20. Adatbázisok tervezése és lekérdezése

Question 1

Relációs adatmodell

Answer 1

Adatok gyűjteményét kezelő modell

Question 2

E / K modell átalakítása relációs adatmodellbe

Answer 2

• egyedhalmaz séma → relációséma
• tulajdonságok → attribútumok
• (szuper)kulcs → (szuper)kulcs
• egyedhalmaz előfordulása → reláció
• egyed → e(A1)…e(An) sor
• R(E1, …Ep, A1, …Aq) kapcsolati séma (Ei egyedhalmaz, Aj tulajdonság) → R(K1, …Kp, A1, …Aq) relációséma
  (Ki az Ei (szuper)kulcsa)

Question 3

Relációséma

Answer 3

• R: relációnév
• Ai: attribútumok
• Dom(Ai): attribútumok lehetséges értékei, típusa (milyen domain tartozik hozzá)

Question 4

Előfordulás

Answer 4

• lehetséges értékekből veszünk sorok halmazát
• egy sor a reláció-előfordulás
• egy sor egyszer szerepel (kivéve multihalmaznál)
• sorok sorrendje relációs adatmodell szinten lényegtelen – optimalizálásnál számíthat
• oszlop sorrendje is lényegtelen

Question 5

Hivatkozási épség

Answer 5

(E / K) megszorítás, kerek végződéssel jelölik. Pontosan egy egyed
tartozik egy kiválasztott egyedhez (pl.: 1 gyártónak pontosan 1 legjobb söre van)

Question 6

E / K modell

Answer 6

• Egyedhalmaz: hasonló egyedek összessége
• Attribútumok: megfigyelhető tulajdonságok, megfigyelt értékek, egyedek tulajdonságai
• Kapcsolatok: más egyedhalmazzal való kapcsolatok
• Séma: E(Ai, …, An) egyedhalmaz séma. E név, Ai tulajdonság, DOM(Ai) a lehetséges értékek halmaza.
• Előfordulás: konkrét egyedek (entitások). Minden attribútumban nem egyezhetnek meg
• K(E1, E2) bináris kapcsolat (…)

Question 7

E / K kapcsolat típusok

Answer 7

• egy-egy
• sok-egy
• sok-sok

Question 8

Szuperkulcs

Answer 8

Az egyedhalmaz szuperkulcsa egy azonosító, vagyis olyan tulajdonság-halmaz, amelyről feltehető,
hogy az egyedhalmaz előfordulásaiban nem szerepel két különböző egyed, amelyek ezeken a tulajdonságokon megegyeznek. Az összes tulajdonság mindig szuperkulcs.

Question 9

E / K tervezési alapelvek

Answer 9

• valósághű modellezés: megfelelő tulajdonságok tartozzanak az egyedosztályokhoz, például a tanár neve ne a diák tulajdonságai közé tartozzon
• redundancia elkerülése: az index(etr-kód,lakcím,tárgy,dátum,jegy) rossz séma, mert a lakcím annyiszor ismétlődik,
  ahány vizsgajegye van a diáknak, helyette 2 sémát érdemes felvenni: hallgató(etr-kód,lakcím), vizsga(etrkód,tárgy,dátum,jegy).
• egyszerűség: fölöslegesen ne vegyünk fel egyedosztályokat, például a naptár(év,hónap,nap) helyett a megfelelő helyen inkább dátum tulajdonságot használjunk
• tulajdonság vagy egyedosztály: például a vizsgajegy osztály helyett jegy tulajdonságot használjunk.

Question 10

Relációs algebrai műveletek

Answer 10

1. Unió
2. Különbség
3. Vetítés (projekció)
4. Kiválasztás
5. Direktszorzat
6. Átnevezés

Question 11

SQL

Answer 11

Structured Query Language
Főbb részei:
- DDL (Data Definition Language)
- DML (Data Manipulation Language)
- DCL (Data Control Language)
- Tranzakciókezelés
- Procedurális kifejezések

Question 12

DML

Answer 12

Adatkezelő nyelv - Data Manipulation Language (INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT)

Question 13

DDL

Answer 13

Adatleíró nyelv - Data Definition Language (CREATE, ALTER, DROP)

Question 14

DCL

Answer 14

Adatvezérlő nyelv - Data Control Language (GRANT, REVOKE)

Question 15

SQL - Tranzakció-kezelés

Answer 15

COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

Question 16

SQL - Procedurális kifejezések

Answer 16

Oracle PL/SQL, SQL/PSM

Question 17

PSM definíciója

Answer 17

PSM (Persistent Stored Modules): SQL utasítások és konvencionális elemek (if, while stb) keverékéből áll. Olyan
dolgokat is meg lehet csinálni, amit önmagában az SQL-ben nem.

Eljárás meghívása: CALL <eljárás> (<argumentumlista>)</argumentumlista></eljárás>

Függvénynél a RETURN utasítás határozza meg a visszatérési érték típusát - nem terminál ekkor a függvény (!)

DECLARE - BEGIN - END

értékadás: SET <változó> = <kifejezés></kifejezés></változó>

Question 18

PL/SQL definíciója

Answer 18

Nem csak eljárások, függvények tárolására alkalmas, ezeket futtatni is tudja.

értékadás: “:=” jellel

PSM-hez képest eltérések:
- több típus (NUMBER -> INT, REAL)
- ROWTYPE: attribútum típusa

Question 19

Relációs adatbázis-sémák tervezése

Answer 19

Függőségek: funkcionális, többértékű (tervezésnél használják, adatbázisban megszorítások vannak)
Normalizálás: jó sémákra való felbontás, funkcionális függőségek → (1,2,)3NF, BCNF; többértékű függőségek → 4NF

Question 20

Funkcionális függőség (def.)

Answer 20

Legyen R(U) egy relációséma, továbbá X és Y az U attribútumhalmaz részhalmazai. X-től funkcionálisan
függ Y (jelölésben X → Y), ha bármely R feletti T tábla esetén valahányszor két sor megegyezik X-en, akkor megegyezik Y-on is, ∀t1, t2 ∈ T esetén (t1[X] = t2[X] ⇒ t1[Y ] = t2[Y ]). Ez lényegében azt jelenti, hogy az X-beli
attribútumok értéke egyértelműen meghatározza az Y-beli attribútumok értékét. Jelölés: R |= X → Y, vagyis R
kielégíti X → Y függőséget.

Question 21

Armstrong-axiómák:

Answer 21

Legyen R(U) relációséma és X, Y ⊆ U, és jelölje XY az X és Y attribútumhalmazok
egyesítését. F legyen funkcionális függőségek tetsz. halmaza.
- FD1 (reflexivitás): Y ⊆ X esetén X → Y .
- FD2 (bővíthetőség): X → Y és tetszőleges Z esetén XZ → Y Z.
- FD3 (tranzitivitás): X → Y és Y → Z esetén X → Z.
Az Armstrong-axiómarendszer helyes és teljes, azaz minden levezethető függőség implikálódik is, illetve azok a
függőségek, amelyeket F implikál azok le is vezethetők F-ből. F |- X → Y ⇐⇒ F |= X → Y

Question 22

Boyce-Codd normálforma (BCNF)

Answer 22

R reláció BCNF-ben van, ha minden X → Y nemtriviális FF-re R-ben X szuperkulcs. Nemtriviális: Y nem része X-nek. Szuperkulcs: tartalmaz kulcsot (ő maga is lehet kulcs). Ha van
olyan következmény FF F-ben, ami sérti a BCNF-t, akkor egy F-beli FF is sérti. Kiszámítjuk X+-t: Ha itt
nem szerepel az összes attribútum, X nem szuperkulcs.

Question 23

3. normálforma (3NF)

Answer 23

Bizonyos FF halmazok esetén a felbontáskor elveszíthetünk függőségeket. 3. normálformában (3NF) úgy
módosul a BCNF feltétel, hogy az előbbi esetben nem kell dekomponálnunk. Egy attribútum elsődleges
attribútum (prím), ha legalább egy kulcsnak eleme. X → A megsérti 3NF-t akkor és csak akkor, ha X nem
szuperkulcs és A nem prím.

Question 24

4. normálforma (4NF)

Answer 24

A 4.normálforma hasonlít a BCNF-re, azaz minden nem triviális többértékű függőség bal oldala szuperkulcs.
A TÉF-ek okozta redundanciát a BCNF nem szünteti meg. A megoldás: a negyedik normálforma. A negyedik normálformában (4NF), amikor dekomponálunk, a TÉF-eket úgy kezeljük, mint az FF-eket, a kulcsok megtalálásánál azonban nem számítanak.
Egy R reláció 4NF -ben van ha: minden X →→ Y nemtriviális TÉF esetén X szuperkulcs. Nemtriviális
TÉF: Y nem részhalmaza X-nek, és X és Y együtt nem adják ki az összes attribútumot. A szuperkulcs definíciója ugyanaz marad, azaz csak az FF-ektől függ. Definíció: R 4NF-ben van D-re nézve, ha XY != R,
Y !⊂ X, és D |- X →→ Y esetén D |- X → R.
Definíció: d = {R1, …, Rk} dekompozíció 4NF-ben van D-re nézve, ha minden Ri 4NF-ben van ΠRi
(D)-re
nézve.
Állítás: Ha R 4NF-ben van, akkor BCNF-ben is van. Következmény: Nincs mindig függőségörző és veszteségmentes 4NF dekompozíció.
Veszteségmentes 4NF dekompozíciót mindig tudunk készíteni a naiv BCNF dekomponáló algoritmushoz hasonlóan.
Ha R 4NF-ben van, akkor BCNF-ben is.

Question 25

Dekompozíciók, anomáliák

Answer 25

Rossz tervezés → anomáliák
Cél: anomáliák, redundancia csökkentése

• Módosítási anomália: Egy adat egy előfordulását megváltoztatjuk, más előfordulásait azonban nem. (pl.: terméknél lenne a konkrét márkanév eltárolva)
• Törlési anomália: Törléskor olyan adatot is elveszíthetünk, amit nem szeretnénk. (csak megrendeléseket lennének eltárolva a termékek → megrendelés törlésekor a termék is elveszik)
• Beillesztési anomália: NULL gyártó beszúrása?? → megszorítás, trigger az adatok ellenőrzésére (pl.: megrendeléshez nem tartozna partner)

Question 26

Dekomponálás

Answer 26

Az anomáliáktól dekomponálással (felbontással) tudunk megszabadulni! Definíció:
d = {R1, …, Rk} az (R,F) dekompozíciója, ha nem marad ki attribútum, azaz R1 ∪ … ∪ Rk = R.(Az adattábla
felbontását projekcióval végezzük).
Elvárások:
1. Veszteségmentes legyen a felbontás, vagyis ne legyen információvesztés. A fenti jelölésekkel: ha r = ΠR1
(r) ./
… ./ ΠRk
(r) teljesül, akkor az előbbi összekapcsolásra azt mondjuk, hogy veszteségmentes. Itt r egy R
sémájú relációt jelöl. Chase-teszt a veszteségmentességhez: Készítünk egy felbontást. A felbontás eleminek
összekapcsolásából veszünk egy sort. Az algoritmussal bebizonyítjuk, hogy ez a sor az eredeti relációnak is
sora.
2. A vetületek legyenek jó tulajdonságúak, és a vetületi függőségi rendszere egyszerű legyen (normálformák:
BCNF, 3NF)
3. Függőségek megőrzése a vetületekben (FO) A dekompozíciókban érvényes függőségekből következzen az eredeti sémákra kirótt összes függőség. Adott (R,F) esetén d = {R1, …, Rk} függőségőrző dekompozíció akkor
és csak akkor, ha minden F-beli függőség levezethető a vetületi függőségekből: minden x → Y ∈ F esetén
ΠR1
(F) ∪ … ∪ ΠRk
(F) |- X → Y .

A függőségőrzésből nem következik a veszteségmentesség és a veszteségmentességből nem következik a függőségőrzés.