Tentamen 2I1033, IT i Organisationer och Databasteknik lördag 17/4 2004, kl LÖSNINGSFÖRSLAG

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Tentamen 2I1033, IT i Organisationer och Databasteknik lördag 17/4 2004, kl. 10 15 LÖSNINGSFÖRSLAG"

Transkript

1 Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz Tentamen 2I033, IT i Organisationer och Databasteknik lördag 7/4 2004, kl. 0 5 LÖSNINGSFÖRSLAG Inga hjälpmedel tillåtna. Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt, annars rättas inte tentamen Lycka till!

2 Tenta Sidan 2 av 4 Uppgift KONSTRUERA ETT KONCEPTUELLT SCHEMA som modellerar verksamheten hos en ridskola. Schemat ska möjliggöra representation av samtliga typer av utsagor nedan: Ridskolan erbjuder ridlektioner till elever. Ridlektioner leds av en ledare. Lisa och Kalle arbetare som ledare på ridskolan. Anna och Olle är elever på ridskolan. Olle väger 6 kg, Lisa väger 55 kg. Ridlektionen 2 december kl. 3 kl. 4 går av stapeln i sal A. Det går även en ridlektion i sal A kl december. Sal B används för lektionen 23 december. Lisa är bokad som ledare till ridlektionen som går 2 december kl. 3 kl. 4. Hästen Darley Arabian rids av Olle på ridlektionen 2 december. Darley Arabian rids av Anna på ridlektionen 22 december. Anna rider Bayerly Turk på lektionen 23 december. Anna rider Ego Boy på lektionen 2 december. Kalle ledde ridlektionen som gick 2 december kl. 3 kl. 4 (pga att Lisa blev sjuk) Darley Arabian är ett arabiskt fullblod (mankhöjd.62). Ego Boy är en ponny av rasen Connemara. Ego Boy har en mankhöjd på.35 men Connemara-ponnyer i allmänhet har en mankhöjd som ligger 0 cm lägre. Arabiska fullblod kan ridas av alla oberoende av vikt. Ponnyer kan ridas av personer som väger mindre än 60 kg. Partiella attribut (attribut som har minvärde 0), samt partiella associationer/relationer (associationer/relationer som har båda rollerna partiella, dvs med minvärde 0 i båda rollerna) ska undvikas! (8 p)

3 Tenta Sidan 3 av 4 PERSON Namn :.. Pnr :.. Adress :.. 0..* ÄNDRING Från :.. Till :.. Orsak : ELEV Vikt :.. utförd_ledning LEDARE planerad 0..* LEKTION Datum :.. Från :.. Till :.. 0..* RIDNING..* 0..* HÄST HÄSTTYP Namn :.. Ras :.. Mankhöjr :.. 0..* Snittmankhöjd :.. PONNY MaxAntalKilo :.. ÖVRIGA Schemat ovan får väl sägas vara en minimal lösning. Rättning: Den stora stötestenen verkar ha varit klassen RIDNING (också benämnd lektionstillfälle, närvaro etc.). Denna klass fanns tyvärr inte med i de flestas scheman. Vilken den måste göra. Det räcker alltså inte att relatera hästar, elever etcetera till en och samma ridlektion. Man måste ju också hålla reda på vem som red vilken häst på denna lektion. Klassen RIDNING är egentligen ett relationsobjekt mellan tre klasser: LEKTION, ELEV och HÄST. Sen skulle man även hålla reda på vem som lett en lektion. Det kunde bli så att den som var planerad att leda inte gjorde det och i så fall vill man se det också. Här finns flera möjliga lösningar som alla har det gemensamt att klassen LEKTION modelleras via två klasser. Dels LEKTION, dels någon annan klass som antingen modellerar den bokade lektionen eller en klass som modellerar den fullbordade lektionen (det är inte så hankigt om man väljer det ena eller andra). Så någon typ av klass (kanske kallad bokad_lektion, fullbordad_lektion eller helt kort och gott ändring) behövs förutom LEKTION. HÄST och HÄSTTYP verkar de flesta ha modellerat. Man bör här skilja på egenskaper hos arten, t ex snitt-mankhöjd och egenskaper hos den enskilda hästen, t ex mankhöjd. Eventuellt kan man dela upp HÄSSTYP:en i PONNY:er och ÖVRIGA. Eftersom just ponnyer hade en maxvikt som de klarar av. Man kan även lägga den egenskapen i HÄSTTYP och strunta i ponnyer och övriga. Notera att relationer mellan klasser visas via associationer med namn och avbildningsregler, inte via attribut. Uppgift 2

4 Tenta Sidan 4 av 4 a) Konstruera en tabell som är i 2NF men inte är i 3NF. (2p) Lösningsförslag: KURS(KursId, Antal-poäng, Ansvarig, Ansvarig-telefon) 2i033, 8, Olle, *62, 4, Olle, *58, 4,. Stina, i034, 4, Nasrin, DSV:DB, 4, Peter, Följande funktionella beroenden gäller: KursId Antal_poäng, Ansvarig, Ansvarig-telefon Ansvarig Ansvarig-telefon Eftersom KursId Ansvarig och Ansvarig Ansvarig-telefon och Ansvarig inte utgör en kandidatnyckel så har vi ett transitivt beroende mellan primärnyckeln och ett ickenyckelattribut. Således bryter vi mot 3NF. Eftersom vi har in icke-sammansatt primärnyckel så måste vi vara i 2 NF (förutsatt att vi är i åtminstone NF). Alla attribut är atomära i databasen ovan, således är vi i NF. b) Konstruera en tabell som är i 3NF men inte i BCNF (2p) VIKTER(Typ, Viktklass, MaxVikt), PN är nu sammansatt. Pudel, A 25 Pudel B 25 Pudel C 60 Tax A 0 Tax C 20 Typ Viktklass MaxVikt Maxvikt Typ Vi har inga transitiva beroenden och inget attribut som bara är beroende av en del av primärnyckeln. Inga icke-atomära attribut finns. Således är vi i 3NF. Vi är dock inte i BCNF eftersom det finns en determinant som inte kan utgöra kandidatnyckel, nämligen Maxvikt. För både a) och b) gäller att ni både ska definiera tabellen (namn, kolumner och primärnyckel) samt lista minst 5 exempel-rader för varje tabell. Plus definiera funktionella beroenden som gör att tabellen är eller inte är i en viss normalform. Motivera alla svar. c) Överför, med utgångspunkt från svaret i a) och b) respektive tabell till 3NF respektive BCNF. Lista de nya raderna för de nya tabellerna. Ange nya tabellnamn, primärnycklar och främmande nycklar. (2p) Lösningsförslag: KURS(KursId, Antal-poäng, Ansvarig 2i033, 8, Olle *62, 4, Olle *58, 4,. Stina 2i034, 4, Nasrin

5 DSV:DB, 4, Tenta Sidan 5 av 4 Peter TELEFON(Ansvarig, Ansvarig-telefon) Olle Stina 2345 Nasrin Peter Vi bröt ut determinanten (Ansvarig) och det den bestämde till en ny tabell TELEFON. Nu gäller att TELEFON. Ansvarig utgör främmande nyckel mot KURS.Ansvarig. Båda tabellerna uppfyller nu 3NF. Vidare skapar vi två nya tabeller för att lösa upp BCNF-problematiken: VIKTER(Typ, MaxVikt) Pudel 25 Pudel 60 Tax 0 Tax 20 VIKTER2(MaxVikt, Viktklass) 25 A 25 B 60 C 0 A 20 C Nu är alla determinanter för respektive tabell kandidatnycklar (eller snarare valda primärnycklar). Vidare gäller nu att VIKTER2.MaxVikt utgör främmande nyckel mot VIKTER.MaxVikt. d) Med utgångspunkt från svaren i a), b), c): Motivera varför man normaliserar! Exemplen bör innefatta det ni gjort i uppgift a-c. Finns det något som talar mot att normalisera? Man normaliserar för att undvika redundans. Varje faktum på ett ställe. Om vi tar exemplet med KURS-tabellen så var man i det första fallet tvungen att varje gång en lärare gav en kurs upprepa vilket telefonnummer den läraren har. Vilket leder till risk för inkonsistens. Dvs om man ändrar telefonnummer på en lärare måste man ändra i alla rader där den läraren förekommer. En positiv bieffekt av normalisering är att databasen oftast tar mindre plats. I exemplet ovan så vinner vi på att vi bara behöver tala om vilket telefonnummer en lärare har på EN rad istället för på varje kurs-rad där läraren förekommer. Givet att antalet rader är någorlunda stort så kommer detta att leda till utrymmesvinster. Nackdelen med normalisering är att vi förlorar i tid, dvs det tar längre tid att söka i databasen eftersom vi oftare måste joina tabeller när informationen är spridd över flera tabeller. (2p)

6 Uppgift 3 Tenta Sidan 6 av 4 Skriv en kort (max 50 rader) redogörelse för hur begreppen SCM, CRM, Decision Support Systems, Management Information Systems och Transaction processing system relaterar till begreppet e-business. (8p) Här har jag inte gjort något specifikt lösningsförslag. Både SCM, CRM, e-business och de olika typerna av informationssystem finns definierade på föreläsningsbilderna. Rättning: Bra beskrivningar av SCM; CRM, TPS, MIS och DSS ger max 4 poäng. Relatering till e-business av dessa begrepp ger vidare poäng upp till 8. Uppgift 4 Betrakta följande tabeller: SJUKHUS(Namn, Gata, Postnummer, Postadress) KLINIK(Knamn, Snamn, Sgata, Spostnummer, Spostadress, Ansvarig) VÅRDPLATS(Vpnr, Knamn, Snamn, Sgata, Spostnummer, Spostadress, Ickerökare) PERSON(Pnr, Namn, Gata, Postnummer, Postadress, Telefon) INSKRIVNING(Personnummer, Datum, Tid, Vårdplats, Klinik, Sjukhus, Sgata, Spnr, Spadr) Primärnycklar är angivna i fetstil. KLINIK.(Snamn, Sgata, Spostnummer, Spostadress) << SJUKHUS. (Namn, Gata, Postnummer, Postadress) VÅRDPLATS(Knamn, Snamn, Sgata, Spostnummer, Spostadress) << KLINIK.( Knamn, Snamn, Sgata, Spostnummer, Spostadress) INSKRIVNING.Personnummer << PERSON.Pnr INSKRIVNING. (Vårdplats, Klinik, Sjukhus, Sgata, Spnr, Spadr) << VÅRDPLATS.(Vpnr, Knamn, Snamn, Sgata, Spostnummer, Spostadress Med uttrycket Tabell.Kolumn << Tabell2.Kolumn2 avses att Kolumn i Tabell utgör främmande nyckel mot primärnyckeln (Kolumn2) i Tabell2. a) Definiera begreppet surrogatnyckel. (2p) En surrogatnyckel är en konstgjord identifierare som genereras av databashanteringssystemet för att tjäna som identifierare av en rad. Begreppet utsträcks ibland till även betyda användardefinierade konstgjorda nycklar, dvs en extra kolumn som införts av användaren (med användaren avses här den person som definierar en databas) oftast av typen heltal (eller räknare ) som identifierar en rad i en tabell. b) Finns det några surrogatnycklar i schemat ovan? Motivera ditt svar oberoende om du tycker att svaret är ja eller nej. (2p) JA eller NEJ godtas förutsatt att rimlig motivering ges. Lösningsförslag nedan. JA: Begreppet personnummer kan ses som en konstgjord identifierare, avsedd att identifiera begreppet PERSON. Om vi nu har en tabell PERSON skulle vi kunna se kolumnen Personnummer som en surrogat-nyckel. Detta eftersom personnummer inte svarar mot något riktigt egenskapsvärde, utan just tillkommit för att identifiera en person.

7 Tenta Sidan 7 av 4 NEJ: Det finns inga konstgjorda identifierare i databasschemat ovan. Alla kolumner svarar mot riktiga identifierade egenskaper i domänen. Även begreppet personnummer får numera anses vara en egenskap så god som någon (i klass med namn, vikt, adress etc) vad gäller begreppet PERSON. c) Ange vilka typer av så kallade key business rules, dvs regler för främmande nycklar (ange såväl DELETE- som UPDATE-regler) som du tycker ska gälla för främmande nyckel-förhållandet mellan INSKRIVNING och VÅRDPLATS. Dvs. vad ska hända med raderna i INSKRIVNING om man tar bort/uppdaterar en VÅRDPLATS? Motivera ditt svar genom att beskriva vad som är problemet och föreslå lösning! Lösningen kan ges i kod (CREATE TABLE-sats) eller bara förklaras i naturligt språk! (4p) ON DELETE RESTRICT: En vårdplats ska inte tas bort om det finns inskrivningar som pekar på vårdplatsen. Här kan man fundera i termer av hur många inskrivningar som ska hållas aktuella? Eftersom det förmodligen är viktigt med historik så borde egentligen aldrig en vårdplats som någonsin hyst någon person få tas bort. ON UPDATE CASCADE: Antingen tycker man att om en vårdplats ändrar namn så ska denna ändring propageras ner till inskrivningen. Eller också tycker man att inga vårdplatser som har folk inkrivna (eller har haft folk inskrivna) ska få ändras (ON UPDATE RESTRICT). SJUKHUS(Namn, Gata, Postnummer, Postadress) INSKRIVNING(Personnummer, Datum, Tid, Vårdplats, Klinik, Sjukhus, Sgata, Spnr, Spadr) d) Översätt följande fråga till såväl SQL som relationsalgebra: Vilka personer (Namn och Telefonnummer) har varit intagna på alla sjukhus? SQL: SELECT Namn, Telefonnummer FROM PERSON P WHERE NOT EXISTS (SELECT (Namn, Gata, Postnummer, Postadress) FROM SJUKHUS S WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM INSKRIVNING I WHERE I.Personnummer = P.Pnr AND I.Sjukhus=S.Namn AND I.Sgata =S.Gata AND I.Spnr=S.Postnummer AND I.Spadr=S.Postadress)) Här godkänns även en NOT IN konstruktion framför sista nästalade SELEC-klausulen. I många DBMS:ar går det dock inte att göra NOT IN på flera kolumner tillsammans. Relationsalgebra: Alla-sjukhus PI(Namn, Gata, Postnummer, Postadress) (SJUKHUS) Nyakolumner-i-inskrivning(Pnr, Datum, Tid, Vårdplats, Klinik, Namn, Gata, Postnummer, Postadress) INSKRIVNING

8 Tenta Sidan 8 av 4 Rätt-personer PI(Pnr) (Nyakolumner-i-inskrivning KVOT Alla-sjukhus) Svar PI(Namn, Telefon) (PERSON NATURAL JOIN Rätt-personer) Du ska här utgå från databasen som den är beskriven ovan, alltså INNAN eventuella ändringar med avseende på fråga c) gjorts. (5p + 5p) Rättning: Jag hade tänkt mig att problemet skulle ligga på att skriva kvoter mot tabeller med sammansatt identifierare men det verkar snarare som om det är själva kvoterna som är problematiska. Jag har dragit bort en poäng om kvoterna är rätt skrivna men man använt sig av enkla identifierare. Det vanligaste var dock att kvoterna inte var implementerade alls vilket gett 0 poäng.

9 Tenta Sidan 9 av 4 Uppgift 5 Ett typiskt användningsfall för användning av en bankomat är följande: En kund stoppar in sitt bankkort i bankomaten. Systemet kontrollerar att kortet är giltigt och att det inte är spärrat. Kunden matar in sitt lösenord och systemet kontrollerar att detta stämmer med kortet. Dessa kontroller kan ta ett antal sekunder. Medan kontrollerna sker kan kunden börja utföra sina transaktioner. Kunden anger vilken typ av transaktion som skall utföras, samt vilka belopp som skall sättas in, tas ut eller överföras. Innan någon transaktion kan genomföras måste kontrollen av kortet och lösenordet vara klara. En insättning går till så att kunden fysiskt sätter in rätt antal sedlar (vi antar för enkelhets skull att man bara kan sätta in 00-lappar). Sen kontrolleras att sedlarna håller godtagbar kvalitet. Om inte spottas sedeln (sedlarna) ut och användaren får möjlighet att mata in nya (eller avbryta). För överföring och uttag måste rätt summa finnas på det konto som pengar ska tas ifrån. Om tillräckliga belopp finns på kontona (och de inte är spärrade) så utförs transaktionen, i fallet uttag matar bankomaten ut rätt antal sedlar som kunden måste ta bort från sedeluttaget innan nästa transaktion kan påbörjas. En kund kan utföra flera transaktioner i följd. När alla transaktioner är klara får kunden tillbaka bankkortet och ett kvitto på de utförda transaktionerna. Det finns ett fall där kunden inte får tillbaka kortet, nämligen om det anmälts som borttappat. Modellera användningsfallet med hjälp av ett Petri nät med tid (6p) Kommentarer: Så mkt nytta av tid eller resurser gav väl inte detta användningsfall. Den som vill kan modellera pengarna och kortet som en resurs (ej gjort här). Ev. kan inmatning av lösenord göras parallellt med kontrollen av kortet. Rättning: Problemet med nästan alla inlämnade svar var att man blandar ihop semantik för transitioner och places. En transition kan inte utlösas om inte alla places som föregår den är enablade (dvs har en token). Detta leder bland annat till att man inte kan loopa tillbaka till en och samma transition (men väl till en och samma place). Gör man det kommer nämligen inte transitionen någonsin att kunna utlösas. Första gången pga att transitionen väntar på att en place längre fram ska bli enablad och andra gången (det blir ju i och för sig ingen andra gång) pga att den första placen inte längre är enablad. Ett specialfall utgör places med tokens som svarar mot resurser. Här har de som modellerat detta helt korrekt placerat en token i respektive input-place. Problemet här är att man sen aldrig frigör resurserna igen och då kommer eventuella loopar tillbaka inte heller att fungera. I detta fall har jag dock inte dragit av några poäng eftersom Petrinätet skulle bli orimligt stort om man krävde loopar för frisättande av resurser. Nästa problem är att OM en transition kan utlösas så kommer i sin tur ALLA grenar som går ut från transitionen att utföras, vilket leder till den parallellitet som efterfrågades på vissa ställen i uppgiften. Helt ok på rätt plats men man kan alltså inte använda transitioner för att simulera XOR, dvs låta tex en test utfalla i ja och nej grenar ut från transitionen. För det behövs istället en transition med EN gren ut som i sin tur leder till EN place som i sin tur har FLERA (XOR:ade) grenar ut. Omvänt kan man inte simulera AND via en place med tre grenar ut, bara EN av dessa kommer att utföras.

10 Tenta Sidan 0 av 4 Kort inmatat Mata in lösenord Z Testa kort Ogiltigt Spärrat Koll+ Val X Verifiera lösenord Fel lösenord Mata in lösenord Val av trans + summa AV- BRYT NY TRANS Lösen ok Kort ok Val ok Lösenord inmatat Y Val av trans + summa: AV- SLUTA Kort spärr? JA NEJ NEJ Kvitto + Kort Mata ut Sedlar kvar? JA Uttag medges ej Sätt in ok Sedlar utdelade Testa summa Sedlar OK? NEJ UT JA Börja transar NEJ IN Sedlar placerade? AV- BRYT ÖVER Konto II spärrat? Överf. nedges ej Summa överförd Testa summa NEJ JA

Tentamen plus lösningsförslag

Tentamen plus lösningsförslag Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz, Paul Johannesson Tentamen plus lösningsförslag 2I-1100 Informationssystem och databasteknik Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje

Läs mer

Exempel-Tentamen III

Exempel-Tentamen III Institutionen för Data- och Systemvetenskap IT-universitetet Maria Bergholtz Exempel-Tentamen III Inga hjälpmedel tillåtna (syntaxsammanställning behövs inte på denna tentamen) Skriv bara på en sida av

Läs mer

Tentamen Databasmetodik DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen 8 augusti 2013 kl. 9-13

Tentamen Databasmetodik DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen 8 augusti 2013 kl. 9-13 Institutionen för Data- och Systemvetenskap IT-universitetet Maria Bergholtz Tentamen DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen 8 augusti 203 kl. 9-3 Inga hjälpmedel tillåtna (syntaxsammanställning

Läs mer

ÖVNING 10 2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY! KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY!

ÖVNING 10 2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY! KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! ÖVNING 10 2NF HÄST (Hästnamn, Mankhöjd, Favoritmat, Art, Medelvikt, Spiltnummer, Bredd, Höjd) PERSON(Personnummer, Namn, Adress, Telefon) RIDKURS(KursId, StartDatum, SlutDatum, Ledare) KURS(KursId, Svårighetsgrad)

Läs mer

Tentamen. Databasmetodik Lördag 27 september 2014 kl

Tentamen. Databasmetodik Lördag 27 september 2014 kl Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Tentamen EIT:DB, SP:DB, DVK:DB, ATD:DB, FK:DB, DSK:DB Ska även användas av äldre kurstillfällen, t ex för IV1018, IV1003, ITK3:DB, ITK1:DB, DSV1:DB mfl. Databasmetodik

Läs mer

Lösningsförslag till Tentamen,

Lösningsförslag till Tentamen, Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz och Paul Johannesson Lösningsförslag till Tentamen, 022 2I-00 Informationssystem och databasteknik För att erhålla betyget tre räcker

Läs mer

Logisk databasdesign

Logisk databasdesign NORMALISERING Peter Bellström Logisk databasdesign 2 Arbetssteget vars syfte är att konstruera en modell (diagram, schema), baserad på en specifik datamodell, över verksamhetens begrepp och samband. Modellen

Läs mer

Exempel tentamen. Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt, annars rättas inte tentamen Alla hjälpmedel är tillåtna

Exempel tentamen. Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt, annars rättas inte tentamen Alla hjälpmedel är tillåtna Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz, Paul Johannesson Exempel tentamen 2I-1100 Informationssystem och Databasteknik Tentamen är öppen i så motto att läroböcker, föreläsningsanteckningar,

Läs mer

Tentamen Databasmetodik DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen Lördag 8 juni kl

Tentamen Databasmetodik DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen Lördag 8 juni kl Institutionen för Data- och Systemvetenskap IT-universitetet Maria Bergholtz Tentamen DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen Lördag 8 juni kl. 10-14 Inga hjälpmedel tillåtna (syntaxsammanställning

Läs mer

Inst. för Data- och Systemvetenskap SU Maria Bergholtz. Tentamen. 21/ kl Inga hjälpmedel är tillåtna (annat än ordbok).

Inst. för Data- och Systemvetenskap SU Maria Bergholtz. Tentamen. 21/ kl Inga hjälpmedel är tillåtna (annat än ordbok). Inst. för Data- och Systemvetenskap SU Maria Bergholtz Tentamen 2/3 205 kl. 4 8 Inga hjälpmedel är tillåtna (annat än ordbok). Skall även användas som omtentamen för DB:EIT/DSK/FK samt äldre databaskurser.

Läs mer

ÖVNING 10 2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY! KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY!

ÖVNING 10 2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY! KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! ÖVNING 10 2NF HÄST (Hästnamn, Mankhöjd, Favoritmat, Art, Medelvikt, Spiltnummer, Bredd, Höjd) PERSON(Personnummer, Namn, Adress, Telefon) RIDKURS(KursId, StartDatum, SlutDatum, Ledare) KURS(KursId, Svårighetsgrad)

Läs mer

Konceptuella datamodeller

Konceptuella datamodeller Databasdesign Relationer, Nycklar och Normalisering Copyright Mahmud Al Hakim mahmud@webacademy.se www.webacademy.se Konceptuella datamodeller Om man ska skapa en databas som beskriver en del av verkligheten

Läs mer

Informationssystem och databasteknik

Informationssystem och databasteknik Informationssystem och databasteknik Föreläsning 5 Analytisk databasdesign F5! Funktionellt beroende: Pnr Namn Funktion (i vanlig mat. betydelse): 610321 11111 22222 33333 Maria Eva Sture Olle För varje

Läs mer

Lösningsförslag Tentamen, 25 april 03

Lösningsförslag Tentamen, 25 april 03 Lösningsförslag Tentamen, 25 april 03 Uppgift 1 Kommentar: Svårigheterna ligger i att differentiera mellan BIL och BILMODELL och MOTOR och MOTORTYP. Båda avbildare ett sk. powertype-förhållande (templatecopy)

Läs mer

2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY!, där RIDKURS.KursId = KURS.KursId 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY!

2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY!, där RIDKURS.KursId = KURS.KursId 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY! ÖVNING 9 2NF HÄST (Hästnamn, Mankhöjd, Favoritmat, Art, Medelvikt, Spiltnummer, Bredd, Höjd) PERSON(Personnummer, Namn, Adress, Telefon) RIDKURS(KursId, StartDatum, SlutDatum, Ledare) KURS(KursId, Svårighetsgrad)

Läs mer

Normalisering. Varför? För att åstadkomma en så bra struktur i databasen som möjligt med minimalt med dubbellagrad info.

Normalisering. Varför? För att åstadkomma en så bra struktur i databasen som möjligt med minimalt med dubbellagrad info. Normalisering Varför? För att åstadkomma en så bra struktur i databasen som möjligt med minimalt med dubbellagrad info. Tillbaka i modelleringsfasen. 1NF: Vad menas med ett sammansatt attribut? Exempel:

Läs mer

NORMALISERING. Mahmud Al Hakim

NORMALISERING. Mahmud Al Hakim NORMALISERING Mahmud Al Hakim mahmud@webacademy.se 1 SCHEMA Schema eller databasschema är en beskrivning av vilka data som kan finnas i en databas, oberoende av vilka data (innehållet) som råkar finnas

Läs mer

Idag. Databaskvalitet(??) Databaskvalitet... Databaskvalitet...

Idag. Databaskvalitet(??) Databaskvalitet... Databaskvalitet... Idag Databaskvalitet(??) Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra? Vad är ett beroende? Vad gör man om det blivit fel? Vad är en normalform? Hur når man de olika normalformerna? Det finns metoder

Läs mer

Databaser Design och programmering

Databaser Design och programmering Databaser Design och programmering Fortsättning på relationsmodellen: Normalisering funktionella beroenden normalformer informationsbevarande relationsschemauppdelning 2 Varför normalisera? Metod att skydda

Läs mer

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Exempeltenta för kursen ht2013 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan

Läs mer

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 10 April 2015 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje

Läs mer

Tentamen EIT:DB Databastmetodik 11/1 2013 kl. 13 17 + Lösningsförslag

Tentamen EIT:DB Databastmetodik 11/1 2013 kl. 13 17 + Lösningsförslag Tentamen EIT:DB Databastmetodik 11/1 2013 kl. 13 17 + Lösningsförslag Inga hjälpmedel är tillåtna (annat än ordbok). Kort syntaxsamling för delar av SQL samt lista med symboler för relationsalgebraiska

Läs mer

Lösningsförslag till Exempel tentamen

Lösningsförslag till Exempel tentamen Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz, Paul Johannesson Lösningsförslag till Exempel tentamen 2I-1033 IT i Organisationer och Databasteknik Tentamenstiden är 5 timmar Skriv bara på

Läs mer

Pga att (Nummer och Typ) tillsammans bestämmer övriga attribut funktionellt väljer vi (Nummer, Typ) till primärnyckel:

Pga att (Nummer och Typ) tillsammans bestämmer övriga attribut funktionellt väljer vi (Nummer, Typ) till primärnyckel: ÖVNING 1. PRODUKT(Nummer, Namn, Typ, Klass, Prisklass, Vikt, Volym, Fraktkostnad) Nummer, Typ Namn, Klass, Pris, Prisklass, Vikt, Volym, Fraktkostnad Namn, Typ Nummer Typ Klass Pris Prisklass Vikt, Volym,

Läs mer

Tentamen i Databasteknik

Tentamen i Databasteknik Tentamen i Lördagen den 21 oktober 2006 Tillåtna hjälpmedel: Allt skrivet material Använd bara framsidan på varje blad. Skriv max en uppgift per blad. Motivera allt, dokumentera egna antaganden. Oläslig/obegriplig

Läs mer

Relationsmodellen och syntetisk databasdesign

Relationsmodellen och syntetisk databasdesign Relationsmodellen och syntetisk databasdesign Den teoretiska grunden för relationsdatabaser Från konceptuellt schema till databas Relationsmodellen Bil Ägare En relationsdatabas är en databas som uppfattas

Läs mer

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: 033-4354424. Anslås inom 3 veckor

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: 033-4354424. Anslås inom 3 veckor TENTAMEN För kursen DATUM: 2013-12-12 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,

Läs mer

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 16 Januari 2015 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje

Läs mer

TENTAMEN För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Anna Palmquist. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor

TENTAMEN För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Anna Palmquist. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor TENTAMEN För kursen DATUM: 2015-11-06 TID: 14 19 Ansvarig för tentamen: Anna Palmquist Förfrågningar: 0734-612003 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,

Läs mer

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: 033-4354424. Anslås inom 3 veckor

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: 033-4354424. Anslås inom 3 veckor TENTAMEN För kursen DATUM: 2014-08-20 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,

Läs mer

IT i organisationer och databasteknik

IT i organisationer och databasteknik IT i organisationer och databasteknik Föreläsning 5 Analytisk databasdesign Arkitektur hos ett informationssystem Presentation Användargränssnitt via en browser Applikationslogik Data Java servlets som

Läs mer

Vad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista

Vad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista Databaser Vad är en databas? Vad du ska lära dig: Använda UML för att modellera ett system Förstå hur modellen kan översättas till en relationsdatabas Använda SQL för att ställa frågor till databasen Använda

Läs mer

Relationsdatabasdesign

Relationsdatabasdesign Vad är Relationsdatabasdesign? Relationsdatabasdesign nikosd@kth.se 08-7904460 rum 8522 Connolly/Begg (3rd edition) Kapitel 4., 4.2 och 5 (4th edition) Kapitel 5., 5.2 och 6 (5th edition) Kapitel 6., 6.2

Läs mer

Analytisk relationsdatabasdesign

Analytisk relationsdatabasdesign Analytisk relationsdatabasdesign Att förbättra kvaliteten i databaser Presenter s Name Organization name www.horton.com Domän-regler och främmande nyckel regler via DDL Datatyp! Datatyp! Maxvärde! Maxvärde!

Läs mer

Webbprogrammering, grundkurs 725G54

Webbprogrammering, grundkurs 725G54 Webbprogrammering, grundkurs 725G54 Bootstrap jquery SEO RWD MuddyCards. Tidigare Muddycards Många positiva kommentarer Ibland för högt tempo på föreläsning Lägg ut labbar tidigare Mer föreläsningar (2

Läs mer

Tentamen i Databasteknik

Tentamen i Databasteknik Tentamen i Onsdagen den 7 mars 2007 Tillåtna hjälpmedel: Allt skrivet material Använd bara framsidan på varje blad. Skriv max en uppgift per blad. Motivera allt, dokumentera egna antaganden. Oläslig/obegriplig

Läs mer

Tentamen ISGB01, ISGB24. Databasdesign 7,5 Poäng

Tentamen ISGB01, ISGB24. Databasdesign 7,5 Poäng Tentamen ISGB01, ISGB24 Databasdesign 7,5 Poäng Datum: 2016-09-30 Tid: 08.15-13.15 Lärare: Peter Bellström, Katarina Groth, Johan Högberg Tentamen är på 40 poäng. Gränsen för Godkänd (G) är 20 poäng. Gränsen

Läs mer

TER3. Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G28 TEN1 Webprogrammering och databaser Tentamen IDA 1 (7)

TER3. Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G28 TEN1 Webprogrammering och databaser Tentamen IDA 1 (7) 1 (7) Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen Sal (1) Tid Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen

Läs mer

Normalisering. Christer Stuxberg Institutionen för Informatik och Media

Normalisering. Christer Stuxberg Institutionen för Informatik och Media Normalisering Christer Stuxberg christer.stuxberg@im.uu.se Institutionen för Informatik och Media Översikt Normalisering Dataredundans och Uppdateringsanomalier Anomalier vid insättning Anomalier vid borttagning

Läs mer

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor TENTAMEN För kursen DATUM: 2014-11-07 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,

Läs mer

Universitetet: ER-diagram

Universitetet: ER-diagram Databaser Design och programmering Fortsättning på relationsmodellen: Normalisering funktionella beroenden normalformer informationsbevarande relationsschemauppdelning Varför normalisera? Metod att skydda

Läs mer

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 24 april 2004, kl 14-18

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 24 april 2004, kl 14-18 Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 24 april 2004, kl 14-18 Jourhavande lärare: Pawel Pietrzak (013/28 24 10, 013/21 01 17) Poäng: Tentan

Läs mer

Karlstads Universitet, Datavetenskap 1

Karlstads Universitet, Datavetenskap 1 * * * * DAV B04 - Databasteknik! "# $ %'&( ) KaU - Datavetenskap - DAV B04 - MGö 132 Riktlinjer när man vill skapa en databas 1) Designa så att det är lätt att förstå innebörden. Kombinera inte attribut

Läs mer

Föreläsning 3 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Vad är ett databashanteringssystem?

Föreläsning 3 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Vad är ett databashanteringssystem? Föreläsning 3 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Vad är ett databashanteringssystem? En mängd program som tillåter användaren att skapa och underhålla

Läs mer

Karlstads Universitet, Datavetenskap 1

Karlstads Universitet, Datavetenskap 1 2003-01-20 DAV B04 - Databasteknik 2003-01-20 KaU - Datavetenskap - DAV B04 - MGö 26 Relationsmodellen En formell teori som baserar sig på (främst) mängdlära predikatlogik Föreslogs av E.F Codd 1970 i

Läs mer

Databasdesign. E-R-modellen

Databasdesign. E-R-modellen Databasdesign Kapitel 6 Databasdesign E-R-modellen sid Modellering och design av databaser 1 E-R-modellen 3 Grundläggande begrepp 4 Begränsningar 10 E-R-diagram 14 E-R-design 16 Svaga entitetsmängder 19

Läs mer

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 13 Mars 2014 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje blad.

Läs mer

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor

TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor TENTAMEN För kursen DATUM: 2014-12-18 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,

Läs mer

Tentamenskod: Tentamensdatum: Tid: 14:00-19:00. Inga hjälpmedel är tillåtna

Tentamenskod: Tentamensdatum: Tid: 14:00-19:00. Inga hjälpmedel är tillåtna Databasteknik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen NDA01G Öppen för alla Tentamenskod: Tentamensdatum: 2017-11-02 Tid: 14:00-19:00 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är tillåtna

Läs mer

Relationell databasdesign

Relationell databasdesign Relationell databasdesign Kapitel 7 Relationell databasdesign sid Uppdelning m.h.a. funktionella beroenden 3 Funktionella beroenden - teori 12 Uppdelningsalgoritmer 27 Designprocess 33 Relational oath

Läs mer

Informationssystem och Databasteknik

Informationssystem och Databasteknik Informationssystem och Databasteknik Föreläsning 4 Relationsmodellen Från konceptuell modell till relationsdatabasschema Inför projektarbetet: - sammansmältning av flera överlappande modeller av samma

Läs mer

Tentamen för 1E1601. Måndag 10 mars 2003, kl 08.00 13.00. Alla hjälpmedel tillåtna

Tentamen för 1E1601. Måndag 10 mars 2003, kl 08.00 13.00. Alla hjälpmedel tillåtna Tentamen för 1E1601 Måndag 10 mars 2003, kl 08.00 13.00 Alla hjälpmedel tillåtna Totalt kan tentan ge 45p + max 10p för gjorda övningsuppgifter 27p ger säkert betyget 3, 35p ger säkert betyget 4 och 43p

Läs mer

Fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Torsdag 4 dec 2008 Hjälpmedel: Allt inklusive kursbok, försläsningsanteckningar, gamla tentor och egna anteckningar, men inte tentalösningar

Läs mer

Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik 2008-08-11 kl. 14 18

Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik 2008-08-11 kl. 14 18 LiTH, Tekniska högskolan vid Linköpings universitet 1(5) IDA, Institutionen för datavetenskap Juha Takkinen Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik 2008-08-11 kl. 14 18 Lokal T2 och

Läs mer

Tentamen. i Databasteknik. lördagen den 13 mars 2004. Tillåtna hjälpmedel: Allt upptänkligt material

Tentamen. i Databasteknik. lördagen den 13 mars 2004. Tillåtna hjälpmedel: Allt upptänkligt material Tentamen i lördagen den 13 mars 2004 Tillåtna hjälpmedel: Allt upptänkligt material Använd bara framsidan på varje blad. Skriv max en uppgift per blad. Motivera allt, dokumentera egna antaganden. Oläslig/obegriplig

Läs mer

Tentamen ISGB01 (delkurs i ISGB24) Databasdesign 7,5 Poäng

Tentamen ISGB01 (delkurs i ISGB24) Databasdesign 7,5 Poäng Tentamen ISGB01 (delkurs i ISGB24) Databasdesign 7,5 Poäng Datum: 2016-11-02 Tid: 08:15 13:15 Lärare: Peter Bellström, Katarina Groth, Remigijus Gustas Hjälpmedel: Inga Tentamen är på 40 poäng. Gränsen

Läs mer

Karlstads Universitet, Datavetenskap 1

Karlstads Universitet, Datavetenskap 1 DAV B04 - Databasteknik KaU - Datavetenskap - DAV B04 - MGö 1 Normalisering Förut sunt förnuft Nu formell metod riktlinjer för att hjälpa till att gruppera attributen (egenskaperna) för varje relation

Läs mer

Grunderna för relationsmodellen!

Grunderna för relationsmodellen! Grunderna för relationsmodellen! 1 Varför behöver jag lära mig relationsmodellen?! Relationsmodellen är den totalt dominerande datamodellen i moderna databassystem Beskriver databaser som en mängd tabeller

Läs mer

Lösningsförslag till fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Lösningsförslag till fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Lösningsförslag till fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Hösten 2011 1. a) Jag följer kokboken (förel 3, bild 34) a. Regeln säger att alla objektklasser med e-termer ska bilda

Läs mer

Lösningar till tentamen i EDAF75

Lösningar till tentamen i EDAF75 Lösningar till tentamen i EDAF75 4 april 2018 Lösning 1 (a) Här är ett förslag till E/R-modell: Det finns flera rimliga alternativa sätt att modellera, så du behöver inte vara orolig bara för att du inte

Läs mer

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 12 juni 2007, kl 14-18

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 12 juni 2007, kl 14-18 Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 12 juni 2007, kl 14-18 Jourhavande lärare: Patrick Lambrix (013/28 26 05) Poäng: Tentan består av 2 delar.

Läs mer

An English version of the questions is found at the back of each page.

An English version of the questions is found at the back of each page. Lena Strömbäck Pawel Pietrzak 2004-06-02 Skriftlig tentamen i kursen TDDB48 Databasteknik Datum: 2003-06-02 Tid: 14-18 Lokal: GAR Hjälpmedel: Engelsk ordlista tillåten ej elektronisk iniräknare ej programmerbar

Läs mer

Vad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista

Vad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista Databaser Vad är en databas? Vad du ska lära dig: Använda UML för att modellera ett system Förstå hur modellen kan översättas till en relationsdatabas Använda SQL för att ställa frågor till databasen Använda

Läs mer

Tentamen NDA01G Öppen för alla. Tentamenskod: Inga hjälpmedel är tillåtna

Tentamen NDA01G Öppen för alla. Tentamenskod: Inga hjälpmedel är tillåtna Databasteknik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen NDA01G Öppen för alla Tentamenskod: Tentamensdatum: 2016-11-04 Tid: 14:00-19:00 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är tillåtna

Läs mer

TENTAMEN. TDDD12 Databasteknik TDDD46 Databasteknik. 16 augusti 2010, kl 14-18

TENTAMEN. TDDD12 Databasteknik TDDD46 Databasteknik. 16 augusti 2010, kl 14-18 LiTH, Linköpings tekniska högskola IDA, Institutionen för datavetenskap Jose M. Peña 2010-08-10 Lokal TER1 och TERC. Tillåtna hjälpmedel Lexikon, miniräknare. TENTAMEN TDDD12 Databasteknik TDDD46 Databasteknik

Läs mer

Tentamen och lösning, 031215

Tentamen och lösning, 031215 Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Paul Johannesson, Maria Bergholtz Tentamen och lösning, 0325 2I-033, IT i Organisationer och databasmetodik Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn

Läs mer

Exempel-tentamen 1. + Lösningsförslag. Inga hjälpmedel är tillåtna.

Exempel-tentamen 1. + Lösningsförslag. Inga hjälpmedel är tillåtna. Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz Exempel-tentamen + Lösningsförslag Inga hjälpmedel är tillåtna. Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt,

Läs mer

Föreläsning 4 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Normalisering (Analytisk databasdesign)

Föreläsning 4 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Normalisering (Analytisk databasdesign) Föreläsning 4 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Normalisering (Analytisk databasdesign) 1 Vad är en databas? Logiskt sammanhängande mängd av data,

Läs mer

Design och underhåll av databaser

Design och underhåll av databaser Design och underhåll av databaser 1. Modell av verkligheten 2. Normalformer 3. Introduktion till DDL 4. Skapa databaser 5. Skapa tabeller 6. Skapa index 7. Restriktioner 8. Ta bort databaser, tabeller

Läs mer

Lite om databasdesign och modellering

Lite om databasdesign och modellering Lite om databasdesign och modellering Konceptuell databasdesign Med konceptuell databasdesign avses processen att konstruera en datamodell för en verksamhet, oberoende av fysiska villkor. Modelleringen

Läs mer

Databaser och databasdesign. Den relationella modellen, normalisering och modellering (2)

Databaser och databasdesign. Den relationella modellen, normalisering och modellering (2) Databaser och databasdesign Den relationella modellen, normalisering och modellering (2) Varför databaser (DB)? Vi vill och måste kunna lagra data på sätt som motsvarar olika verksamheters behov Vad är

Läs mer

Programdesign, databasdesign. Databaser - Design och programmering. Funktioner. Relationsmodellen. Relation = generaliserad funktion.

Programdesign, databasdesign. Databaser - Design och programmering. Funktioner. Relationsmodellen. Relation = generaliserad funktion. Databaser Design och programmering Relationsmodellen definitioner ER-modell -> relationsmodell nycklar, olika varianter Programdesign, databasdesign Databasdesign Konceptuell design Förstudie, behovsanalys

Läs mer

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 24 Augusti 2015 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje

Läs mer

Tentamen DATABASTEKNIK - 1DL116

Tentamen DATABASTEKNIK - 1DL116 Uppsala universitet Institutionen för informationsteknologi Kjell Orsborn Tentamen 2003-05-20 DATABASTEKNIK - 1DL116 Datum...Tisdagen den 20 Maj, 2003 Tid...12:00-17:00 Jourhavande lärare...kjell Orsborn,

Läs mer

Databaser - Design och programmering. Relationsmodellen. Relationer - som tabeller. Relationer som tabeller. Alternativa notationer: Relationsschema

Databaser - Design och programmering. Relationsmodellen. Relationer - som tabeller. Relationer som tabeller. Alternativa notationer: Relationsschema Databaser Design och programmering Relationsmodellen definitioner ER-modell -> relationsmodell nycklar, olika varianter Relationsmodellen Introducerades av Edward Codd 970 Mycket vanlig Stödjer kraftfulla

Läs mer

Databaser och Datamodellering Foreläsning IV

Databaser och Datamodellering Foreläsning IV Webbprogrammering - 725G54 Databaser och Datamodellering Foreläsning IV Agenda Databaser ERD SQL MySQL phpmyadmin Labb 4 Databaser Databas - samling med data Databashanterare Enkelt Kraftfullt Flexibelt

Läs mer

Inga hjälpmedel är tillåtna

Inga hjälpmedel är tillåtna Databaser och Affärssystem Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen 41F08A KITEK15h 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 2016-10-27 Tid: 9-12 (3 timmar) Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är

Läs mer

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 15 mars 2002, kl 14-18

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 15 mars 2002, kl 14-18 Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 15 mars 2002, kl 14-18 Jourhavande lärare: Patrick Lambrix, 2605 Poäng: Tentan består ut av 2 delar. För

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Lösningsförslag till tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Lösningsförslag till tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Torsdag 11 dec 2008 1. a) Jag använder kokbokens regler a. En objektklass som innehåller e-term(-er) bildar en tabell b. En

Läs mer

SQLs delar. Idag. Att utplåna en databas. Skapa en databas

SQLs delar. Idag. Att utplåna en databas. Skapa en databas Idag SQLs delar Hur skapar vi och underhåller en databas? Hur skapar man tabeller? Hur får man in data i tabellerna? Hur ändrar man innehållet i en tabell? Index? Vad är det och varför behövs de? Behöver

Läs mer

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Exempeltenta för kursen ht2013 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan

Läs mer

Databaskunskap 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för:

Databaskunskap 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Databaskunskap 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Namn: Personnummer: Individuell prövning 41E03B Öppen för alla Tentamensdatum: 2013-08-20 Tid: 09:00-13:00 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel

Läs mer

Tentamen 4,5 hp Delkurs: Databaser och databasdesign 7,5hp Tentander: VIP2, MMD2, INF 31-60, ASP

Tentamen 4,5 hp Delkurs: Databaser och databasdesign 7,5hp Tentander: VIP2, MMD2, INF 31-60, ASP Tentamen 4,5 hp Delkurs: Databaser och databasdesign 7,5hp Tentander: VIP2, MMD2, INF 31-60, ASP Skrivtid: 14.30-18.30 Hjälpmedel: papper, penna och radergummi Betygsgränser: G = 36p (60 %), VG = 48p (80

Läs mer

Disposition. 1. Kopplingen mellan Processanalys (DFDdiagram) 2. Treskikts Client-Server arkitektur (Fig 1.8) 3. Data layer

Disposition. 1. Kopplingen mellan Processanalys (DFDdiagram) 2. Treskikts Client-Server arkitektur (Fig 1.8) 3. Data layer Disposition 1. Kopplingen mellan Processanalys (DFDdiagram) och konceptuell modellering (ERdiagram) (se kap 4) 2. Treskikts Client-Server arkitektur (Fig 1.8) 3. Data layer Databasen (Kap 2) Den relationella

Läs mer

Föreläsning 6: Normalisering & funktionella beroenden

Föreläsning 6: Normalisering & funktionella beroenden Föreläsning 6: Normalisering & funktionella beroenden DVA234 Databaser IDT Akademin för Innovation, Design och Teknik Innehåll Föreläsningens mål: Att ge en överblick över hur normalisering fungerar Önskvärda

Läs mer

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 17 mars 2005, kl 8-12

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 17 mars 2005, kl 8-12 Institutionen för atavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 17 mars 2005, kl 8-12 Jourhavane lärare: Patrick Lambrix/Almut Herzog (28 26 05/28 26 08) Poäng: Tentan

Läs mer

Föreläsning 4 Dagens föreläsning går igenom

Föreläsning 4 Dagens föreläsning går igenom Databasbaserad publicering Föreläsning 4 1 Föreläsning 4 Dagens föreläsning går igenom E/R-modellen, fortsättning Frågor till flera tabeller samtidigt Många-till-många-relationer Läs om E/R-diagram i kapitel

Läs mer

TDDI60 Tekniska databaser

TDDI60 Tekniska databaser Lena Strömbäck 2006-10-13 Skriftlig tentamen i kursen TDDI60 Tekniska databaser Datum: 2006-10-13 Tid: 8-12 Lokal: T2, U3 Hjälpmedel: Engelsk ordlista tillåten ej elektronisk Poängränser: Tentamen består

Läs mer

Frågor att lösa med SQL mot databasen kursdb_sql Sida 1 av 5

Frågor att lösa med SQL mot databasen kursdb_sql Sida 1 av 5 Frågor att lösa med SQL mot databasen kursdb_sql Sida 1 av 5 1 Frågor mot en tabell och något selektionsvillkor. A Ta fram personnummer, namn, adress och postnummer på personer som bor i Solna! B Ta fram

Läs mer

Idag. Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra?

Idag. Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra? Idag Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra? Vad är ett beroende? Vad gör man om det blivit fel? Vad är en normalform? Hur når man de olika normalformerna? DD1370 (Föreläsning 6) Databasteknik

Läs mer

Fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem

Fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Fiktiv tentamen för 1370 atabasteknik och informationssystem Hösten 2011 Hjälpmedel: Allt man kan tänka sig, men ingen kontakt med hjälpsamma kamrater och inga elektroniska hjälpmedel. Tänk på: Skriv högst

Läs mer

TENTAMEN TDDD12 Databasteknik 7 januari 2010, kl 14-18

TENTAMEN TDDD12 Databasteknik 7 januari 2010, kl 14-18 Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDD12 Databasteknik 7 januari 2010, kl 14-18 Jourhavande lärare: Jose M. Peña (1651) Poäng: Tentan består av 2 delar. För godkänd krävs

Läs mer

TDDI 60 Tekniska databaser

TDDI 60 Tekniska databaser Lena Strömbäck 2004-08-19 Skriftlig tentamen i kursen TDDI 60 Tekniska databaser Datum: 2004-08-19 Tid: 14-18 Lokal: TER1 Hjälpmedel: Engelsk ordlista tillåten ej elektronisk Miniräknare ej programmerbar

Läs mer

Lösningsförslag, tentamen i Databaser

Lösningsförslag, tentamen i Databaser LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(4) Institutionen för datavetenskap Lösningsförslag, tentamen i Databaser 2004-04-20 1. ER-diagram: Matsedel år vecka serveras 1..5 lagas-med Maträtt Ingrediens dag mängd Allergi

Läs mer

KONTO. KUND Datum TRANS AKTION ISA UTTAG

KONTO. KUND Datum TRANS AKTION ISA UTTAG ÖVNING 17 a Sträng pnr KUND Datum ägare nr KONTO Sträng för SPÄRR från till Datum BANKO MAT utförs vid Heltal belopp TRANS AKTION transtid till INSÄTT NING UTTAG ÖVER FÖRING Alla ickelexikala attribut

Läs mer

IT i organisationer och databasteknik

IT i organisationer och databasteknik IT i organisationer och databasteknik Föreläsning 4 Relationsmodellen Från konceptuell modell till relationsdatabasschema Regler i ER-scheman eller UMLklass diagram? I Som klasser: RABATT KlassArabatt:

Läs mer