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Capitolo 13
Interrogare
una base di dati
Il database fisico
• La ridondanza è una cosa molto, molto,
molto brutta
– Non si devono mai replicare informazioni
scrivendole in più posti diversi nel database
• Per evitare inconsistenza tra le copie
– potremmo cambiare un dato in un posto e
dimenticare di cambiarlo in un altro
• I dati incoerenti sono chiamati garbage
– spazzatura, perché la loro presenza è peggio della
mancanza assoluta di dati
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Il database fisico (cont.)
• Una sola copia di ogni dato
– evitare le duplicazioni favorisce la
coerenza interna, ma non assicura che i
dati siano corretti
• L’informazione potrebbe essere
necessaria in più parti del DB
– è meglio tenere una lista singola e
permettere agli altri di accedervi
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Il database fisico (cont.)
• La cosa migliore è mantenere una
tabella separata e la sua chiave
– piuttosto che ripetere l’informazione, si
tiene una tabella separata con una chiave
che funge da identificatore unico (chiave
esterna)
– per reperire i dati, si fa una ricerca usando
la chiave esterna
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Lo schema di un database
• I metadati di una tabella sono chiamati
schema del database
– struttura e progetto
• Immaginiamo un DB universitario con
due tabelle, Studente e Residenza:
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Collegare tabelle mediante relazioni
• Le due tabelle sono distinte, ma non
indipendenti
• Il Num_Matricola le collega
– si dice che tra le due entità c’è una relazione
• corrispondenza tra le righe
• le relazioni fanno parte dei metadati
• la relazione è bidirezionale (possiamo trovare l’indirizzo
per ogni studente ma anche lo studente per ogni
indirizzo)
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Ricostruire le tabelle con il join
• Le relazioni tra due tabelle permettono
di costruirne una terza (Lista_Master)
che contiene le informazioni combinate
di entrambe le tabelle
– utilizziamo l’operazione di join naturale
descritta nel Capitolo 12
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Progettare uno schema di database
• Poniamo che l’ufficio del Preside e il
centro sportivo necessitino entrambi
delle informazioni sugli indirizzi
– definiamo le tabelle senza l’indirizzo ma
con Num_Matricola come chiave primaria
– ogni nuova tabella ha una relazione uno-auno con la tabella Residenza e Studente
(sia l’ufficio del Preside che il centro
sportivo possono cercare il nome degli
studenti)
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Database logici e fisici
• Partendo dal nostro insieme base di quattro
tabelle, ne possiamo creare altre
personalizzate per i vari dipartimenti e uffici
– Il database logico non esiste fisicamente
• È ricreato ogni volta che è necessario, usando i valori
correnti del DB fisico
• I database logici contengono informazioni duplicate,
ragion per cui non li memorizziamo in modo permanente
(cosa che creerebbe ridondanza)
• DB logici personalizzati (noti come viste) permettono a
ogni gruppo di utenti di vedere i dati da un punto di vista
particolare
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Database logici: creare viste sui dati
• Le viste sono tabelle logiche costruite
mediante l’applicazione di operazioni alle
tabelle fisiche
• Le operazioni che creano le viste sono
chiamate query o interrogazioni
– il join naturale è una query
• Ogni tabella dotata di nome è una tabella
fisica registrata sull’hard disk oppure una
tabella logica creata da un’interrogazione
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Creare la vista del Preside
• Contiene informazioni selezionate dalle
tabelle fisiche
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Riunire tre tabelle con un join
• Primo passo: notate che la vista del
Preside contiene informazioni prese da
tre tabelle
• L’operazione di join associa
l’informazione per ogni studente
• Per ogni studente si possono riunire le
informazioni prese da tutte e tre le
tabelle
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“Sfoltire” i dati nella tabella
• Recupera solo le colonne che il Preside
vuole vedere
• La strategia del “join più sfoltimento” è
un approccio standard
– si crea una “supertabella” mediante il join
di diverse tabelle fisiche
– quindi si estraggono solo le informazioni
che interessano l’utente
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La vista del centro sportivo
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Un linguaggio di interrogazione:
SQL
• SQL (Structured Query Language):
– è un linguaggio standard di uso larghissimo
– fornisce una struttura specifica di query per
tecniche come “join più sfoltimento”
– ogni venditore usa un proprio dialetto SQL, ma le
interrogazioni semplici sono più o meno uguali:
• SELECT
• FROM
• WHERE
lista di campi
tabella/e
vincoli sulle righe
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La clausola ON di SQL
• Dopo il SELECT c’è una lista di campi
• Il FROM specifica le tabelle da riunire
nel Join, la clausola ON il campo da
usare come riferimento per far
corrispondere le righe
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La clausola WHERE di SQL
• La clausola WHERE permette di
specificare condizioni sulle righe: il
Preside ad esempio vuole vedere solo
gli studenti con una media uguale o
superiore al 28
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Diagrammi entità-relazione
• La creazione di nuove tabelle coinvolge relazioni
• Le relazioni entrano a far parte dello schema di
un database per indicare le connessioni tra le
informazioni; i join le realizzano in pratica
• Se c’è una relazione, probabilmente sarà
applicata nella costruzione del database logico
• Gli amministratori di un database ne
documentano la struttura riportando su un
diagramma le relazioni
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Diagrammi entità-relazione (cont.)
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Diagrammi entità-relazione (cont.)
• Relazioni uno-a-uno
– ogni riga della prima entità è associata al più a
una riga della seconda entità
• Relazioni uno-a-molti
– molte righe della prima entità possono essere
associate a una singola riga della seconda entità
• Nei diagrammi ER questi tipi di relazione
possono essere rappresentati in modi diversi
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