-яку кількість зв'язків з іншими сутностями. Зв'язок – пойменована асоціація між сутностями, значима для розглянутої предметної області. Ступенем зв'язку називається кількість сутностей, що беруть участь у зв'язку. Зв'язок ступеня 2 називається бінарним, ступеня N – N-арним. Зв'язок, в якому одна сутність бере участь в різних ролях, називається рекурсивним (унарним). Зв'язок може бути одним з трьох типів: один-до-одного (позначається 1:1), наприклад «людина-адреса»; один-до-багатьох (1:N), наприклад «виробник-виріб»; багато-до-багатьох (M:N), наприклад «книга-читач».
Для повного аналізу заданої предметної області розглядають бізнес-правила, запити (наступні лабораторні роботи).
Результатом датологічного проектування є концептуальна схема БД, що включає визначення всіх інформаційних одиниць і зв'язків, у тому числі завдання типів, характеристик і імен. Проектування логічної структури БД припускає: розбиття всієї інформації по відношенням (таблицям); визначення складу полів (атрибутів) кожного відношення; визначення ключа кожного відношення; визначення зв'язків та забезпечення цілісності по зв'язках.
Слід враховувати вплив наступних факторів. Зв'язок предметної області може відображатися як в логічній схемі, так і через програмні модулі. Часті звернення до спільно оброблюваних даних припускають їх спільне зберігання, а дані, до яких звертаються рідко, доцільно зберігати окремо.
Для того, щоб пам'ять використовувалася найбільш ефективно, завжди слід намагатися застосовувати тип даних, який забезпечує максимальну точність. Наприклад, для величин в діапазоні між 1 і 99 999 в цілочисельному полі найкращим типом буде MEDIUMINT UNSIGNED. В MySQL для точного уявлення грошових величин необхідно використовувати тип даних DECIMAL. Оскільки дані цього типу зберігаються у вигляді рядка, втрат в точності не відбувається. А у випадках, коли точність не має великого значення, цілком підійде і тип даних DOUBLE.
Якщо ж потрібна висока точність, завжди можна виконати конвертування в тип даних з фіксованою точкою. Такі дані зберігаються у вигляді BIGINT. Це дозволяє виконувати всі обчислення з ними як з цілими числами, а згодом при необхідності результати можна перетворити назад у величини з плаваючою крапкою. Вік з часом змінюється, а це означає, що доведеться досить часто оновлювати записи. Значно зручніше зберігати фіксовані значення – наприклад, дати народження.
Визначаються бізнес-правила. Наприклад, БД повинна вміти нагадувати про дні народження клієнтів.
Якщо ви не хочете тримати в пам'яті розмір букв для імен БД і таблиць, при їх створенні використовуйте для імен тільки малі літери.
